A propos du label
Détectez, quantifiez et corrigez les sources de discrimination dans vos algorithmes. Soyez en conformité avec les lois internationales et multipliez vos opportunités en arborant un label témoignant du traitement éthique des données personnelles.
Confiance utilisateurs
87% des Français se disent mal informés de l’usage fait de leurs données personnelles (Sondage Harris-interactive 2016)
Les algorithmes, que l’on croit “neutres” par définition, reproduisent une réalité parfois biaisée, rendent opaque une décision et créent des risques de discrimination et de non conformité. Le label FDU – Fair Data Use – vous permet de vous prémunir de ces situations.
Soyez proactif, avec ce label vous inspirerez confiance et gagnerez de nouveaux marchés.
Conformité RGPD
Le label couvre les points suivants du Réglement Européen sur la Protection des Données Personnelles (RGPD) :
- Loyauté du traitement
- Absence de discriminations
- Transparence de la décision et droit à l'information
- Brique d'accountability
Rappelons que les pénalités encourues vont jusqu’à 4% du chiffre d’affaires ou 20 Millions d’euros. En cas de discrimination avérée le code pénal prévoit en sus une amende forfaitaire de 225 000€ et des sanctions commerciales (art. 225, 131-39).
Démarche RSE
S'assurer que les traitements automatiques mis en oeuvre ne reproduisent pas les biais et discriminations obervées dans le monde naturel est un enjeu de société majeur de l'Intelligence Artificielle.
Dans ce cadre, le label Fair Data Use permet aux entreprises de s'assurer d'avoir un impact positif sur la société et de répondre à leurs obligations de Responsabilité Sociétale des Entreprises.
Comment fonctionne le label
Un audit automatisé
Pas d'audit chronophage, de mobilisation importantes de ressources ni de questionnaire interminable. Chez Maathics c'est un algorithme qui audite vos algorithmes !
Un maximum d'autonomie
L'outil d'audit est mis à disposition de vos équipes qui lui indiquent le traitement à auditer. L'outil va rechercher des ruptires d'équité. Si la rupture touche une variable sensible, il y a risque de discrimination. Sinon, vous êtes mathématiquement assurés de ne pas avoir implémenté de la discrimination !
De nouvelles features à venir
De nouvelles fonctionnalités sont en cours de développement. La prochaine feature, en cours d'implémentation, est un module de correction : en cas de résultat de l'audit mettant en avant une source de discrimination nous sommes capables, sans toucher au coeur de l'algorithme, de nettoyer cette discrimination.
Conformité
Une fois la conformité assurée, le label est délivré pour une durée de 1 an. Dans le cas de traitements considérés comme à risque, un audit devra être réalisé tous les 6 mois.
