Vers une Approche Éthique pour la Prédiction Automatique du Risque d'Échec Scolaire ⋆ - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

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

Fahima Djelil

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.
Fichier principal
Vignette du fichier
iaEIAH2022.pdf (160.15 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03784588 , version 1 (23-09-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03784588 , version 1

Citer

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⟩
78 Consultations
104 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More