Quiz : Équité, Biais et Transparence

Cette vérification des connaissances passe en revue les idées principales des chapitres sur les notions de biais, d'équité et de transparence en intelligence artificielle. Vous répondrez à des questions concernant différents types de biais, des stratégies pour promouvoir l'équité, ainsi que l'importance de la transparence dans les systèmes d'IA.

1. Lesquels des exemples suivants relèvent du biais algorithmique ?

Sélectionnez toutes les réponses correctes.

2. Quelle stratégie est la plus couramment utilisée pour atténuer les biais et améliorer l'équité dans la prise de décision de l'IA ?

3. Quels sont les avantages de la transparence dans les systèmes d'IA ? Sélectionnez toutes les réponses qui s'appliquent.

Lesquels des exemples suivants relèvent du biais algorithmique ?
Sélectionnez toutes les réponses correctes.

Select the correct answer

Un système de reconnaissance d'images qui classe mal les photos de personnes à la peau plus foncée.

Un outil de présélection de CV basé sur l'IA qui favorise les candidats issus de certaines universités en raison des données d'entraînement historiques.

Une interface utilisateur difficile à utiliser pour les personnes malvoyantes.

Un chatbot qui ne comprend pas les dialectes régionaux car il n'a été entraîné qu'avec la langue standard.

Quelle stratégie est la plus couramment utilisée pour atténuer les biais et améliorer l'équité dans la prise de décision de l'IA ?

Select the correct answer

Augmenter la diversité et la représentativité des données d'entraînement.

Randomiser tous les résultats de l'IA pour éviter les schémas.

Utiliser uniquement de petits ensembles de données pour éviter le surapprentissage.

Cacher le processus de décision de l'IA aux utilisateurs.

Quels sont les avantages de la transparence dans les systèmes d'IA ? Sélectionnez toutes les réponses qui s'appliquent.

Select the correct answer

Permettre aux utilisateurs de manipuler le système à des fins personnelles.

Aider les utilisateurs à comprendre comment les décisions sont prises.

Renforcer la confiance dans les technologies d'IA.

Faciliter l'identification et la correction des erreurs ou des biais.

Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 2. Chapitre 4

Demandez à l'IA

Posez n'importe quelle question ou essayez l'une des questions suggérées pour commencer notre discussion

Awesome!

Completion rate improved to 8.33

Quiz : Équité, Biais et Transparence

Glissez pour afficher le menu

1. Lesquels des exemples suivants relèvent du biais algorithmique ?

Sélectionnez toutes les réponses correctes.

2. Quelle stratégie est la plus couramment utilisée pour atténuer les biais et améliorer l'équité dans la prise de décision de l'IA ?

3. Quels sont les avantages de la transparence dans les systèmes d'IA ? Sélectionnez toutes les réponses qui s'appliquent.

Lesquels des exemples suivants relèvent du biais algorithmique ?
Sélectionnez toutes les réponses correctes.

Select the correct answer

Un système de reconnaissance d'images qui classe mal les photos de personnes à la peau plus foncée.

Un outil de présélection de CV basé sur l'IA qui favorise les candidats issus de certaines universités en raison des données d'entraînement historiques.

Une interface utilisateur difficile à utiliser pour les personnes malvoyantes.

Un chatbot qui ne comprend pas les dialectes régionaux car il n'a été entraîné qu'avec la langue standard.

Quelle stratégie est la plus couramment utilisée pour atténuer les biais et améliorer l'équité dans la prise de décision de l'IA ?

Select the correct answer

Augmenter la diversité et la représentativité des données d'entraînement.

Randomiser tous les résultats de l'IA pour éviter les schémas.

Utiliser uniquement de petits ensembles de données pour éviter le surapprentissage.

Cacher le processus de décision de l'IA aux utilisateurs.

Quels sont les avantages de la transparence dans les systèmes d'IA ? Sélectionnez toutes les réponses qui s'appliquent.

Select the correct answer

Permettre aux utilisateurs de manipuler le système à des fins personnelles.

Aider les utilisateurs à comprendre comment les décisions sont prises.

Renforcer la confiance dans les technologies d'IA.

Faciliter l'identification et la correction des erreurs ou des biais.

Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 2. Chapitre 4