11 février 2025
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Thierry Kirat, « Algorithmes et discrimination dans l'emploi. Des métriques de l'équité à des modèles algorithmiques conformes au droit anti-discrimination », HAL SHS (Sciences de l’Homme et de la Société), ID : 10670/1.b40b35...
Ce texte problématise la question de la preuve statistique de la discrimination à l’intersection des sciences sociales et de l’intelligence artificielle. Il traite des situations de discrimination indirecte liée à l’emploi, dénommée « disparate impact » (ou impact disproportionné) et qui est au cœur de la recherche en IA visant à concevoir des algorithmes non discriminatoires. Il est possible de trouver dans ces travaux des considérations statistiques, relatives à la définition et à la mesure de la fairness, qui sont utiles pour reconsidérer la question des discriminations liées à l’emploi. Toutefois, le concept de disparate impact est un concept juridique dont il importe de comprendre l’histoire, les interprétations judiciaires, donc les composantes contextuelles. Enfin, des recherches interdisciplinaires récentes, menées aux États-Unis et en Europe, montrent la voie à une structuration de la problématique d’algorithmes équitables par les valeurs sociales portées par la jurisprudence sur l’application du droit anti-discrimination. Cela ouvre la voie à des algorithmes juridiquement fondés et non discriminatoires.