Estimer un résultat futur à partir de données passées
Explication
Un algorithme de prédiction cherche à estimer un résultat futur à partir de données du passé. Il ne connaît pas le futur, donc l’erreur reste possible.
Elle peut reproduire des stéréotypes et produire des résultats injustes
Explication
Si les données d’entraînement sont biaisées, l’IA peut apprendre des stéréotypes et prendre de mauvaises décisions. Les autres choix ne décrivent pas l’effet d’un biais de données.
Une suite d’instructions pour résoudre un problème ou réaliser une tâche
Explication
Un algorithme est bien une suite d’instructions destinée à résoudre un problème ou à accomplir une tâche. L’intelligence artificielle, elle, désigne un programme capable de réaliser des tâches proches de capacités humaines.
Un déséquilibre ou un préjugé présent dans les données d’entraînement
Explication
Un biais de données correspond à un déséquilibre ou à un préjugé présent dans les données utilisées pour entraîner une IA. Cela peut conduire l’IA à apprendre des choses fausses ou injustes.
Ce que l’utilisateur regarde, aime, recherche et clique
Explication
Les algorithmes de recommandation s’appuient sur les comportements de l’utilisateur, comme ses vues, likes, recherches et clics. C’est ce suivi qui oriente ensuite les contenus proposés.
Une situation où les plateformes montrent surtout des contenus proches de ce que l’utilisateur aime déjà
Explication
Une bulle de filtre correspond à un affichage centré sur des contenus similaires à ceux que l’utilisateur apprécie déjà. Cela réduit la diversité des informations visibles.
Parce que l’algorithme peut y repérer de meilleurs modèles
Explication
Plus les données sont bonnes, plus l’algorithme peut repérer des modèles pertinents et produire une prédiction fiable. Cela ne supprime pas l’erreur, car le futur n’est pas connu à l’avance.
Un système qui identifie des images ou des voix à partir de données
Explication
Une IA de reconnaissance est conçue pour identifier des éléments comme des images ou des voix à partir de données. Les autres propositions ne décrivent pas une fonction d’identification basée sur des données.
Mémorisez les réponses avec 8 flashcards sur Introduction à l'Intelligence Artificielle et Biais.
Algorithme — définition ?
Suite d’instructions pour résoudre un problème
Intelligence artificielle — rôle ?
Réaliser des tâches semblables à l’humain
Algorithme de prédiction — objectif ?
Estimer un résultat futur à partir du passé
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