audit-AI: Détection des différences démographiques dans les modèles d'apprentissage automatique
Introduction
Dans un monde où les décisions sont de plus en plus automatisées par l'intelligence artificielle, il est crucial de s'assurer que ces systèmes sont justes et équitables. audit-AI est une bibliothèque Python qui permet de mesurer et d'atténuer les effets des biais discriminatoires dans les données d'entraînement et les prédictions des algorithmes d'apprentissage automatique. Développée par l'équipe de Data Science de pymetrics, cette bibliothèque vise à rendre les algorithmes d'apprentissage automatique plus équitables.
Fonctionnalités clés
- Tests de biais : audit-AI propose plusieurs techniques de test de biais et d'audit d'algorithmes, y compris des tâches de classification et de régression.
- Conformité réglementaire : conforme aux directives sur les procédures de sélection des employés, audit-AI étend ces principes aux méthodes d'apprentissage automatique.
- Analyse des différences démographiques : permet de détecter les différences dans les résultats des modèles d'apprentissage automatique en fonction de la démographie.
Comment ça fonctionne ?
Audit-AI prend des données d'une population connue (par exemple, des informations de crédit de personnes de différents genres et ethnies) et les fait passer par le modèle en question. Les taux de réussite proportionnels des groupes démographiques sont comparés pour déterminer le ratio de biais. Par exemple, si nous avons 4 000 utilisateurs répartis également entre plusieurs groupes ethniques, audit-AI peut déterminer si les groupes sont traités équitablement selon des critères statistiques.
Exemple de calcul de biais
Prenons un exemple avec 4 000 utilisateurs :
- Asiatiques : 250 réussites
- Noirs : 270 réussites
- Hispaniques/Latinos : 240 réussites
- Blancs : 260 réussites
Le ratio de biais serait calculé comme suit :
$$ ext{Ratio de biais} = rac{ ext{Taux de réussite du groupe le plus bas}}{ ext{Taux de réussite du groupe le plus élevé}} = rac{24}{27} = 0.889 $$
Ce ratio est supérieur à 0.80, ce qui signifie que le modèle passe le test de signification pratique.
Installation
Pour installer audit-AI, utilisez pip :
pip install audit-AI
Assurez-vous également d'installer les dépendances nécessaires comme scikit-learn, numpy et pandas.
Utilisation
Voici un exemple de code pour tester le biais :
from auditai.misc import bias_test_check
X = df.loc[:, features]
y_pred = clf.predict_proba(X)
bias_test_check(labels=df['gender'], results=y_pred, category='Gender')
Conclusion
Audit-AI est un outil essentiel pour toute organisation cherchant à garantir l'équité dans ses processus décisionnels automatisés. En utilisant cette bibliothèque, les entreprises peuvent non seulement respecter les normes réglementaires, mais aussi promouvoir une culture d'équité et d'inclusion.
Appel à l'action
N'attendez plus pour rendre vos modèles d'apprentissage automatique plus équitables ! Découvrez audit-AI sur GitHub et commencez à l'utiliser dès aujourd'hui.
