# Audit des biais d'un algorithme : équité mesurée | aprestIA > Votre outil de scoring ou de présélection traite-t-il tous les profils pareillement ? Lancez un audit des biais d'un algorithme en 3 à 6 semaines. Chiffrez-le Source : https://aprestia.fr/services/audit-biais-equite-algorithmes [Accueil](https://aprestia.fr/) / [Services](https://aprestia.fr/services) / Conformité, sécurité & éthique IA Conseiller Conformité, sécurité & éthique IA # Audit des biais d'un algorithme : mesurez l'équité de vos décisions automatisées Vérifiez que votre algorithme ne défavorise pas certains profils, chiffres à l'appui. - Conformité, sécurité & éthique IA - 2 200 – 5 500 € HT - Réalisation : 4 à 10 jours - Délai : 3 à 6 semaines - Forfait Audit des biais et de l'équité d'un algorithme En résumé Pilier Conseiller Catégorie Conformité, sécurité & éthique IA Réalisation 4 à 10 jours Délai 3 à 6 semaines Modèle Forfait 2 200 – 5 500 € HT prix affiché, devis ferme après le diagnostic Mesures — des écarts de résultats mesurés par groupe, avec seuils d'alerte et pistes de correction [Mesurer l'équité de mon outil](https://aprestia.fr/contact?intent=devis&service=audit-biais-equite-algorithmes) [Réserver le diagnostic offert](https://aprestia.fr/contact) 45 minutes en visio, offertes, pour vérifier que ce service répond à votre situation. 01 ## Ce que fait ce service Le périmètre, en clair. Votre outil de présélection écarte-t-il davantage de candidates de plus de cinquante ans, votre score client pénalise-t-il certains quartiers ? L'audit des biais d'un algorithme répond par des mesures et non par des impressions : constitution d'un jeu de test, comparaison des résultats entre groupes, recherche des variables qui jouent le rôle de substitut, analyse des erreurs et pistes de correction. Vous obtenez un rapport lisible par la direction, les RH et le DPO, avec des seuils d'alerte à suivre dans le temps, et la liste de ce qui peut être corrigé tout de suite. Un algorithme apprend sur des données du passé, et le passé n'était pas toujours équitable. Même sans variable sensible, un modèle peut défavoriser un groupe par des substituts : code postal, parcours, type de contrat, interruption de carrière. Les entreprises sollicitent un audit des biais d'un algorithme quand elles utilisent un outil de recrutement, de scoring, de tarification ou de notation, quand un salarié ou un client conteste une décision, ou quand le règlement européen sur l'IA, appliqué progressivement, les amène à s'interroger sur leurs systèmes sensibles. Le travail consiste à définir avec vous ce que « équitable » veut dire dans votre contexte, car plusieurs mesures coexistent et se contredisent parfois, puis à les calculer sur des données représentatives. Au quotidien, vous savez où se situent les écarts, lesquels sont justifiables et lesquels ne le sont pas, et vous suivez un indicateur simple. Ce service n'est pas un avis juridique sur la discrimination : les critères interdits et leurs conséquences relèvent de votre conseil. Il n'offre pas non plus la garantie qu'un biais est absent, seulement une mesure documentée à un instant donné. 02 ## Méthodologie 4 à 10 jours · 3 à 6 semaines 01 ### Étape 1 – Cadrage de l'équité (1 jour) décisions concernées, groupes à comparer, définition de l'équité retenue avec la direction, les RH et le DPO. 02 ### Étape 2 – Préparation des données (2 jours) constitution d'un jeu de test représentatif, traitement des informations sensibles, vérification de leur qualité. 03 ### Étape 3 – Mesures d'écart (3 jours) comparaison des taux de sélection, des erreurs et des scores entre groupes, recherche de variables substituts. 04 ### Étape 4 – Analyse des causes (2 jours) origine des écarts dans les données, le modèle ou le processus, avec exemples individuels examinés à la main. 05 ### Étape 5 – Correctifs et suivi (2 jours) pistes de correction, seuils d'alerte, indicateur trimestriel et note de synthèse pour la direction. 03 ## Points forts Ce qui distingue cette prestation. - Les groupes comparés sont choisis avec vous, selon votre contexte, plutôt que d'après une liste universelle. - La recherche de variables substituts détecte des biais indirects, quand aucune variable sensible n'est utilisée. - Plusieurs définitions de l'équité sont calculées, car elles ne se concilient pas toujours entre elles. - Des cas individuels sont relus à la main pour comprendre ce que traduisent les chiffres. - Un indicateur simple de suivi est livré pour surveiller l'évolution après chaque mise à jour du modèle. 