Analyse de l’équité et des biais dans les systèmes d’intelligence artificielle. Inclut des méthodologies pour détecter la discrimination algorithmique, des mesures d’équité pour les modèles d’apprentissage automatique, des techniques de débiaisage, l’évaluation de l’impact différentiel sur les groupes protégés, et la conformité aux exigences réglementaires sur la non-discrimination et la transparence algorithmique en IA.