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Bonne pratique Importée

Proctorio à la Vrije Universiteit Amsterdam — Un Cas d'Alerte sur les Biais de la Télésurveillance d'Examens par IA

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Lorsque le logiciel Proctorio n'a pas réussi à reconnaître l'étudiante noire Robin Pocornie lors d'un examen en 2020 à la VU Amsterdam, sa plainte a conduit à une décision en 2022 sur la discrimination algorithmique et à un jugement final nuancé en 2023.

~30% %
Précision de reconnaissance faciale plus faible citée pour les teintes de peau plus foncées
Proctorio à la Vrije Universiteit Amsterdam — Un Cas d'Alerte sur les Biais de la Télésurveillance d'Examens par IA

Détails

Promoteur
Vrije Universiteit Amsterdam
Période
2020-2023
Région (NUTS)
NL32
Mots-clés
exam proctoring, algorithmic bias, higher education, facial recognition

Contexte

En septembre 2020, Robin Pocornie, une étudiante noire de la Vrije Universiteit Amsterdam (VU), a passé un examen à distance en utilisant Proctorio, un outil d'IA anti-fraude qui vérifie l'identité via webcam et détection faciale. Le logiciel a échoué à plusieurs reprises à reconnaître son visage, enregistrant des erreurs de type « visage non trouvé » et « pièce trop sombre » même après qu'elle ait dirigé une lampe directement sur elle-même — une expérience que d'autres étudiants de couleur ont également rapportée selon elle.

Activités

En juillet 2022, Pocornie a déposé une plainte auprès de l'Institut néerlandais des droits humains. En décembre 2022, l'Institut a rendu une conclusion provisoire selon laquelle elle avait présenté des preuves suffisantes de discrimination algorithmique, transférant la charge de la preuve à la VU.

Résultats

Dans son jugement final d'octobre 2023, l'Institut a conclu que la VU n'avait pas discriminé par l'utilisation du logiciel lui-même, mais avait discriminé dans la manière dont elle avait traité sa plainte ; il a explicitement précisé que la décision « n'exclut pas » que Proctorio ou un logiciel similaire puisse causer une discrimination dans d'autres cas.

Conclusions

L'affaire s'inscrit dans une base de données bien établie — faisant écho aux recherches Gender Shades de Buolamwini et Gebru, un rapport néerlandais citant une précision de reconnaissance environ 30 % plus faible pour les teintes de peau plus foncées — et constitue un exemple d'avertissement d'un outil d'IA atteignant une échelle universitaire nationale avant que ses risques de biais et ses procédures de traitement des plaintes n'aient été adéquatement testés ou encadrés.

Mise en œuvre

Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Moyen (1–3 ans)

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Sources de données

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Pièces jointes

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