04 ## Livrables remis Ce que vous gardez à la fin. - Cadrage des définitions d'équité retenues - Rapport de mesures d'écart par groupe - Analyse des causes et des variables substituts - Pistes de correction classées par effort - Indicateur de suivi avec seuils d'alerte - Note de synthèse pour la direction et le DPO 05 ## Problèmes résolus Les situations où ce service sert. - Nous craignons que notre outil de présélection défavorise certains profils sans que nous le sachions - Une contestation de décision nous oblige à expliquer le comportement de l'algorithme - Nous ne savons pas comment mesurer concrètement l'équité d'un modèle 06 ## Cas d’usage Exemples illustratifs, sans client nommé. Cabinet de recrutement de 50 personnes utilisant un outil de classement de CV : l'audit compare les taux de présélection par tranche d'âge et par genre et propose un ajustement des critères. Organisme de crédit de 200 salariés avec un score maison : les écarts de décision selon le territoire et la situation professionnelle sont examinés, et les variables qui jouent un rôle de substitut sont signalées. Entreprise de travail temporaire de 120 personnes qui attribue des missions de façon automatique : la répartition entre candidats est contrôlée, avec relecture de cas individuels pour comprendre les écarts. 07 ## Pour qui, et dans quelles conditions Public, tailles, secteurs et prérequis. Public visé DRH · DPO · Directeur des risques · Directeur data Tailles d’entreprise PME · ETI Secteurs adaptés Recrutement et intérim · Banque et crédit · Assurance · Éducation · Santé · Services publics Prérequis Un jeu de données de décisions passées avec leurs résultats · Accord de la direction et du DPO sur l'usage de données sensibles pour le test · Une personne qui connaît le fonctionnement de l'algorithme 08 ## Technologies mobilisées Les outils cités à titre indicatif : le choix se confirme au cadrage. - Python - Fairlearn - AIF360 - pandas - scikit-learn - Power BI - Jupyter 09 ## Retour sur investissement Indicatif — le chiffrage se confirme sur vos volumes. Souvent, détecter un biais avant une contestation ou un contrôle évite des reprises de processus et protège l'image de l'entreprise, sans qu'on puisse l'estimer à l'avance. Le coût de la mesure reste de l'ordre de quelques jours, à valider lors du diagnostic. 10 ## Questions fréquentes Les réponses courtes. ### Comment savoir si l'algorithme de mon entreprise est biaisé ? On compare ses résultats entre groupes de personnes sur un jeu de test représentatif : taux de sélection, taux d'erreur, scores moyens. Un écart notable n'est pas toujours injustifié, mais il appelle une explication. Sans mesure, le biais reste invisible, y compris pour ceux qui ont conçu l'outil. ### Faut-il utiliser des données sensibles pour tester l'équité d'un algorithme ? Souvent oui, paradoxalement, puisqu'on ne peut pas mesurer un écart entre groupes sans savoir qui y appartient. L'usage est limité au test, encadré avec votre DPO, sous les règles de protection des données, avec des données minimisées, pseudonymisées et conservées pour une durée courte. ### Un audit des biais prouve-t-il que mon outil est conforme ou non discriminatoire ? Non. Il fournit des mesures documentées à un instant donné, sur un périmètre défini. La qualification juridique d'une discrimination relève de votre conseil et, le cas échéant, d'une autorité. L'audit donne les éléments factuels pour en discuter et corriger. ## Services liés [Conseiller · Conformité, sécurité & éthique IA Explicabilité et traçabilité des décisions de l'IA 2 200 – 4 950 € HT · 4 à 9 jours Voir la fiche](https://aprestia.fr/services/explicabilite-tracabilite-ia) [Automatiser · Automatisation des processus Tri et présélection de candidatures assistés par IA 2 750 – 4 400 € HT · 5 à 8 jours Voir la fiche](https://aprestia.fr/services/preselection-candidatures-ia) [Conseiller · Conformité, sécurité & éthique IA Classification des systèmes d'IA selon l'AI Act 1 100 – 2 200 € HT · 2 à 4 jours Voir la fiche](https://aprestia.fr/services/classification-risques-ai-act) ## Mesurer l'équité de mon outil 2 200 – 5 500 € HT · 4 à 10 jours — diagnostic de 45 minutes offert pour vérifier le périmètre. Devis ferme ensuite. [Mesurer l'équité de mon outil](https://aprestia.fr/contact?intent=devis&service=audit-biais-equite-algorithmes) [Voir les 200 services](https://aprestia.fr/services)