Auditer l'équité : l'union fait-elle la force ?
Abstract
Usuellement, les agents qui auditent l’équité des algorithmes les étudient de manière indépendante, avec leurs propres données. Dans nos travaux, nous considérons le cas de plusieurs agents auditant un même algorithme pour atteindre différents objectifs. Les agents ont la possibilité d’influencer l’audit à travers deux leviers : une stratégie de collaboration avec les autres agents, avec ou sans coordination préalable, et le choix d’une méthode d’échantillonnage. Nous étudions les interactions possibles qui en résultent. Nous prouvons que, contre-intuitivement, la coordination peut se faire au
détriment de la précision de l’audit, alors que la collaboration non coordonnée conduit généralement à de bons résultats.
Des expériences sur des jeux de données réels confirment cette observation, lorsque nous observons que la précision de la collaboration non coordonnée atteint celle de l’échantillonnage collaboratif optimal.
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