Distorsions systématiques dans les modèles d’intelligence artificielle produisant des résultats injustes, discriminatoires ou non représentatifs par rapport aux données d’entraînement ou au contexte d’application. Inclut le biais algorithmique, le biais dans les jeux de données, le biais de confirmation, le biais de sélection et le biais de représentation, avec un impact sur l’équité, la fiabilité et la conformité réglementaire des systèmes d’IA.