Biais algorithmiques : le hardware influence également les réseaux de neurones
• Des chercheurs ont démontré que l’équité des modèles d’IA dépend fortement du matériel utilisé. Les variations matérielles peuvent introduire des biais démographiques, très problématiques par exemple pour les applications dans le domaine de la santé.
• La compression des modèles est proposée comme une solution clé pour déployer des réseaux neuronaux sur des dispositifs aux ressources matérielles limitées comme des PC dédiés à l’IA ou des dispositifs en « edge computing ».
• Pour optimiser l’équité et les performances des modèles d’IA, il est essentiel de co-concevoir les architectures matérielles et logicielles. L’intégration des dispositifs de mémoire non volatile (NVM) et la réduction du bruit dans les systèmes neuromorphiques sont des pistes prometteuses pour l’avenir.
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• La compression des modèles est proposée comme une solution clé pour déployer des réseaux neuronaux sur des dispositifs aux ressources matérielles limitées comme des PC dédiés à l’IA ou des dispositifs en « edge computing ».
• Pour optimiser l’équité et les performances des modèles d’IA, il est essentiel de co-concevoir les architectures matérielles et logicielles. L’intégration des dispositifs de mémoire non volatile (NVM) et la réduction du bruit dans les systèmes neuromorphiques sont des pistes prometteuses pour l’avenir.
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