L’intelligence artificielle (IA) est souvent perçue comme une technologie révolutionnaire, capable d’améliorer l’efficacité et la précision, et d’ouvrir de nouvelles perspectives stratégiques. Cependant, si les entreprises profitent des avantages de l’IA, un défi crucial, parfois négligé, se pose : l’équité algorithmique. Les biais cachés dans ces systèmes peuvent compromettre non seulement l’efficacité des décisions commerciales, mais aussi engendrer d’importantes conséquences juridiques, éthiques et sociales.
La présence de biais algorithmiques s'explique par la nature même de l'IA, notamment en apprentissage automatique. Les modèles sont entraînés à partir de données historiques, et lorsque ces données reflètent des biais ou des distorsions sociales, les algorithmes finissent naturellement par perpétuer ces biais. Outre les biais inhérents à l'information, l'algorithme lui-même peut introduire des déséquilibres dans la pondération des facteurs pris en compte, ou dans les données utilisées comme substitut – c'est-à-dire des données qui remplacent l'information originale mais qui ne sont pas idéales pour l'analyse.
Un exemple frappant de ce phénomène réside dans l'utilisation de la reconnaissance faciale, notamment dans des contextes sensibles comme la sécurité publique. Plusieurs villes brésiliennes ont adopté des systèmes automatisés pour améliorer l'efficacité des interventions policières, mais des analyses révèlent que ces algorithmes commettent fréquemment des erreurs importantes, en particulier lors de l'identification de personnes appartenant à certains groupes ethniques, comme les personnes noires. Des études menées par la chercheuse Joy Buolamwini du MIT ont démontré que les algorithmes commerciaux présentent des taux d'erreur supérieurs à 30 % pour les femmes noires, tandis que pour les hommes blancs, ce taux chute drastiquement à moins de 1 %.
Législation brésilienne : plus stricte à l'avenir
Au Brésil, outre la Loi générale sur la protection des données (LGPD), le cadre juridique relatif à l'IA (PL nº 2338/2023) est également à l'étude, établissant des lignes directrices générales pour le développement et l'application de l'IA dans le pays.
Bien que non encore approuvée, cette loi annonce déjà des droits que les entreprises devront respecter, tels que : le droit à l’information préalable (informer l’utilisateur lorsqu’il interagit avec un système d’IA), le droit à une explication des décisions automatisées, le droit de contester les décisions algorithmiques et le droit à la non-discrimination due aux biais algorithmiques.
Ces points exigeront des entreprises qu'elles mettent en œuvre la transparence dans les systèmes d'IA générative (par exemple, en indiquant clairement quand un texte ou une réponse a été généré par une machine) et des mécanismes d'audit pour expliquer comment le modèle est parvenu à un résultat particulier.
Gouvernance algorithmique : la solution aux biais
Pour les entreprises, les biais algorithmiques dépassent le simple cadre éthique et deviennent des problèmes stratégiques majeurs. Les algorithmes biaisés peuvent fausser des décisions essentielles dans des processus internes tels que le recrutement, l'octroi de crédits et l'analyse de marché. Par exemple, un algorithme d'analyse de la performance des agences qui surestime systématiquement les zones urbaines au détriment des régions périphériques (en raison de données incomplètes ou de biais) peut conduire à des investissements mal orientés. Ainsi, les biais cachés compromettent l'efficacité des stratégies fondées sur les données, obligeant les dirigeants à prendre des décisions basées sur des informations partiellement erronées.
Ces biais peuvent être corrigés, mais cela dépendra d'une structure de gouvernance algorithmique axée sur la diversité des données utilisées, la transparence des processus et l'inclusion d'équipes diversifiées et multidisciplinaires 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, garantissant ainsi la prise en compte de différents points de vue et la détection précoce des anomalies.
De plus, le recours à des outils de surveillance continue est crucial. Ces systèmes permettent de détecter en temps réel les dérives des biais algorithmiques, ce qui autorise des ajustements rapides et minimise les impacts négatifs.
La transparence est une autre pratique essentielle pour atténuer les biais. Les algorithmes ne doivent pas fonctionner comme des boîtes noires, mais comme des systèmes clairs et explicables. En optant pour la transparence, les entreprises gagnent la confiance de leurs clients, investisseurs et organismes de réglementation. La transparence facilite les audits externes et encourage une culture de responsabilité partagée dans la gestion de l'IA.
D'autres initiatives consistent à adhérer à des cadres et certifications pour une gouvernance responsable de l'IA. Cela inclut la création de comités d'éthique internes dédiés à l'IA, la définition de politiques d'entreprise relatives à son utilisation et l'adoption de normes internationales. Par exemple, des cadres tels que l'ISO/IEC 42001 (gestion de l'intelligence artificielle), l'ISO/IEC 27001 (sécurité de l'information) et l'ISO/IEC 27701 (protection des données) contribuent à structurer les contrôles des processus de données utilisés par l'IA générative. On peut également citer l'ensemble des bonnes pratiques recommandées par le NIST (National Institute of Standards and Technology) américain, qui guident la gestion des risques algorithmiques et couvrent la détection des biais, les contrôles de qualité des données et la surveillance continue des modèles.
Les cabinets de conseil spécialisés jouent un rôle stratégique dans ce contexte. Grâce à leur expertise en intelligence artificielle responsable, en gouvernance algorithmique et en conformité réglementaire, ces entreprises aident les organisations non seulement à éviter les risques, mais aussi à transformer l'équité en avantage concurrentiel. Leurs prestations comprennent des évaluations de risques approfondies, l'élaboration de politiques internes et des formations en entreprise sur l'éthique de l'IA, afin de garantir que les équipes soient préparées à identifier et à atténuer les biais algorithmiques potentiels.
Par conséquent, la réduction des biais algorithmiques n'est pas seulement une mesure préventive, mais une démarche stratégique. Les entreprises qui privilégient l'équité algorithmique font preuve de responsabilité sociale, renforcent leur réputation et se prémunissent contre les sanctions légales et les crises publiques. Les algorithmes impartiaux tendent à fournir des analyses plus précises et équilibrées, améliorant ainsi l'efficacité des décisions commerciales et renforçant la position concurrentielle des organisations sur le marché.
Par Sylvio Sobreira Vieira, PDG et responsable du conseil chez SVX Consultoria
