Les systèmes d’IA apprennent à partir de grandes quantités de données, et le problème réside dans les données elles-mêmes.
Les ensembles d’entraînement utilisés reflètent souvent les préjugés présents dans la société, y compris les inégalités historiques et la discrimination systémique.
Par exemple, il a été démontré que les algorithmes de reconnaissance faciale identifient mal les personnes de couleur à des taux disproportionnés par rapport aux personnes blanches, ce qui est le résultat direct d’ensembles de données biaisées.
Les équipes non diversifiées aggravent encore le problème.
Lorsque les groupes qui construisent et forment les systèmes d’IA manquent de diversité, ils risquent d’intégrer leurs propres perspectives limitées dans la technologie.
Les décisions concernant les données à utiliser et la manière dont les systèmes d’IA sont déployés sont influencées par un ensemble homogène d’expériences, excluant souvent les points de vue des communautés marginalisées.
La pression en faveur d’un déploiement rapide, sous l’impulsion d’investisseurs puissants ayant des objectifs de revenus et des demandes de clients, amplifie ces préjugés.
Sans efforts délibérés pour contrer les préjugés, les systèmes d’IA risquent de saper les initiatives d’IED.
Les organisations peuvent avoir mis en place des politiques solides pour recruter des talents divers ou créer des environnements de travail inclusifs, mais les systèmes d’IA biaisés peuvent réduire ces efforts à néant en renforçant les pratiques d’exclusion.
L’IA générative présente à la fois des opportunités et des défis.
Si elle peut simplifier les processus, automatiser les tâches et générer de nouveaux contenus, elle peut aussi perpétuer des stéréotypes dépassés et creuser les écarts d’équité si les préjugés dans ses données de base ne sont pas pris en compte.
Créer une IA pour tous
La mise en place de systèmes d’IA au service de l’ensemble de la société nécessite une représentation qui reflète le monde réel.
Cela implique un large éventail de personnes dans le développement de l’IA, des cadres dirigeants aux scientifiques des données, en passant par les ingénieurs et même le personnel débutant.
Chaque niveau d’implication apporte des perspectives uniques qui permettent d’identifier les angles morts et de réduire les biais dans les résultats de l’IA.
Les données collectées, traitées et analysées par des équipes diversifiées sont plus susceptibles d’être examinées à la recherche de biais inhérents, ce qui permet d’obtenir des résultats plus précis et plus équitables.
Par exemple, la participation de femmes, de personnes de couleur et d’autres groupes sous-représentés à la conception de l’IA permet de s’assurer que les modèles d’IA ne favorisent pas un groupe démographique par rapport à un autre dans des domaines tels que le recrutement ou l’approbation de prêts.
Comment la diversité dans l’IA peut-elle mettre fin aux pratiques non inclusives ?
Les pratiques non inclusives persistent souvent dans les systèmes d’IA parce qu’elles sont profondément ancrées dans les données et les processus décisionnels qui créent ces technologies.
Des équipes diversifiées peuvent perturber ce cycle en remettant en question le statu quo et en offrant des perspectives alternatives qui favorisent l’équité.
Il ne suffit pas d’extraire des informations des communautés sous-représentées uniquement lorsque c’est pratique.
Ces voix doivent être continuellement intégrées à chaque étape du développement de l’IA, de la collecte des données à la conception des algorithmes et au déploiement final.
Un rapport du Forum économique mondial indique que les équipes diversifiées ont 35 % plus de chances d’être plus performantes que les équipes moins diversifiées, ce qui montre les avantages tangibles de l’inclusion dans l’innovation technologique.
Veiller à ce que l’IA profite à tous, et non à quelques privilégiés
L’IA générative a le potentiel d’élargir les disparités existantes, en particulier pour les groupes marginalisés et sous-représentés.
Sans un accès équitable aux outils et aux connaissances nécessaires pour participer au développement de l’IA, ces communautés risquent d’être encore plus exclues de l’économie numérique.
L’accès équitable ne se limite pas à la fourniture de technologies.
Il faut investir dans des programmes de perfectionnement et des initiatives éducatives qui préparent les divers utilisateurs à contribuer de manière significative aux systèmes d’IA.
Une telle approche est bénéfique pour les individus et aide les organisations à construire des systèmes d’IA qui reflètent mieux la complexité de la société.
L’IA nécessite une large participation et une formation qualifiante
Il est essentiel d’élargir la participation au développement de l’IA par le biais de programmes de formation afin d’uniformiser les règles du jeu.
Les initiatives de montée en compétence devraient viser à donner aux groupes sous-représentés les compétences techniques et stratégiques nécessaires pour façonner l’avenir de l’IA.
Selon un rapport de la Banque mondiale datant de 2021, près de 85 % des emplois dans les pays en développement pourraient être impactés par l’automatisation, ce qui rend impératif que ces populations soient équipées pour s’engager dans les nouvelles technologies comme l’IA.
L’objectif est de diversifier les personnes qui utilisent l’IA et celles qui la construisent.
Lorsque des individus diversifiés participent à l’élaboration des systèmes d’IA, ils peuvent contribuer à faire en sorte que ces technologies évoluent de manière à remédier aux disparités sociétales plutôt qu’à les aggraver.
