Un prêteur développe une solution d'IA générative pour offrir des réductions aux nouveaux demandeurs et souhaite minimiser les biais qui pourraient affecter négativement certains clients. Quelles actions devrait-il entreprendre ? (Choisissez-en deux.)

Pour minimiser les biais, il est crucial de détecter les déséquilibres ou les disparités dans les données d'entraînement. Des données biaisées entraînent des modèles biaisés, ce qui peut désavantager certains groupes de clients. L'évaluation du comportement du modèle est également essentielle pour identifier et comprendre comment le modèle prend ses décisions, permettant ainsi de détecter les biais potentiels et d'assurer la transparence. S'assurer que le modèle s'exécute fréquemment n'adresse pas directement le problème des biais. La métrique ROUGE est utilisée pour évaluer la qualité de résumé de texte et n'est pas pertinente pour la détection de biais dans ce contexte, de plus, une précision de 100 % est irréaliste. Le temps d'inférence affecte la performance opérationnelle, pas la minimisation des biais.