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Le droit américain de la non-discrimination repose sur des catégories protégées comme la race, le sexe ou le handicap. Or les systèmes d’IA peuvent discriminer sans utiliser directement ces critères, en s’appuyant sur des variables qui leur servent de substituts. K. Swisher, dans un article tout récent, propose trois réponses : mesurer statistiquement le lien entre les classifications algorithmiques et les catégories protégées, imposer des évaluations d’impact avant le déploiement des systèmes et intégrer l’équité dès leur conception. L’objectif est d’adapter le droit à des discriminations produites par des modèles sans intention humaine identifiable. Lire la suite →