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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 :
> Iscovici
> Martin
Sujet : 
> 🔬
**Detect rare diseases in medical results (blood tests, MRI, radiology, etc.) using Machine Learning**
*Using previous patients' diagnostic, train a model that would be able to predict which disease a new patient is suffering from.*

>[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. Moins bien détecter les maladies lorsque le patient est une femme.
>2. Moins bien détecter les maladies lorsque le patient vient d'un autre continent.
>3. Moins bien détecter les maladies lorsque le patient est très âgé.

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

>1. S'assurant que nos données prennent en compte autant de donnée provenant d'hommes et de femmes.
>2. S'assurant que nos données prennent en compte des données de patients de tout âge.
>3. S'assurant que nos données prennent en compte des données de patients provenants de différents pays et continents.


### 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 des données qui ne font pas partie du jeu de donnée d'apprentissage et qui soient suffisament diversifiées.

### Usages détournés

>Nous devons nous rappeler que notre application pourrait être utilisée de façon malveillante par une dictature pour détecter des personnes malades afin de les discriminer. 

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

> Nous avons décidé de rendre public et accessible à tous notre jeu de données d'entrainement, mais avant, nous avons pris les précautions suivantes : 
> Nous anonymisons les données, afin de préserver l'anonymat des patients. Ainsi il ne doit y avoir aucunes informations permettant de remonter d'une façon ou d'une autre à leur identité (nom, prénom, date de naissance précise, adresse, etc.)

### Piratage

> Si une personne trouvait un moyen de "tromper" notre modèle et modifier son comportement à volonté, le risque serait que la maladie de certaines personnes ne soient pas repérés. Dans certain cas il s'agit d'un risque de mort puisque la prise en charge du patient pourrait être retardée ou absente.
