NLP
Expert
Correction d’un modèle biaisé par corpus déséquilibré linguistiquement

Type d'évaluation

Mise en situation réelle

Analyse

Intelligence Artificielle

Compétences ciblées

bias-mitigation
fairness
corpus-analysis
deep-learning
bugfix

Scénario Technique

Contexte : Un modèle d’analyse de sentiments fonctionne mieux pour certains groupes linguistiques. Le Problème : Le corpus d’entraînement contient une surreprésentation d’un style ou registre particulier. Extrait logique actuelle : Entraînement sur corpus non équilibré Contraintes : Analyser distribution linguistique. Introduire augmentation ciblée ou rééquilibrage. Mesurer équité via métriques adaptées. Livrable attendu : Proposer une stratégie complète de réduction du biais linguistique dans le modèle.

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