L'intelligence artificielle (IA) est souvent considérée comme une technologie révolutionnaire, capable de fournir de l'efficacité, précision et ouvrir de nouvelles opportunités stratégiques. Cependant, tandis que les entreprises tirent parti des avantages de l'IA, émerge également un défi critique et, parfois, négligé : l'équité algorithmique. Des biais cachés dans ces systèmes peuvent compromettre non seulement l'efficacité des décisions d'entreprise, mais générer des conséquences légales, éthiques et sociales significatives.
La présence de biais algorithmiques peut être expliquée par la nature même de l'IA, surtout dans l'apprentissage automatique. Les modèles sont entraînés avec des données historiques, et quand ces données reflètent des préjugés ou des distorsions sociales, les algorithmes finissent naturellement par perpétuer ces biais. En plus des biais dans l'information, l'algorithme lui-même peut entraîner un déséquilibre dans la pondération des facteurs réalisée, ou dans les données utilisées comme proxy, c'est-à-dire, données qui remplacent les informations originales, mais ce ne sont pas les idéales pour cette analyse.
Un exemple emblématique de ce phénomène se trouve dans l'utilisation de la reconnaissance faciale, surtout dans des contextes sensibles comme la sécurité publique. Plusieurs villes brésiliennes ont adopté des systèmes automatisés dans le but d'augmenter l'efficacité des actions policières, mais des analyses montrent que ces algorithmes commettent souvent des erreurs significatives, surtout en identifiant des individus de groupes ethniques spécifiques, comme des personnes noires. Études de la chercheuse Joy Buolamwini, faire au MIT, ils ont signalé 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 drastiquement à moins de 1%
Législation brésilienne : plus de rigidité à l'avenir
Au Brésil, além da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) também está em tramitação o Marco Legal da IA (PL nº 2338/2023), qui établit des directives générales pour le développement et l'application de l'IA dans le pays.
Bien que pas encore approuvé, ce projet de loi signale déjà des droits que les entreprises devront respecter, comme : droit à l'information préalable (informer lorsque l'utilisateur interagit avec un système d'IA), droit à l'explication des décisions automatisées, droit de contester les décisions algorithmiques et droit à la non-discrimination en raison de biais algorithmiques.
Ces points exigeront que les entreprises mettent en œuvre la transparence dans les systèmes d'IA générative (par exemple, en clarifiant 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 vont au-delà de la sphère éthique, devenant des problèmes stratégiques pertinents. Les algorithmes biaisés ont le potentiel de déformer des décisions essentielles dans des processus internes tels que le recrutement, octroi de crédit et analyse de marché. Par exemple, un algorithme d'analyse de 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 minent l'efficacité des stratégies basées sur les données, faisant en sorte que les dirigeants prennent des décisions basées sur des informations partiellement erronées
Ces biais peuvent être corrigés, mais dépendront d'une structure de gouvernance algorithmique, avec un accent sur la diversité des données utilisées, transparence des processus et inclusion d'équipes diversifiées et multidisciplinaires dans le développement technologique. En investissant dans la diversité des équipes techniques, par exemple, les entreprises peuvent identifier plus rapidement des sources potentielles de biais, en veillant à ce que des perspectives différentes soient prises en compte et que les erreurs soient détectées tôt
De plus, l'utilisation d'outils de surveillance continue est fondamentale. Ces systèmes aident à détecter la dérive des biais algorithmiques en temps réel, permettant des ajustements rapides et minimisant l'impact négatif.
La transparence est une autre pratique essentielle dans l'atténuation des biais. Les algorithmes ne doivent pas fonctionner comme des boîtes noires, mais comme des systèmes clairs et explicables. Lorsque les entreprises choisissent la transparence, gagnent la confiance des clients, investisseurs et 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 des certifications pour la gouvernance de l'IA responsable. Cela inclut la création de comités internes d'éthique en IA, définir des politiques d'entreprise pour son utilisation, et adopter des normes internationales. Par exemple, frameworks como: a ISO/IEC 42001 (gestão de inteligência artificial, a ISO/IEC 27001 (segurança da informação) e ISO/IEC 27701 (privacidade) ajudam a estruturar controles nos processos de dados usados por IA generativa. 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 de biais, vérifications de la qualité des données et surveillance continue des modèles
Les cabinets de conseil spécialisés jouent un rôle stratégique dans ce contexte. Avec une expertise en intelligence artificielle responsable, gouvernance algorithmique et conformité réglementaire, ces entreprises aident les organisations non seulement à éviter des risques, mais à transformer l'équité en avantage concurrentiel. L'intervention de ces cabinets de conseil va des évaluations détaillées des risques, jusqu'au développement de politiques internes, suivant des formations en entreprise sur l'éthique en IA, en s'assurant que les équipes soient prêtes à identifier et à atténuer les biais algorithmiques potentiels
De cette manière, l'atténuation des biais algorithmiques n'est pas seulement une mesure préventive, mais une approche stratégique. Les entreprises qui se soucient de l'équité algorithmique font preuve de responsabilité sociale, renforcent leur réputation et se protègent contre des sanctions légales et des crises publiques. Des algorithmes impartiaux ont tendance à offrir des aperçus plus précis et équilibrés, augmenter l'efficacité des décisions commerciales et renforcer la position concurrentielle des organisations sur le marché
Par Sylvio Sobreira Vieira, PDG et Responsable Consulting de SVX Consultoria
