Vos données ne décrivent pas le monde, mais le filtre qui les a produites

Introduction
L’article explique que des données précises peuvent néanmoins induire en erreur lorsqu’elles ne reflètent que les cas qui ont passé un filtre sélectif, un problème qui affecte tous les modèles d’intelligence artificielle.

Points clés
- Biais de sélection : les jeux de données ne décrivent pas la réalité brute mais le « filtre » qui a permis leur collecte (ex. : seules les œuvres vendues aux enchères sont enregistrées, occultant le marché secondaire).
- Conséquences pour l’IA : les modèles entraînés sur ces données reproduisent et amplifient le biais, donnant une vision partielle et parfois erronée du phénomène étudié.
- Leçon pour les praticiens : il faut identifier, analyser et compenser les filtres de collecte (via des sources complémentaires ou des techniques de correction) afin que les IA reflètent davantage la complexité du monde réel.