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# System prepended metadata

title: Processing with AI

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

Nom - Prénom :
> Grange Benjamin
> 
Sujet : 
> Improve dating apps matching algorithms using NLP

>[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. a Mauvaise reconnaisance des descriptions de profil pour cause, l'utilisation d'argo ou de language urbain.
>2. b Rencontre de 2 personnes d'orientation sexuelle différentes. 
>3. c Non reconnaissance de l'humour et matchmaking avec des personnes pensant réellement l'objet de la blague.

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

>1. Sourçant nos données depuis des dictionnaires en ligne d'argo et de language urbain.
>2. S'assurant que nos données prennent en compte l'orientation sexuel de l'utilisateur.
>3. S'assurant que nos donnés prennent en compte l'humour en tout genre.

### 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 pannel de personnes bien différentes.

### Usages détournés

>Nous devons nous rappeler que notre application pourrait être utilisée de façon malveillante par des délinquants sexuels pour repérer de nouvelles femmes.

### Fuite de données
***Choisissez** la proposition qui s'applique le mieux selon vous:*

> 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 l'ensemble des donnés personnels des utilisateurs soient récupérés et utilisés à mauvais escient.


### Piratage

> Si une personne trouvait un moyen de "tromper" notre modèle et modifier son comportement à volonté, le risque serait qu'il puisse devenir le profil parfait de toutes les personnes rencontrées sur notre application de rencontre.
