Les données sont le carburant de l’IA. Plus elles sont nombreuses et de qualité, plus le modèle sera performant. Mais si les données sont biaisées, les résultats le seront aussi.

Objectifs : comprendre les enjeux liés aux données et aux biais.

Activités par niveau :

  • Seconde : Jeu interactif : identifiez les données fiables et celles qui peuvent introduire un biais.

  • Première : Étude d’exemple : un algorithme de reconnaissance faciale ou de recrutement et discussion sur les biais.

  • Terminale : Mini-projet : proposez une méthode pour corriger ou limiter les biais dans un dataset existant.

Lien utile : Kit CNIL – Maîtriser mes données