L’intelligence artificielle (IA) change le monde, par exemple grâce à des systèmes de recommandation ou à des concepts innovants en médecine. Mais à mesure que nous appliquons l’IA à des domaines sensibles, elle soulève un certain nombre de questions sur l’équité, la partialité et l’éthique de l’IA. L’attention se concentre désormais sur l’un des aspects fondamentaux du développement de l’IA : les ensembles de données. S’il n’existe pas de fournisseurs d’ensembles de données IA éthiques et impartiaux, aucun algorithme sophistiqué ne pourra changer la réalité et la rendre plus déformée.
Pour les développeurs, les data scientists et les responsables techniques, l'exigence que les ensembles de données soient représentatifs, exempts de biais et collectés de manière responsable n'est pas une préférence, c'est une responsabilité. Ce blog démêle la notion d'ensembles de données éthiques en matière d'IA et montre comment divers fournisseurs, dont Macgence, font évoluer le paysage et propose des conseils pour évaluer les fournisseurs et appliquer les pratiques de manière efficace.
Pourquoi les ensembles de données juridiques sont le fondement des systèmes d’IA utopiques
Les inquiétudes concernant la discrimination des IA, la cause opposée au manque de transparence des IA, l'incapacité à réengager la culture qui perpétue les tropes, tout cela devient évident que tout cela provient des données. Pour chaque système, IA ou autre, le principe reste le même : garbage in, garbage out, qui dans ce cas est « quel genre d'IA apporte-t-elle ? jeu de données" et "à quel point c'est révélateur", définit l'IA dans son ensemble.
Pensez à la technologie connue sous le nom de reconnaissance faciale, qui est particulièrement connue pour être peu fiable avec les personnes de couleur. Le problème se résume bien souvent à l’absence d’un ensemble de données robuste et diversifié en termes de race, de sexe et d’ethnicité. Cela montre à quel point les ensembles de données éthiques ont un impact sur les systèmes créés pour être justes et équitables.
Encore une fois, pour les scientifiques des données et les développeurs d'IA, l'utilisation de bases de données aussi peu éthiques n'est pas bénéfique à l'inverse :
- Les applications destinées aux utilisateurs finaux sont construites avec fiabilité.
- Augmenter considérablement les chances de conformité aux normes internationales.
- Les systèmes sont moins vulnérables à être accusés d’avoir un biais discriminatoire.
Quelles sont les caractéristiques d’un ensemble de données basé sur l’éthique ?
En collectant et en maintenant une éthique jeu de données, il faut cependant faire attention et respecter les normes. En général, les caractéristiques suivantes apparaissent :
1. Représentation
Un ensemble de données éthique couvre un large spectre de segments de population, de perspectives et de conditions. Lors de l'enseignement d'images d'IA pour le diagnostic médical ou les programmes de langage naturel, il convient d'éviter de marginaliser les groupes en mettant l'accent sur des approches inclusives.
2. Provenance des déterminants
Tous les contributeurs, qu’ils soient des fournisseurs, des gouvernements ou des répondants à une enquête, devraient être faciles à retracer.
3. Confidentialité et consentement
Les ensembles de données éthiques mettent l'accent sur le consentement éclairé. La collecte de données doit respecter les directives légales telles que le RGPD ou le CCPA, qui garantissent que les personnes concernées sont conscientes de la manière dont leurs données sont utilisées.
4. Précision et étiquetage impartial
Un ensemble de données éthique doit être en mesure de définir la capacité d'un individu ou d'une organisation en minimisant les erreurs et les biais à tous les niveaux, depuis l'étiquetage des données jusqu'à leur annotation. Cela garantit que les résultats de l'IA sont fiables et exempts de biais.
Les développeurs doivent examiner leurs ensembles de données en fonction de ces paramètres pour garantir qu’il existe un aspect éthique fort dans leur pratique.
Le rôle des fournisseurs de données d'IA éthiques
Les fournisseurs de données d'IA éthiques de ce type contribuent de manière significative aux efforts de développement responsable de l'IA. Ils tracent la ligne en établissant des normes et des ensembles impartiaux de haute qualité qui sont éthiques et pratiques. Voici comment ces fournisseurs tendent à bénéficier à la société :
Ensembles de données organisés
Les fournisseurs compilent et fournissent des collections orientées vers l'industrie, telles que celles des soins de santé, de la finance, du marketing, etc., pour une efficacité et une application pratique qui répondent aux normes éthiques.
Processus humains dans la boucle
Ces fournisseurs placent des examinateurs humains à chaque étape du processus de curation afin de confirmer manuellement l'exactitude et la diversité des données. Chaque élément de données est soumis à un contrôle qualité rigoureux pour garantir l'équité.
Données annotées personnalisées
En raison de l’utilisation croissante de la reconnaissance faciale ou même de l’analyse des sentiments, des entreprises leaders comme Macgence fournissent de tels ensembles de données étiquetées, mais dans le but de traiter des aspects éthiques tels que le biais d’étiquetage manquant.
Conformité en temps réel
Ils réévaluent également régulièrement leur ensembles de données dans une optique d'éthique et de veiller à ce que les politiques mondiales en matière de données soient toujours respectées.
