Lutter contre les biais dans l’IA n’est pas qu’une question d’éthique mais une nécessité économique. En agissant sur ces inégalités algorithmiques, vous renforcez la confiance, garantissez le respect des normes et stimulez l’innovation, ouvrant ainsi la voie à des opportunités de croissance et à une réussite à long terme.
Alors que l’attention publique et réglementaire sur l’intelligence artificielle s’intensifie, les fournisseurs et utilisateurs d’IA font face à un défi majeur : rendre l’IA à la fois éthiquement responsable et conforme à la loi.
Ces dernières années, alimenté par des affaires médiatisées dans des domaines comme le recrutement ou la reconnaissance faciale, le débat sur les biais algorithmiques est passé du milieu académique au grand public. Ces exemples mettent en lumière le caractère encore imparfait des algorithmes, susceptibles d’introduire de nouveaux problèmes sociétaux.
L’IA est souvent perçue soit comme une boîte de Pandore pleine de dangers, soit comme la solution miracle à l’ensemble des problèmes de l’humanité. Pourtant, créer une IA qui respecte les droits humains et garantit l’équité ne devrait être ni un simple défi technique, ni une vision idéaliste : c’est une responsabilité sociale et économique.
Biais, quels biais ?
Au-delà de ces visions polarisées, une question essentielle émerge : peut-on modéliser mathématiquement l’équité ? L’équité algorithmique ne doit pas rester une théorie mais doit se concrétiser dans la pratique, et c’est loin d’être une tâche aisée.
Les ingénieurs doivent jongler avec plusieurs mesures d’équité, chacune comportant des compromis. La difficulté réside dans le choix de la « bonne » mesure et, surtout, de savoir qui devrait faire ce choix.
Prenons l’exemple de la diversité des données : les biais apparaissent souvent à partir de données non représentatives. Une reconnaissance faciale dans une ville multiculturelle comme Londres nécessite un large éventail de données pour identifier précisément des individus d’origines variées. En revanche, dans des zones plus homogènes, un modèle complexe peut être superflu. La diversité des données est importante, mais ce qui compte le plus, c’est d’utiliser des données adaptées à chaque situation.
Les biais peuvent aussi découler d’hypothèses culturelles non explicites. Par exemple, des modèles d’IA conçus pour analyser les démarches humaines pourraient ignorer des différences culturelles, comme le rythme de la démarche ou la préférence pour un côté du trottoir selon les pays. Ce que l’on pense être sans biais peut en réalité en contenir. Ces hypothèses, bien que subtiles, influencent le comportement de l’IA de manière inattendue.
Le coût d’une IA biaisée
Les enjeux financiers sont importants : avec des réglementations comme l’AI Act imposant des pénalités, les entreprises risquent de lourdes amendes pour des systèmes non conformes.
Avec des réglementations comme l’AI Act, garantir l’équité n’est plus seulement une question d’éthique, mais aussi une obligation légale. Les enjeux financiers sont considérables, les amendes pouvant atteindre jusqu’à 7 % du chiffre d’affaires mondial des entreprises concernées.
La confiance du public est également en jeu. Avoir les bonnes données et le bon message ne suffit plus. Une éthique de façade – souvent qualifiée de « ethics-washing » – est facilement repérable. Aujourd’hui, il s’agit moins de paraître éthique que d’intégrer l’éthique dans le code et les algorithmes qui alimentent les systèmes d’IA. Ce n’est pas de l’idéalisme : c’est une nécessité économique.
Les leaders de l’IA, qu’il s’agisse de plateformes e-commerce ou de géants technologiques, passent des débats abstraits aux actions concrètes. Ils ne se demandent plus seulement si c’est éthique, mais comment rendre cela digne de confiance et comment le mesurer.
Amazon a abandonné son outil de recrutement basé sur l’IA en raison de biais sexistes, et est devenu l’exemple de l’impact d’une approche non éthique sur sa réputation et ses performances économiques. Mais Amazon n’est pas un cas isolé. De nombreuses grandes entreprises empruntent désormais une voie similaire, convaincues qu’une IA éthique peut renforcer leur croissance et leur pérennité. Au lieu de simplement cocher des cases, elles mettent en place des évaluations internes et externes pour mieux comprendre l’impact sociétal de leurs IA de manière pratique et significative.
Le message est clair : intégrer l’éthique dans l’IA n’est pas seulement le bon choix, c’est vital pour la survie des entreprises. Celles qui n’en tiendront pas compte resteront à la traîne tandis que les autres éclaireront le chemin.
Construire un cadre anti-biais efficace
Une IA intrinsèquement « éthique » peut sembler idéaliste, mais nous l’avons dit, c’est une nécessité. Chez Sopra Steria, notre approche pour réduire les biais dans l’IA repose sur trois piliers clés :
- Gouvernance : Une gouvernance solide garantit des perspectives diversifiées dans les projets d’IA, limitant ainsi les risques de biais. Chez Sopra Steria, le conseil IA, composé notamment de membres du comité exécutif, supervise toutes les initiatives en veillant à des pratiques responsables.
- Évaluation technique : Nous évaluons rigoureusement les modèles avec des outils tels que ceux de l’OCDE, qui offrent des ressources pour évaluer l’équité et la transparence. Et nous contribuons activement à Confiance.ai, en développant des standards pour une IA de confiance.
- Surveillance en temps réel : Les biais de l’IA apparaissent souvent après le déploiement, même lorsque les systèmes sont rigoureusement testés. Une surveillance proactive en temps réel permet de détecter et de corriger rapidement ces biais, empêchant les petits problèmes de devenir majeurs.
Quand le biais est inévitable : focus sur la réduction des impacts
Certains biais dans l’IA sont inévitables, étant donné les défis des données réelles, de la diversité culturelle et des limites technologiques actuelles. Lorsque leur élimination complète n’est pas réalisable, la priorité est alors de limiter leur impact afin de garantir des résultats plus équitables.
Nous devrions voir l’IA comme un outil dynamique – transparent, activement surveillé et continuellement affiné pour gérer les biais efficacement. Créer une IA éthique demande plus que des engagements flous : cela exige des mesures concrètes et pratiques à chaque étape, de la collecte des données aux mises à jour des modèles.
Ces mesures doivent vérifier non seulement le respect des normes réglementaires et sociétales, mais aussi l’impact sur la performance des entreprises. En effet, un système d’IA produisant de mauvais résultats en raison de biais dans son code ou ses données ne trouvera aucun utilisateur. L’enjeu n’est pas seulement de déclarer que l’IA est éthique, mais de le démontrer par des pratiques transparentes et cohérentes. C’est une condition essentielle pour garantir sa valeur et sa résilience à long terme.