(avec la collaboration de Flore Vancompernolle Vromman, Sylvain Courtain, Pierre Leleux, Constantin de Schaetzen, Eve Beghein et Alexia Kneip, UCLouvain)
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Abstract:
Les problèmes de discrimination et de ségrégation sont en passe de devenir des préoccupations essentielles dans nos sociétés contemporaines. D'autres part, de nombreuses décisions sont maintenant informées, voire prises, par des modèles ou algorithmes numériques dont les prédictions pourraient être, pour diverses raisons, discriminatoires. Dans ce contexte, nous allons nous intéresser à la classification supervisée et à divers mécanismes qui peuvent réduire cette discrimination (en terme de parité démographique). En particulier, nous décrirons certains de ces mécanismes et présenterons une variante de la régression logistique qui permet de facilement introduire des contraintes d'équité par rapport à une ou plusieurs variables sensibles. Ce modèle peut ensuite être enchâssé dans une procédure stepwise permettant de réduire davantage la discrimination en éliminant les variables qui ont le plus grand impact en terme de discrimination. Les comparaisons expérimentales montrent que, sur les jeux de données étudiés, certaines méthodes réussissent à augmenter de manière significative la parité démographique sans observer d'impact important sur la précision du modèle.
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