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Conference papers

Vers une Approche Éthique pour la Prédiction Automatique du Risque d'Échec Scolaire ⋆

Fahima Djelil 1, 2 Jean-Marie Gilliot 1, 2 
1 Lab-STICC_MOTEL - Equipe MOTEL
Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance : UMR6285
Résumé : Cet article donne un bref état de l'art sur la prédiction d'apprenants à risque d'échec scolaire, et pose la question d'éthique dans la prédiction. Une rapide revue de littérature nous a permis de ressortir les attributs de prédiction les plus fréquemment utilisés. Ces attributs étant le plus souvent démographiques et donc sensibles, ont un réel potentiel sur la précision de prédiction algorithmique mais peuvent engendrer des résultats discriminants vis à vis de certaines populations sousreprésentées. L'équité algorithmique, un sujet actuellement en plein essor en machine learning, montre des pistes de recherche prometteuses pour atténuer les biais algorithmiques et offrir des solutions éthiques d'aide à la décision.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03784588
Contributor : Fahima Djelil Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Friday, September 23, 2022 - 11:01:51 AM
Last modification on : Saturday, October 1, 2022 - 3:33:41 AM

File

iaEIAH2022.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : hal-03784588, version 1

Citation

Fahima Djelil, Jean-Marie Gilliot. Vers une Approche Éthique pour la Prédiction Automatique du Risque d'Échec Scolaire ⋆. Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain et Intelligence Artificielle (EIAH & IA), Jun 2022, Saint-Étienne, France. ⟨hal-03784588⟩

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