Dans votre réponse, vous pouvez aborder par exemple les aspects suivants :
Biais algorithmiques : Les algorithmes de data mining peuvent être influencés par des biais inconscients présents dans les données d'entraînement, ce qui peut conduire à des décisions discriminatoires ou injustes.
Confidentialité des données : Le data mining implique souvent l'utilisation de grandes quantités de données personnelles, ce qui soulève des préoccupations concernant la protection de la vie privée et le risque de violation de la confidentialité des individus.
Transparence et explicabilité : Les modèles de data mining complexes peuvent être difficiles à comprendre et à interpréter, ce qui rend difficile pour les parties concernées de comprendre comment les décisions sont prises et de contester les résultats.
Sécurité des données : Les données utilisées dans le data mining peuvent être vulnérables aux piratages et aux violations de sécurité, ce qui peut compromettre la confidentialité et l'intégrité des informations.
Responsabilité et prise de décision automatisée : L'utilisation de modèles de data mining pour prendre des décisions automatisées dans des domaines tels que le recrutement, la santé ou la justice peut soulever des questions de responsabilité en cas d'erreurs ou de résultats injustes.