À mesure que l’IA générative devient plus courante dans la création de contenu et la prise de décision, il est essentiel de garantir l’équité et l’absence de biais dans ces systèmes. Étant donné qu’ils sont entraînés sur de vastes ensembles de données provenant d’Internet, ils peuvent assimiler et même amplifier les biais sociétaux existants. Cela peut poser un problème sérieux, en particulier lorsque les résultats de l’IA influencent la manière dont les personnes sont traitées ou perçues dans la vie réelle.

Biais algorithmiques

Les modèles génératifs, en particulier les grands modèles de langage et les générateurs d’images basés sur la diffusion, apprennent des schémas à partir d’ensembles de données massifs collectés sur Internet. Ces ensembles de données contiennent fréquemment des biais historiques, des stéréotypes et des déséquilibres de représentation. Par conséquent, les modèles peuvent :

• Renforcer les stéréotypes de genre, raciaux ou culturels ;
• Préférer les schémas linguistiques ou traits visuels des groupes dominants ou majoritaires ;
• Générer du contenu qui marginalise ou exclut les communautés sous-représentées.

Exemple

Un modèle de génération de texte peut compléter la phrase « Le médecin a dit… » avec des pronoms masculins et « L’infirmière a dit… » avec des pronoms féminins, reflétant ainsi des rôles de genre stéréotypés dans les professions.

Solutions :

• Audit des données : analyse systématique des données d'entraînement pour détecter les déséquilibres ou contenus problématiques avant l'entraînement ;
• Outils de détection des biais : utilisation d'outils tels que Fairness Indicators ou de métriques personnalisées pour identifier les sorties biaisées lors de l'évaluation du modèle ;
• Ingénierie des prompts : modification des prompts afin de favoriser des sorties plus équilibrées (par exemple, utilisation d'un langage neutre ou d'un contexte explicite).

Stratégies d'atténuation

Pour traiter efficacement les biais, les chercheurs et développeurs appliquent diverses méthodes techniques et procédurales tout au long du cycle de vie du modèle :

• Équilibrage des données : augmentation ou filtrage des jeux de données afin d'accroître la représentation des groupes sous-représentés ;
• Objectifs de réduction des biais : ajout de termes sensibles à l'équité dans la fonction de perte du modèle ;
• Débiaisement adversarial : entraînement des modèles avec des composants adversariaux qui découragent les représentations biaisées ;
• Corrections post-hoc : application de techniques de filtrage ou de réécriture des sorties pour réduire les contenus problématiques.

Exemple

Dans la génération d'images, le conditionnement sur des variantes de prompts diversifiées telles que « une femme noire PDG » permet de tester et d'améliorer l'équité de représentation.

Représentation et généralisation culturelle

Les problèmes de représentation surviennent lorsque les modèles génératifs ne parviennent pas à refléter toute la diversité des langues, des apparences, des valeurs et des visions du monde à travers différentes populations. Cela se produit lorsque :

• Les données proviennent de manière disproportionnée de régions ou de langues dominantes ;
• Les groupes minoritaires et les cultures sont sous-représentés ou mal caractérisés ;
• Les modèles visuels ne généralisent pas correctement aux teints de peau, aux vêtements ou aux caractéristiques en dehors des catégories les plus fréquentes dans l'ensemble d'entraînement.

Exemple

Un modèle d'image peut générer des caractéristiques typiquement occidentales pour des requêtes telles que « cérémonie de mariage », sans refléter la diversité culturelle mondiale.

Solutions

• Curation de jeux de données inclusifs : utilisation de jeux de données multilingues et multiculturels avec une représentation équilibrée ;
• Évaluation participative : collecte de retours d'utilisateurs issus de divers horizons pour auditer le comportement du modèle ;
• Ajustement sur des groupes démographiques cibles : application d'un ajustement spécifique au domaine pour améliorer les performances dans différents contextes.