Les causes et les conséquences des biais liés à l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle (IA) a transformé de nombreux secteurs, apportant efficacité, innovation et amélioration des capacités de prise de décision. Néanmoins, on a également découvert que certains systèmes d’intelligence artificielle comportent des biais qui ont des conséquences importantes sur les résultats, l’équité et même la fiabilité des systèmes.
Il est important de comprendre pourquoi et comment les biais de l’intelligence artificielle se produisent, quelles en sont les conséquences et comment les éviter ou au moins les réduire pour bénéficier de l’intelligence artificielle tout en étant conscient de ses inconvénients possibles.
Causes des biais liés à l’intelligence artificielle
Il existe des causes techniques et sociétales à la partialité de l’intelligence artificielle. L’une d’entre elles est le biais lié aux données. Des déductions sont faites à partir de données massives et si ces données sont biaisées ou contiennent des informations limitées, le système d’intelligence artificielle apprend et répète les biais. Par exemple, des informations historiques comportant divers préjugés à l’encontre de groupes spécifiques peuvent entraîner une discrimination lorsqu’elles sont intégrées dans le système de prise de décision de l’intelligence artificielle.
Une autre cause est la conception algorithmique. Il apparaît que les choix de conception des algorithmes, tels que les caractéristiques sélectionnées, les techniques d’apprentissage et les mesures d’optimisation utilisées, peuvent tous introduire des biais. Parfois, ils peuvent exacerber des préjugés déjà présents dans les données d’apprentissage ou exclure certaines catégories de personnes.
Impacts des biais de l’intelligence artificielle
Les biais liés à l’intelligence artificielle peuvent avoir de graves répercussions sur la société et les entreprises dans différents domaines de l’activité humaine. Dans le cas de l’embauche et du recrutement, les algorithmes d’intelligence artificielle biaisés ont le potentiel de discriminer les candidats d’un certain sexe, d’une certaine race ou d’autres indicateurs de faible statut socio-économique. Cela ne fait que perpétuer les inégalités existantes au sein de la main-d’œuvre.
Des préjugés peuvent également être exploités dans les applications qui utilisent l’intelligence artificielle pour l’évaluation des risques ou pour établir une base de référence pour l’application des peines dans les systèmes de justice pénale, un aspect qui peut donner lieu à des préjugés à l’encontre des minorités. L’intelligence artificielle dans le domaine de la santé qui n’est pas développée pour être neutre peut affecter le patient et son plan de traitement, notamment par des diagnostics erronés ou des recommandations injustes de procédures préventives, ce qui affecte la confiance des patients dans les solutions d’intelligence artificielle dans le domaine de la santé.
En outre, il est évident que la partialité de l’intelligence artificielle dans les services financiers peut entraîner une évaluation discriminatoire du crédit, puisque les décisions de crédit sont basées sur des caractéristiques qui n’ont rien à voir avec la solvabilité, comme l’origine ethnique ou le sexe. Ces effets négatifs sont non seulement préjudiciables aux personnes concernées, mais ils diminuent également l’acceptation des technologies d’intelligence artificielle.
Stratégies d’atténuation
Pour aborder le problème de la partialité dans l’intelligence artificielle, il faut l’envisager du point de vue de la collecte des données, de la conception des algorithmes et de l’évaluation. Voici quelques stratégies clés pour atténuer les biais de l’intelligence artificielle :
Données diverses et représentatives
Il est essentiel de garantir que l’ensemble des données d’entraînement représente la population avec laquelle le système d’intelligence artificielle sera probablement en contact. Cela permet de réduire les biais qui peuvent exister dans l’ensemble de données, car les algorithmes d’intelligence artificielle apprennent dans un environnement diversifié.
Transparence de l’algorithme
Améliorer l’interprétabilité du processus de prise de décision des algorithmes d’intelligence artificielle afin que ce processus puisse être expliqué à toute personne intéressée. Les techniques de haute disponibilité peuvent également aider les utilisateurs à comprendre le processus par lequel l’intelligence artificielle parvient à sa décision et à éliminer les préjugés.
Audits et examens réguliers
Il est recommandé de procéder à des audits et à des évaluations des risques périodiques sur les systèmes d’intelligence artificielle afin de détecter les biais qui peuvent se développer au fil du temps. Pour résoudre ce problème, l’approche proactive suivante est utilisée pour garantir que les systèmes d’intelligence artificielle sont justes et équitables à mesure que les normes sociétales et le contexte évoluent.
Équipes diversifiées et engagement des parties prenantes
Promouvoir l’inclusion des diversités culturelles et de genre dans le développement des applications de l’intelligence artificielle et intégrer les parties prenantes intéressées dans les phases de développement et les essais. Cela permet d’identifier les angles morts fréquents dans les organisations où l’équipe de développement ne compte pas de représentants des groupes sous-représentés et de garantir que les systèmes d’intelligence artificielle développés ne sont pas discriminatoires à l’égard des prévisions de ces groupes.
Lignes directrices éthiques et gouvernance
Veiller à ce qu’il existe des normes éthiques et des règles d’engagement bien définies pour la création et l’utilisation de l’intelligence artificielle. Ces cadres devraient comprendre les principes régissant l’utilisation correcte de l’intelligence artificielle, les procédures de traitement des plaintes relatives à la présence de préjugés et les processus réguliers d’amélioration et de suivi.
