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\fancyhead[L]{\textsc{Ens. scient. --- Math --- Ch. 3}}
\fancyhead[R]{4 --- Intelligence artificielle}
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\begin{document}

\begin{mdframed}
Des chercheurs du Georgia Institute of Technology à Atlanta aux États-Unis ont mis en évidence les biais racistes des systèmes de reconnaissance. La détection de piétons à la couleur de peau foncée serait moins précise que pour les personnes blanches.
[…]
C'est du moins la conclusion d'un nouveau rapport publié le 21 février par une équipe de chercheurs américains. Ceux-ci ont confronté huit systèmes de reconnaissance (sans préciser lesquels) à plusieurs dizaines de milliers d'images de piétons prises à New York, Berkeley, San Francisco et San Jose, et dans diverses conditions météorologiques. Les résultats indiquent que les algorithmes de détection existants sont généralement moins performants lorsqu'il s'agit d'identifier des personnes noires. 
\enquote{Les erreurs faites par les voitures autonomes pourraient être inégalement réparties dans les différents groupes démographiques}, alertent-ils. Autrement dit, ces véhicules pourraient avoir plus de faciliter à détecter, et donc à esquiver, les piétons blancs que les piétons noirs. 
[…]
\enquote{La base de données d’apprentissage contient environ 3,5 fois plus d’exemples de piétons [à la peau claire]}, détaillent les chercheurs. Cette disparité serait ainsi à leurs yeux la raison principale des biais racistes des systèmes de détection. Une base de données plus fournie et plus inclusive conduisent logiquement à une reconnaissance plus fine des individus.
\begin{flushright}
\emph{Les personnes noires auraient plus de risques de se faire renverser par une voiture autonome}\\
 Sophie Kloetzli, Usbek \& Rica, 04/03/20191.\\
\url{https://usbeketrica.com/article/personnes-noires-chances-renverser-voitures-autonomes}
\end{flushright}
\end{mdframed}

Expliquer pourquoi les voitures autonomes pourraient avoir plus d'accidents impliquant des personnes noires que des personnes blanches.

\end{document}
