Le biais de l’IA désigne les erreurs systématiques ou les résultats injustes dans les sorties des systèmes d’IA qui résultent de données d’entraînement biaisées, d’une conception de modèle défectueuse ou de choix de déploiement problématiques.
Les systèmes d’IA apprennent à partir de données. Si ces données reflètent des inégalités historiques ou sous-représentent certains groupes, le modèle peut reproduire ou amplifier ces problèmes.