Construire un audit d'équité pour un score de micro-crédit
Aperçu
En quoi consiste ce défi.
Calculez quatre mesures d’équité sur un score de micro-crédit et détectez les variables relais de biais. Obtenez un certificat vérifiable.
Le scénario
L'opérateur compte environ 4 millions de comptes actifs au Sénégal et au Mali, dont une majorité de commerçants informels sans historique bancaire ; le score d'avance est son produit le plus rentable et son principal risque de réputation. Aucun régulateur ne lui impose aujourd'hui d'audit d'équité, mais son principal bailleur de fonds international vient d'inscrire l'équité algorithmique dans ses conditions de financement.
Le brief
Ce que vous ferez, et ce que vous démontrerez.
Le score d'avance refuse plus souvent des clientes et des clients ruraux qui remboursent pourtant aussi bien que les autres, et l'entreprise n'a aucun moyen répétable de mesurer et d'expliquer cet écart.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Calculer et interpréter les principales mesures d'équité algorithmique (parité démographique, égalité des chances, écart de faux refus, calibration) et expliquer pourquoi elles ne peuvent généralement pas être satisfaites toutes en même temps
- Distinguer un écart statistique justifié par une différence de risque réel d'une discrimination portée par une variable relais, en s'appuyant sur les résultats observés de remboursement
- Transformer un principe d'éthique de l'IA en contrôle technique répétable et automatisé plutôt qu'en déclaration d'intention
- Situer un audit d'équité dans les fonctions Mesurer et Gérer du cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST (NIST AI RMF — AI Risk Management Framework, institut américain de normalisation)
- Communiquer un constat de biais à une direction non technique en termes de décisions à prendre, pas de métriques à contempler
Adéquation au programme
Où cela s'inscrit dans votre cursus.
Renforce les mêmes compétences que celles attendues par votre diplôme.
Cursus associés bientôt disponibles.
Compétences
Les compétences que vous démontrerez.
Chacune apparaît sur votre certificat vérifié.
- Fairness Metrics
Apply fairness metrics to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Ai Bias
Apply ai bias to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Ai Ethics
Apply ai ethics to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Nist Ai Risk Management Framework
Apply nist ai risk management framework to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Débouchés
Les métiers auxquels ce défi vous prépare.
De vrais intitulés. De vraies passerelles de compétences. Choisissez celui qui se rapproche le plus de votre trajectoire.
Les parcours de carrière que ce défi construit
Métiers de référenceAnalyste Junior en IA Responsable
Ce défi fournit exactement le geste central du métier : mesurer un écart de traitement entre groupes, vérifier s'il est justifié par le risque réel, puis le documenter pour une direction opérationnelle. La personne repart avec un outil d'audit réutilisable dans son portfolio.
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Data Scientist
Travailler les seuils de décision, la calibration par groupe et les variables relais d'un modèle de crédit développe la lecture critique des modèles que l'on attend d'un data scientist en production, au-delà de la seule optimisation de la performance globale.
Ce défi renforce
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Analyste de Risques
L'exercice relie directement un modèle statistique aux pertes de crédit observées et au risque de réputation d'un établissement financier, et entraîne à formuler des recommandations priorisées destinées à une direction des risques.
Ce défi renforce
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