les biais intrinsèques (acceptés ou involontaires) de nombreux algorithmes peuvent tromper les utilisateurs ou systèmes d'intelligence artificielle, de machine learning, de diagnostic informatique, mécanique, médical, de prévision, de prévention, de sondages ou d'aide à la décision (notamment pour les réseaux sociaux, l'éducation [ex : parcoursup ], la médecine, la justice, la police, l'armée, la politique, l'embauche…) prenant mal en compte ou pas du tous ces biais.
le- bjˈɛz ɛ̃tʁɛ̃sˈɛk aksɛptˈe u ɛ̃volɔ̃tˈɛʁ də- nɔ̃bʁˈø (en)ˈalɡəɹˌɪθmz(fr) pˈøv tʁɔ̃pˈe le-z ytilizatˈœʁ u sistˈɛm dɛ̃tɛliʒˈɑ̃s aʁtifisjˈɛl, də- maʃˈin (en)lˈɜːnɪŋ(fr), də- djaɡnɔstˈik ɛ̃fɔʁmatˈik, mekanˈik, medikˈal, də- pʁevizjˈɔ̃, də- pʁevɑ̃sjˈɔ̃, də- sɔ̃dˈaʒ u dˈɛd a la- desizjˈɔ̃ notamˈɑ̃ puʁ le- ʁezˈo sosjˈo, ledykasjˈɔ̃ ˈɛks : (en)pˈɑːkɔːsˌʌp(fr), la- medəsˈin, la- ʒystˈis, la- polˈis, laʁmˈe, la- politˈik, lɑ̃bˈoʃ…pʁənˈɑ̃ mˈal ɑ̃ kˈɔ̃t u pa dy- tu se bjˈɛ.