Onze audit detecteert Selection Bias (onrepresentatieve trainingsdata), Algorithmic Bias (gebrekkige logica of weging) en Proxy Bias (waarbij niet-gevoelige data, zoals postcodes, onbedoeld beschermde kenmerken zoals afkomst of inkomen weerspiegelen).

We mappen jouw AI-systemen aan de hand van de specifieke “High-Risk”-vereisten van de EU AI Act. Dit omvat het evalueren van je data governance, technische documentatie en protocollen voor menselijk toezicht om te garanderen dat je voldoet aan de verplichte normen voor transparantie en rechtvaardigheid.

Ja. We gebruiken Counterfactual Testing en Input-Output Analysis om te observeren hoe een model reageert op verschillende demografische prompts. Dit stelt ons in staat om bias en ongelijkwaardige impact (disparate impact) te kwantificeren, zelfs zonder directe toegang tot de onderliggende bedrijfseigen broncode.

Je ontvangt een Bias Scorecard en een Remediation Roadmap. Dit bevat een kwantitatieve analyse van rechtvaardigheidsstatistieken, een classificatie van het risiconiveau voor jouw specifieke use case en stapsgewijze technische instructies over hoe je jouw model kunt hertrainen of herwegen om de geïdentificeerde vormen van bias te elimineren.