Équité en IA : défis pour combler le fossé entre algorithmes et droit

Dans cet article, nous examinons l'équité algorithmique du point de vue du droit afin d'identifier les meilleures pratiques et stratégies pour la spécification et l'adoption des définitions et algorithmes d'équité dans des systèmes et cas d'utilisation réels. Nous commençons par fournir une brève introduction du droit actuel de la lutte contre la discrimination dans l'Union européenne et les États-Unis, puis discutons des concepts de biais et d'équité sous un angle juridique et éthique. Nous présentons ensuite un ensemble de définitions d'équité algorithmique par exemple, dans le but de communiquer leurs objectifs à des audiences non techniques. Puis, nous introduisons un ensemble de critères essentiels à prendre en compte lors de la sélection d'une définition d'équité spécifique pour des applications sur des cas d'utilisation réels. Enfin, nous énumérons un ensemble de considérations clés et de meilleures pratiques pour la conception et l'emploi de méthodes d'équité dans les applications réelles d'IA.