L'Intelligence Artificielle (IA) est souvent considérée comme une technologie révolutionnaire, capable d'apporter efficacité, précision et d'ouvrir de nouvelles opportunités stratégiques. Cependant, alors que les entreprises tirent profit des avantages de l'IA, un défi critique apparaît également, parfois négligé : l'équité algorithmique. Biais cachés dans ces systèmes peuvent compromettre non seulement l'efficacité des décisions commerciales, mais aussi entraîner des conséquences juridiques, éthiques et sociales importantes.
La présence de biais algorithmiques peut s'expliquer par la nature même de l'IA, en particulier dans l'apprentissage automatique (machine learning). Les modèles sont entraînés avec des données historiques, et lorsque ces données reflètent des préjugés ou des distorsions sociales, les algorithmes finissent naturellement par perpétuer ces biais. Outre les biais dans l'information, l'algorithme lui-même peut entraîner une défaillance dans la pondération des facteurs effectuée, ou dans les données utilisées comme proxy, c'est-à-dire des données qui remplacent les informations originales, mais qui ne sont pas idéales pour cette analyse.
Un exemple emblématique de ce phénomène se trouve dans l'utilisation de la reconnaissance faciale, notamment dans des contextes sensibles tels que la sécurité publique. Diverses villes brésiliennes ont adopté des systèmes automatisés dans le but d'améliorer l'efficacité des actions policières, mais des analyses montrent que ces algorithmes commettent souvent des erreurs importantes, notamment en identifiant des individus de groupes ethniques spécifiques, comme les personnes noires. Les études de la chercheuse Joy Buolamwini du MIT ont montré que les algorithmes commerciaux présentent des taux d'erreur supérieurs à 30 % pour les femmes noires, tandis que pour les hommes blancs, le taux chute radicalement à moins de 1 %.
Législation brésilienne : plus de rigidité à l'avenir
Au Brésil, en plus de la Loi Générale sur la Protection des Données (LGPD), le Cadre Légal de l'IA (PL n° 2338/2023) est également en cours d'examen, établissant des lignes directrices générales pour le développement et l'application de l'IA dans le pays.
Bien que pas encore adopté, ce projet de loi indique déjà des droits que les entreprises devront respecter, tels que : le droit à l'information préalable (informer lorsque l'utilisateur interagit avec un système d'IA), le droit à l'explication des décisions automatisées, le droit de contester les décisions algorithmiques et le droit à la non-discrimination en raison de biais algorithmiques.
Ces points exigeront que les entreprises mettent en place une transparence dans les systèmes d'IA générative (par exemple, en précisant quand un texte ou une réponse a été généré par une machine) et des mécanismes d'audit pour expliquer comment le modèle est arrivé à une certaine sortie.
Gouvernance algorithmique : la solution aux biais
Pour les entreprises, les biais algorithmiques dépassent le domaine éthique et deviennent des problèmes stratégiques importants. Les algorithmes biaisés ont le potentiel de déformer des décisions essentielles dans des processus internes tels que le recrutement, l'octroi de crédit et l'analyse de marché. Par exemple, un algorithme d'analyse de la performance des filiales qui surestime systématiquement les régions urbaines au détriment des régions périphériques (en raison de données incomplètes ou de préjugés) peut conduire à des investissements mal orientés. Ainsi, des biais cachés sapent l'efficacité des stratégies basées sur les données, amenant les dirigeants à prendre des décisions fondées sur des informations partiellement erronées.
Ces biais peuvent être corrigés, mais ils dépendront d'une structure de gouvernance algorithmique, axée sur la diversité des données utilisées, la transparence des processus et l'inclusion d'équipes diversifiées et pluridisciplinaires dans le développement technologique. En investissant dans la diversité au sein des équipes techniques, par exemple, les entreprises peuvent identifier plus rapidement les sources potentielles de biais, en veillant à ce que des perspectives différentes soient prises en compte et que les erreurs soient détectées précocement.
De plus, l'utilisation d'outils de surveillance continue est essentielle. Ces systèmes aident à détecter en temps réel la dérive des biais algorithmiques, permettant des ajustements rapides et minimisant l'impact négatif.
La transparence est une autre pratique essentielle dans la mitigation des biais. Les algorithmes ne doivent pas fonctionner comme des boîtes noires, mais comme des systèmes clairs et explicables. Lorsque les entreprises optent pour la transparence, elles gagnent la confiance des clients, des investisseurs et des régulateurs. La transparence facilite les audits externes, encourageant une culture de responsabilité partagée dans la gestion de l'IA.
D'autres initiatives incluent l'adhésion à des cadres et certifications pour la gouvernance de l'IA responsable. Cela inclut la création de comités internes d'éthique en IA, la définition de politiques d'entreprise pour son utilisation et l'adoption de normes internationales. Par exemple, des cadres tels que : ISO/IEC 42001 (gestion de l'intelligence artificielle), ISO/IEC 27001 (sécurité de l'information) et ISO/IEC 27701 (vie privée) aident à structurer les contrôles dans les processus de données utilisés par l'IA générative. Un autre exemple est l'ensemble des pratiques recommandées par le NIST (National Institute of Standards and Technology) des États-Unis qui guide la gestion des risques algorithmiques, couvrant la détection des biais, les vérifications de la qualité des données et la surveillance continue des modèles.
Les cabinets de conseil spécialisés jouent un rôle stratégique dans ce contexte. Fortes de uma expertise em inteligência artificial responsável, governança algorítmica e conformidade regulatória, essas empresas ajudam organizações não apenas a evitar riscos, mas a transformar a equidade em vantagem competitiva. L'intervention de ces cabinets va de l'évaluation détaillée des risques à l'élaboration de politiques internes, en passant par des formations en entreprise sur l'éthique de l'IA, garantissant que les équipes soient préparées à identifier et à atténuer d'éventuels biais algorithmiques.
De cette manière, la mitigation des biais algorithmiques n'est pas seulement une mesure préventive, mais une approche stratégique. Les entreprises qui se préoccupent de l'équité algorithmique font preuve de responsabilité sociale, renforcent leur réputation et se protègent contre les sanctions légales et les crises publiques. Les algorithmes impartiaux ont tendance à offrir des insights plus précis et équilibrés, augmentant l'efficacité des décisions commerciales et renforçant la position concurrentielle des organisations sur le marché.
Par Sylvio Sobreira Vieira, CEO & Head Consulting de SVX Consultoria