L’IA à elle seule ne résoudra pas les inégalités sans surveillance humaine
Si les systèmes d’IA peuvent traiter de grandes quantités de données, ils ne peuvent pas comprendre pleinement les nuances des expériences humaines, en particulier celles des groupes marginalisés.
La supervision humaine est essentielle pour corriger les inégalités que les systèmes d’IA peuvent perpétuer.
Il a été constaté que l’IA utilisée dans les systèmes de justice pénale ciblait injustement les populations minoritaires.
En l’absence d’intervention humaine pour évaluer et rectifier ces problèmes, ces systèmes peuvent renforcer les préjugés.
La supervision humaine implique non seulement d’examiner les résultats de l’IA, mais aussi de comprendre les limites des données et des algorithmes.
Les personnes peuvent intervenir là où les machines échouent, en veillant à ce que les décisions prises par l’IA soient éthiques et équitables pour les diverses populations.
Construire un avenir où l’IA est au service de tous
La création de systèmes qui réduisent activement les disparités exige un engagement permanent en faveur de l’inclusion.
L’IA, lorsqu’elle est guidée par une supervision humaine, a le potentiel de servir d’outil pour un changement positif.
Les systèmes inclusifs ne se contentent pas d’éviter les dommages ; ils travaillent de manière proactive pour combler les écarts d’équité.
Les systèmes d’IA développés avec cet état d’esprit refléteront mieux les complexités des sociétés humaines, fournissant des résultats plus nuancés et plus équitables.
Au fil du temps, la collaboration entre l’homme et l’IA permettra de construire un avenir plus juste qui profitera à toutes les communautés.
L’IA éthique n’est pas négociable
Pour que les systèmes d’IA servent la société de manière responsable, l’IED doit être un élément non négociable de toute politique de développement de l’IA.
Il ne s’agit pas d’une question de préférence éthique, mais d’un impératif commercial.
Les organisations qui n’intègrent pas l’IED dans leurs politiques d’IA risquent de prendre du retard, tant en termes d’innovation que d’impact sociétal.
Les politiques éthiques en matière d’IA aident à guider la création de systèmes qui privilégient l’équité et minimisent les dommages sociétaux.
En formalisant les pratiques d’IED dans le cadre du développement de l’IA, les entreprises peuvent éviter des erreurs coûteuses, telles que le déploiement d’algorithmes biaisés qui nuisent à leur réputation ou les exposent à des poursuites judiciaires.
L’IA éthique peut contribuer à instaurer la confiance avec les consommateurs, qui exigent de plus en plus que la technologie avec laquelle ils interagissent soit équitable et transparente.
L’IA nécessite des mises à jour éthiques constantes
Même les meilleures politiques en matière d’intelligence artificielle doivent être revues régulièrement.
Le rythme des progrès technologiques fait que ce qui est considéré comme éthique aujourd’hui pourrait ne plus l’être à l’avenir.
L’amélioration continue de ces politiques permet de s’assurer qu’elles restent pertinentes et efficaces pour relever les nouveaux défis.
Des révisions régulières des politiques permettent aux organisations de s’adapter à l’évolution des normes sociétales et aux percées technologiques.
À mesure que l’IA s’installe dans la vie quotidienne, le besoin de politiques flexibles et tournées vers l’avenir se fera de plus en plus sentir.
La position unique du marketing pour façonner l’avenir inclusif de l’IA
Le marketing a une capacité unique à influencer la façon dont l’IA est utilisée dans la société.
En tant qu’industrie qui façonne les perceptions et les tendances des consommateurs, le marketing peut montrer l’exemple en se faisant le champion de l’inclusivité dans l’IA.
En s’éloignant des pratiques qui privilégient le profit au détriment des personnes, les responsables marketing peuvent s’assurer que l’IA est utilisée pour promouvoir le bien social.
L’histoire montre que les communautés marginalisées font souvent les frais des avancées technologiques.
Si l’on n’y prend garde, les systèmes d’IA pourraient perpétuer ce cycle à une échelle sans précédent.
Le secteur du marketing doit prendre des mesures immédiates pour empêcher l’IA de renforcer ces disparités.
Le marketing a la responsabilité d’user de son influence pour orienter le développement de l’IA de manière à ne pas exacerber les inégalités sociales.
En donnant la priorité à l’équité et à l’inclusivité, les spécialistes du marketing peuvent aider l’IA à devenir une force de changement positif plutôt qu’un outil qui renforce les injustices historiques.
Allons-nous laisser l’histoire se répéter ou construire un avenir ouvert à tous ?
Les décisions prises aujourd’hui façonneront l’avenir de l’IA et son impact sur la société.
La question est simple : les organisations vont-elles permettre à l’histoire de se répéter en ignorant les préjudices que l’IA biaisée peut causer, ou vont-elles prendre des mesures pour favoriser un écosystème d’IA inclusif ?
L’appel à l’action est clair.
Les entreprises, en particulier celles du secteur du marketing, doivent s’engager à briser le cycle de l’inégalité par des pratiques éthiques en matière d’IA.
Il s’agit d’une responsabilité morale et d’une étape pratique vers un avenir technologique plus juste et plus inclusif.
