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Algorithmes : « Foutaises en entrée, foutaises en sortie » (Garbage In, Garbage Out – GIGO)

En matière d’apprentissage machine (machine learning), la qualité des résultats dépend de la qualité des données utilisées par le programmeur, et cela d’autant plus que l’auto-apprentissage utilise des données produites par l’algorithme lui-même. Une équipe de chercheurs de Télécom Paris a dressé l’inventaire de ces risques bien réels qu’on appelle les biais des algorithmes.