biais

Biais est un terme désignant une déviation systématique par rapport à l'exactitude ou à l'équité attendue dans le raisonnement, la mesure ou l'évaluation. En statistiques et en science, il décrit une différence entre une estimation moyenne et la valeur réelle qui persiste indépendamment de la variabilité aléatoire. Dans le langage courant, il peut aussi désigner des préjugés susceptibles d'influencer le jugement.

Les biais se présentent sous diverses formes. Les biais cognitifs proviennent des mécanismes mentaux qui simplifient le traitement de l'information: biais de confirmation, biais de disponibilité, ancrage, et biais de représentativité. Les biais de collecte incluent l'échantillonnage non représentatif et les biais de mesure. Le biais de publication reflète la préférence pour les résultats significatifs. En intelligence artificielle, le biais algorithmique peut résulter de jeux de données biaisés ou de choix de conception.

Les biais ont des causes multiples: limites cognitives, pressions sociales, méthodes de collecte et d'analyse, ou contraintes expérimentales. Leurs effets peuvent fausser des conclusions scientifiques, influencer des décisions publiques et perpétuer des inégalités.

Pour réduire les biais, on privilégie la transparence méthodologique et des pratiques comme l'échantillonnage représentatif, le double aveugle, le pré-enregistrement, la reproductibilité, et les audits externes. En IA, on cherche à diversifier les données, à tester l'équité et à corriger les biais détectés par des outils spécifiques.