Données biaisées → décisions biaisées ou amplifiées
1. Comment définir un biais des données susceptible d’influencer une décision d’intelligence artificielle ?
2. Pourquoi l’algorithme de recrutement d’Amazon a-t-il été abandonné ?
3. Que désignent les connaissances statiques d’un modèle d’intelligence artificielle ?
Qu'est-ce qu'un biais des données en IA ?
Un préjugé humain ou une inégalité sociale dans les données d'entraînement.
Quel risque un biais des données fait-il courir aux décisions de l'IA ?
Il peut être reproduit ou amplifié dans ses décisions ou recommandations.
Pourquoi l'algorithme de recrutement d'Amazon a-t-il été abandonné ?
Parce qu'il écartait systématiquement les candidatures féminines pour des postes techniques.
Comment l'algorithme d'Amazon a-t-il appris à privilégier les profils masculins ?
À partir des embauches passées de l'entreprise.
Que désignent les connaissances statiques en IA ?
Des informations issues d'une base de données figée à une date d'entraînement.
Comment les grands modèles GPT, Llama, Mistral, Gemini et Claude traitent-ils les données récentes ?
Ils n'intègrent généralement pas les informations récentes lors de leur utilisation standard.
La fiche de révision couvre les notions essentielles de Limites et risques de l’intelligence artificielle. Elle est structurée par thématiques pour faciliter l'apprentissage et la mémorisation, avec des définitions clés, des explications et des synthèses.
Lire la fiche complète →Le QCM contient 17 questions à choix multiples avec corrections détaillées et explications pour chaque réponse. Idéal pour tester tes connaissances et identifier tes lacunes.
Faire le QCM (17 questions) →Revizly propose 35 flashcards interactives sur Limites et risques de l’intelligence artificielle. Chaque carte présente une question au recto et la réponse au verso, permettant une révision active et efficace basée sur la répétition espacée.
Voir toutes les 35 flashcards →NSI · Terminale
Développement (SLAM) · BTS SIO
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