Optimisation des Modèles d’IA pour une assurance équitable : l’étude d’Olivier Côté
À une époque où les décisions sont de plus en plus guidées par les données, l’éthique des modèles d’intelligence artificielle (IA) est scrutée de près, notamment dans le domaine de l’assurance.
Les assureurs s’appuient de plus en plus sur des algorithmes sophistiqués pour évaluer les risques présentés par leur clientèle, ce qui soulève des préoccupations quant à l’équité et à la discrimination. C’est dans ce contexte que le doctorant Olivier Côté apporte sa contribution en aidant les assureurs automobiles à réduire les possibilités de biais discriminatoires au sein de leurs algorithmes.
Détection et atténuation des biais
Olivier Côté, étudiant au doctorat en actuariat à l’Université Laval, se penche sur la manière de détecter et d’atténuer les biais discriminatoires dans les modèles d’IA utilisés par les compagnies d’assurance. Il met en lumière le fait que même sans l’inclusion explicite de certaines variables discriminatoires, les algorithmes peuvent indirectement perpétuer des biais à travers les corrélations entre différentes données.
Approche fondée sur l’inférence causale
Pour remédier à cette problématique complexe, Olivier Côté adopte une approche basée sur l’inférence causale. Au lieu de se limiter aux simples corrélations, cette approche vise à comprendre les relations de cause à effet entre les variables. En analysant ces relations à l’aide d’outils tels que les graphes acycliques dirigés, il cherche à affiner la compréhension des méthodes de prévision utilisées par les actuaires, afin d’éviter les corrélations injustes et les discriminations indirectes.
Tests et perspectives futures
Les travaux d’Olivier Côté sont à un stade préliminaire, mais il envisage de tester ses hypothèses à partir de données réelles obtenues en collaboration avec un assureur automobile majeur au Canada. Son objectif ultime est de développer une méthodologie accessible et efficace pour critiquer ou adapter des algorithmes potentiellement discriminatoires, ce qui pourrait contribuer à accroître l’équité des systèmes d’IA dans divers domaines, y compris l’assurance.
Conclusion : vers une IA plus équitable en assurance
L’étude d’Olivier Côté représente une avancée significative dans la quête d’une assurance plus équitable et éthique. En adoptant une approche innovante fondée sur l’inférence causale, il ouvre la voie à des pratiques plus transparentes et inclusives dans le secteur de l’assurance.
Source: Pour une intelligence artificielle équitable en assurance
