---
# System prepended metadata

title: Processing with AI

---

# Processing with AI
## Partie 2: 👩‍⚖️ Ethics of AI

Nom - Prénom :
> BARATTO
> Cassandre

Sujet : 
> Détecter des maladies rares sur la base de résultats médicaux (tests sanguins, IRM, radiologie, etc.) utilisant le MAchine Learning

>[TOC]

## Cahier des charges

### Biais

Si notre jeu de données n'est pas conçu avec suffisamment de rigueur, les biais suivant risquent d'apparaître :

>1. Confusions entre les patients;
>2. Conclusions biaisées sur un patient
>3. Traitements inadaptés

Nous allons donc nous assurer que notre modèle n'est pas biaisé en :

>1. Sourçant nos données depuis un maximum de personnes appartenant à des groupes éthniques différents, ayant des compositions corporelles-cellulaires différentes 
>2. S'assurant que nos données prennent en compte tous les types de morphologies, cellules, groupe sanguins, etc. 
>3. S'assurant d'entraîner d'entraîner le modèle avec toujours le même test pour des personnes ayant les mêmes symptomes/problèmes/maladi

### Overfitting

Nous allons nous assurer que notre modèle ne sera pas dans une situation de sur-apprentissage (overfit) en :
> Vérifiant la précision de notre modèle sur un ou plusieurs patients présentant un symptômes particuliers ou ayant déjà pris un médicament pour essayer de soigner cette maladie (ce qui pourrait conduire à légère une modification de la composition du sang ou des cellules)

### Usages détournés

>Nous devons nous rappeler que notre application pourrait être utilisée de façon malveillante par une personne malintentionnée voulant biaiser la detection d'une maladie chez quelqu'un pour ne pas lui donner ses vraies analyses. Ou bien une personne voulant violer le secret médical afin de révéler l'incapacité d'une personne à faire quelque chose

### Fuite de données

> Dans un scénario catastrophe, au cours duquel l'entièreté de notre jeu de données d'entrainement serait disponible au grand public, le risque serait que n'importe qui pourrait l'utiliser de la mauvaise façon et donc transmettre de fausses données. Par exemple une personne voulant se faire passer pour quelqu'un du corps médical ferait payer quelqu'un pour lui faire cette analyse et finalement lui transmettre de fausses données car celle-ci ne sait pas utiliser correctement le jeu de données


### Piratage

> Si une personne trouvait un moyen de "tromper" notre modèle et modifier son comportement à volonté, le risque serait que tout le monde pourrait utiliser le programme sans réglementations et donc sans aucune limite. La transmission de fausses données pourraient se propager pour les personnes effectuant ces analyses 
