Chapitre 2 : Éviter les biais dans les prompts
Sources de biais de l'IA
| Source | Description | Exemple |
|---|---|---|
| Données d'entraînement | Biais historiques dans les données | Stéréotypes de genre dans les professions |
| Formulation du prompt | Questions orientées ou tendancieuses | "Pourquoi X est-il mauvais ?" vs "Évaluer X" |
| Échantillonnage | Exemples non représentatifs | Few-shot avec des exemples homogènes |
| Confirmation | Recherche de réponses attendues | Ne demander que des preuves à l'appui |
Reconnaître les biais dans les résultats
Surveillez :
- Représentations stéréotypées
- Traitement inégal des groupes
- Hypothèses sur les données démographiques
- Perspectives manquantes
Techniques de dé-biaisement
Formulation neutre des prompts
❌ Biaisé : "Pourquoi le télétravail est-il meilleur que le travail au bureau ?"
✓ Neutre : "Quels sont les avantages et les inconvénients du
télétravail par rapport au travail au bureau ?"
❌ Biaisé : "Expliquez pourquoi le Produit A est supérieur"
✓ Neutre : "Comparez objectivement le Produit A et le Produit B"
Exemples diversifiés
Lors de la fourniture d'exemples few-shot, incluez :
- Différentes données démographiques
- Diverses perspectives
- Gamme de scénarios
- Multiples résultats
Instructions d'équilibre explicites
"Analysez ce sujet sous plusieurs perspectives, y compris :
- Arguments des partisans
- Arguments des critiques
- Points de vue des observateurs neutres
- Perspectives des parties prenantes sous-représentées
Présentez chaque point de manière équitable sans favoriser aucune position."
Liste de vérification des biais
Avant d'utiliser le résultat de l'IA :
☐ Le langage est-il neutre ?
☐ Tous les groupes pertinents sont-ils représentés ?
☐ Les stéréotypes sont-ils évités ?
☐ L'analyse est-elle équilibrée ?
☐ Ai-je considéré des points de vue alternatifs ?
Points clés à retenir
Résumé
- Les biais proviennent des données d'entraînement, des prompts et de l'échantillonnage
- Utilisez une formulation neutre dans les prompts
- Incluez des exemples diversifiés dans le few-shot
- Demandez explicitement des perspectives équilibrées
- Examinez les résultats pour détecter les biais avant utilisation
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