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Les biais algorithmiques reproduisent ou amplifient les biais présents dans les données (historiques, sociétaux, géographiques, genre, ethnicité). Exemples : discrimination dans le recrutement automatisé, erreurs sur les visages non blancs en reconnaissance faciale, stéréotypes dans les LLMs. Correction : audit des données, techniques de débiaisage, équité algorithmique, diversification des équipes de développement.
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