Voici quelques exemples publiés de cartographies ou d'illustrations de biais cognitifs en intelligence artificielle :

1. Travaux de John Manoogian III et Buster Benson : Ces chercheurs ont développé des méthodes pour cartographier les biais cognitifs dans l’IA en analysant les schémas et réseaux de liens cognitifs utilisés dans les algorithmes. Leur approche consiste à collecter des données, analyser ces schémas, puis visualiser des réseaux de liens cognitifs pour repérer des biais et développer des stratégies de correction.cqfdsolutions​

2. Exemples concrets dans la reconnaissance d’images : Une étude a montré que les systèmes de reconnaissance d’images présentent des biais en reproduisant souvent des stéréotypes sociaux, comme la représentation systématique des hommes blancs dans des rôles de PDG ou des images de professions spécifiques. Ces cartographies illustrent la récurrence de certains biais liés à la typification visuelle.ibm​

3. Biais dans la génération d’images ou de textes : Des générateurs d’images ou de textes, comme DALL·E ou GPT, ont été analysés pour montrer qu’ils reproduisent souvent des préjugés culturels, raciaux ou sexistes présents dans leurs données d’entraînement. Ces analyses cartographient alors ces biais sous forme de groupes ou de profils problématiques, illustrant comment l’IA reflète nos biais sociaux.ibm​

4. Cartographie des biais dans les systèmes d’aide à la décision : Par exemple, les biais dans l’attribution de scores dans des systèmes de tri médical ou de crédit ont été visualisés en comparant les performances sur différentes sous-populations (femmes vs hommes), permettant de mesurer et de cartographier la disparité.lemagit​

Ces exemples illustrent qu’il existe désormais une variété d’approches pour cartographier les biais cognitifs en IA. Ces cartographies, souvent publiées sous forme d’études ou d’articles, utilisent des visualisations, des réseaux, des matrices ou des profils pour rendre compte des biais et guider leur correction.sciencesetavenir+2​