La validation des ensembles de données et la minimisation des biais sont essentielles pour se conformer à l'IA Act, notamment pour les systèmes d'IA à haut risque. Voici une méthodologie structurée, accompagnée d'exemples dans le domaine des ressources humaines (RH).

1. Analyse initiale des ensembles de données

Objectif : Comprendre la composition et les caractéristiques des données utilisées pour entraîner le système d’IA.

Étapes :

• Identifier les sources des données (internes, externes).
• Analyser la représentativité des données par rapport à la population cible.
• Détecter les éventuelles lacunes ou déséquilibres dans les données (par exemple, sous-représentation de certains groupes).

Exemple RH : Pour un système d’IA utilisé dans le recrutement, analyser si les données historiques contiennent des biais liés au genre ou à l’origine ethnique (par exemple, une surreprésentation d’hommes dans les postes techniques).

2. Nettoyage et prétraitement des données

Objectif : Éliminer les erreurs, incohérences ou biais évidents dans les ensembles de données.

Étapes :

• Supprimer ou corriger les données erronées ou incomplètes.
• Standardiser les formats et valeurs pour éviter les biais techniques.
• Appliquer des techniques de rééquilibrage si nécessaire (par exemple, suréchantillonnage de groupes sous-représentés).

Exemple RH : Si les données montrent un déséquilibre entre hommes et femmes dans les candidatures passées, appliquer un rééquilibrage pour garantir une représentation équitable.

3. Test dans un bac à sable réglementaire

Objectif : Évaluer le système d’IA dans un environnement contrôlé afin de détecter et corriger tout comportement discriminatoire.

Étapes :

• Déployer le système d’IA dans un bac à sable réglementaire supervisé par une autorité compétente.
• Simuler différents scénarios d’utilisation avec des jeux de données variés.