Comment limiter les biais des algorithmes ?

Charles-Albert With, Driss Lehalle, Marie Lamrani, David Brière, Winston Bounie, Patrice Bertail (), Stéphan Clémençon (), Patrick Waelbroeck () and David Bounie ()
Additional contact information
Patrice Bertail: MODAL'X - Modélisation aléatoire de Paris X - UPN - Université Paris Nanterre - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique
Stéphan Clémençon: LTCI - Laboratoire Traitement et Communication de l'Information - IMT - Institut Mines-Télécom [Paris] - Télécom Paris - IMT - Institut Mines-Télécom [Paris] - IP Paris - Institut Polytechnique de Paris, S2A - Signal, Statistique et Apprentissage - LTCI - Laboratoire Traitement et Communication de l'Information - IMT - Institut Mines-Télécom [Paris] - Télécom Paris - IMT - Institut Mines-Télécom [Paris] - IP Paris - Institut Polytechnique de Paris, IDS - Département Images, Données, Signal - Télécom ParisTech
Patrick Waelbroeck: Télécom ParisTech
David Bounie: IP Paris - Institut Polytechnique de Paris, ECOGE - Economie Gestion - I3 SES - Institut interdisciplinaire de l’innovation de Telecom Paris - Télécom Paris - IMT - Institut Mines-Télécom [Paris] - IP Paris - Institut Polytechnique de Paris - I3 - Institut interdisciplinaire de l’innovation - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique, SES - Département Sciences Economiques et Sociales - Télécom Paris - IMT - Institut Mines-Télécom [Paris] - IP Paris - Institut Polytechnique de Paris

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Abstract: Although decision-support algorithms are now part of everyday life and are used in all sectors, especially finance, they are still criticized for their lack of transparency and their biased results. Researchers have studied this issue and make recommendations to reverse the situation.

Date: 2020-04-01
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Citations:

Published in Les cahiers Louis Bachelier, 2020, The challenges of new technologies in finance, 36

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