Études de cas : des ensembles de données éthiques pour une meilleure IA
1. Diagnostic médical
Une organisation mondiale de santé a reçu de Macgence un ensemble de données de ce type, entièrement anonymisé et représentatif de diverses sources. Le résultat ? Leur système d’IA, spécialisé dans les systèmes de diagnostic, a pu mieux identifier les signes précoces de maladies rares dans des groupes historiquement sous-représentés.
2. Traduction linguistique
Macgence s’est associée à une jeune entreprise qui développait une application mobile destinée à la traduction en temps réel de langues. Elle a pu compter sur des ensembles de données multilingues pluriels contenant une sélection complète d’artefacts linguistiques, ce qui a permis à l’IA d’effectuer des traductions plus efficaces pour les dialectes locaux et les langues peu parlées, ce qui était impossible à réaliser avec les ensembles de données existants.
3. Conduite autonome
Grâce aux données de Macgence, une entreprise automobile a pu mettre au point des systèmes autonomes plus sûrs pour le trafic urbain et suburbain en utilisant des systèmes d'IA qui comprenaient divers changements environnementaux et intégraient les piétons dans la démographie.
Problèmes liés à l'éthique des ensembles de données (et moyens de remédier à ces problèmes)
Créer des ensembles de données éthiques n'est pas une tâche aisée. En voici quelques exemples :
1. Biais de sélection
La plupart des ensembles de données ne représentent pas précisément les minorités. Des fournisseurs comme Macgence tentent de remédier à ce problème grâce à un échantillonnage et une sélection appropriés.
2. Augmentation du volume et commentaires sur les questions de précision
Créer des ensembles de données volumineux sans perdre en précision est une tâche difficile mais importante. L'utilisation de solutions de validation basées sur l'IA et associées à une main-d'œuvre humaine fournit des réponses précises aux scénarios à forte demande.
3. Adhésions à différentes réglementations
L'utilisation des données et la confidentialité évoluent au fil du temps. Des fournisseurs comme Macgence effectuent régulièrement des évaluations automatisées afin de respecter des règles telles que le RGPD et le CCPA.
Comment évaluer l'éthique des concédants de licences d'ensembles de données d'IA
Choisir le bon fournisseur de données est crucial. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des normes et pratiques du processus de sélection :
- Déterminez si le fournisseur dispose d’une procédure clairement définie pour la compilation et l’annotation des données et pour la conservation des données.
- Demandez des informations sur leur expérience avec diverses cultures et projets minoritaires.
- Normes et politiques de protection juridique correctement cartographiées.
Études de cas ou témoignages de clients montrant comment l’affaire a été menée de manière éthique par diverses méthodes.
Expérimentez avec des ensembles de données plus petits et soyez attentif aux biais déjà présents et inhérents.
En acquérant une entreprise qui se concentre sur l'intelligence artificielle éthique, Macgence possède les caractéristiques susmentionnées car elle garantit que les ensembles de données éthiques sont présents dans tous les ensembles de données de votre entreprise.
Tendances futures en matière de collecte de données éthiques sur l'IA
Si l’on considère les perspectives d’avenir, la demande de données éthiques ne fera qu’augmenter. Voici quelques tendances qui façonnent l’avenir :
1. Collecte de données participative.
Le crowdsourcing devient de plus en plus populaire car il permet à de vraies personnes de fournir des informations primaires véridiques de manière éthique.
2. L’IA pour surveiller l’IA.
Il ne serait pas surprenant que des fournisseurs individuels viennent à l’avenir consulter leurs ensembles de données à l’aide de l’IA, créant ainsi un moyen automatisé de vérification régulière des ensembles de données pour éliminer tout risque de biais.
3. Données synthétiques.
Il semble y avoir une tendance parmi les fournisseurs éthiques à utiliser des données synthétiques pour surmonter le problème des ensembles de données inexistants tout en garantissant qu'une diversité suffisante est disponible avec un minimum de problèmes de confidentialité.
4. Collaboration intersectorielle.
Différents secteurs, allant des soins de santé aux entreprises éducatives, travailleraient main dans la main dans le but de créer des pratiques standard pour un partage éthique des données qui conviendraient à leur secteur.
Le rôle de la communauté dans le maintien du développement éthique de l’IA.
Avoir une IA éthique et la maintenir n'est pas l'affaire d'une seule personne. Par exemple, la construction et la préservation d'une IA éthique sont une préoccupation de la communauté. Les fournisseurs, les data scientists, les développeurs et les entreprises doivent assumer la responsabilité du fournisseur tout en promouvant des pratiques inclusives. Travailler avec des fournisseurs de jeux de données éthiques appropriés comme Macgence garantira une pratique juste et transparente de l'éthique de l'IA à long terme.
FAQs
Réponse : – Un ensemble de données éthique est celui qui met l’accent sur l’équité, la diversité, la transparence, la confidentialité des données ainsi que sur la réduction des biais et des inexactitudes dans toutes les applications d’intelligence artificielle.
Réponse : – Macgence a mis en place des processus de sélection stricts axés sur la diversité et la conformité légale. Ainsi qu'un étiquetage impartial des données afin de fournir des ensembles de données éthiques.
Réponse : – Des ensembles de données diversifiés garantissent que les modèles d’IA sont capables de fonctionner de manière équitable sur différents paramètres tels que la race, le sexe, la géographie, etc., réduisant ainsi les biais et garantissant l’équité.
