Biais dans l'IA : explications

Dans les modèles d'IA, le biais découle généralement de deux sources : la conception des modèles eux-mêmes et les données d'entraînement.

Les modèles reflètent parfois les suppositions des développeurs chargés du code, ce qui les amène à privilégier certains résultats.

De plus, le biais peut se développer en raison des données utilisées pour entraîner l'IA. Les modèles d'IA analysent de grands ensembles de données d'entraînement dans le cadre d'un processus appelé Machine Learning. Ils identifient des schémas et des corrélations au sein de ces données afin de faire des prévisions et de prendre des décisions.

Lorsque les algorithmes d'IA identifient des schémas de biais historiques ou des disparités systémiques dans les données d'entraînement, leurs conclusions sont susceptibles d'être marquées par ces biais et ces disparités. Et comme les outils de Machine Learning traitent des données à très grande échelle, même des biais légers dans les données d'entraînement initiales peuvent engendrer des résultats largement discriminatoires.

Dans cet article, nous examinons plus en détail l'origine du biais de l'IA et ses manifestations dans le monde réel. Nous verrons pourquoi il est essentiel de pallier ce biais.

Pallier le biais de l'IA

Tous les êtres humains ont des biais. Ils viennent de notre perspective limitée sur le monde et de notre tendance à généraliser les informations pour rationaliser l'apprentissage. Cependant, quand les biais portent atteinte à autrui, ils soulèvent des questions éthiques.

Les outils d'IA influencés par les biais humains sont susceptibles d'amplifier ce préjudice à un niveau systémique, en particulier lorsqu'ils sont intégrés dans des organismes et des systèmes qui façonnent nos vies modernes.

Pensez notamment aux chatbots dans le e-commerce, aux outils diagnostiques dans le secteur de la santé, au recrutement dans les ressources humaines, ou encore à la surveillance dans la police. Ces outils promettent tous d'augmenter l'efficacité et de fournir des solutions innovantes, mais présentent également des risques importants en cas de gestion non prudente. Dans ce type d'outils d'IA, les biais peuvent exacerber les inégalités existantes et créer de nouvelles formes de discrimination.

Imaginez si une commission des libertés conditionnelles consultait un système d'IA pour déterminer la probabilité qu'un prisonnier récidive. Tout lien que l'algorithme ferait entre l'ethnie ou le genre du prisonnier et cette probabilité serait contraire à l'éthique.

Les biais présents dans les solutions d'IA générative engendrent aussi parfois des résultats discriminatoires. Par exemple, si un modèle d'IA est utilisé pour rédiger des descriptions de poste, il doit être conçu de sorte à éviter le langage biaisé et à ne pas exclure certains segments démographiques par inadvertance. Si ces biais ne sont pas éliminés, le risque est d'appliquer des pratiques de recrutement discriminatoires et de perpétuer les inégalités au sein des collaborateurs.

De tels exemples montrent l'importance de pratiques d'IA responsables dans les entreprises : elles trouvent des solutions pour atténuer les biais avant d'utiliser l'IA pour des décisions concernant de vraies personnes. Afin de protéger les individus et de ne pas perdre la confiance du public, les entreprises doivent assurer l'équité, la précision et la transparence des systèmes d'IA.

D'où vient le biais de l'IA ?

Le biais de l'IA peut découler de plusieurs sources, et affecter l'équité et la fiabilité des systèmes d'IA :

Biais lié aux données : les biais présents dans les données utilisées pour entraîner les modèles d'IA peuvent biaiser les résultats. Si les données d'entraînement représentent majoritairement certains segments démographiques ou incluent des biais historiques, l'IA générera des prévisions et prendra des décisions marquées par ces mêmes déséquilibres.

Biais lié à l'algorithme : ce biais surgit lorsque la conception et les paramètres de l'algorithme introduisent des biais par inadvertance. Même si les données ne sont pas biaisées, le mode de traitement et de hiérarchisation des algorithmes peut être source de résultats discriminatoires.

Biais cognitif : le biais cognitif est susceptible de pénétrer dans les systèmes d'IA via des décisions subjectives concernant l'étiquetage des données, le développement du modèle et d'autres étapes du cycle de vie de l'IA. Ces biais reflètent les préjugés et les biais cognitifs des individus et des équipes impliqués dans le développement des technologies d'IA.

Biais lié à l'IA générative : les modèles d'IA générative — utilisés pour la création de textes, d'images ou de vidéos par exemple — peuvent produire du contenu biaisé ou inapproprié en fonction des biais présents dans leurs données d'entraînement. Ces modèles risquent de renforcer les stéréotypes ou de générer des résultats qui marginalisent certains groupes ou points de vue.

Exemples de biais dans l'IA

Le biais de l'IA peut avoir des conséquences vastes et profondes, et toucher différents aspects de la société et de la vie des individus.

Voici quelques exemples de l'effet que peut avoir ce biais dans différents scénarios :

Évaluation du crédit et prêt : les algorithmes d'évaluation du crédit peuvent désavantager certains groupes socioéconomiques ou ethniques. Les systèmes risquent par exemple d'être plus stricts avec les demandeurs de quartiers défavorisés, avec à la clé des taux de refus plus élevés.

Recrutement : les algorithmes d'évaluation et les générateurs de fiches de poste peuvent perpétuer des biais au travail. Imaginez par exemple un outil qui favoriserait des termes traditionnellement masculins ou pénaliserait les périodes sans emploi, touchant ainsi les femmes et les aidants.

Santé : l'IA peut introduire des biais dans les diagnostics et les recommandations de traitement. Imaginez par exemple des systèmes entraînés sur des données d'un seul groupe ethnique qui poseraient le mauvais diagnostic pour d'autres groupes.

Éducation : les algorithmes d'évaluation et d'admission peuvent présenter des biais. Par exemple, une IA qui prédit la réussite des élèves pourrait favoriser ceux issus d'écoles bien financées par rapport à ceux de milieux en manque de ressources.

Forces de l'ordre : les algorithmes prédictifs dans les forces de l'ordre peuvent entraîner des pratiques biaisées. Par exemple, les algorithmes risqueraient de prédire des taux de criminalité plus haut dans les quartiers avec des minorités, avec pour résultat des patrouilles excessives.

Reconnaissance faciale : les systèmes d'IA manquent de précision démographique. Leur taux d'erreur peut être plus élevé lors de la reconnaissance de peaux plus foncées.

Reconnaissance vocale : les systèmes d'IA conversationnelle peuvent discriminer certains accents ou dialectes. À titre d'exemple, les assistants d'IA peuvent peiner à comprendre les locuteurs non natifs ou les accents régionaux, ce qui réduit l'accessibilité.

Génération d'images : les systèmes de génération d'images fondés sur l'IA peuvent hériter des biais présents dans leurs données d'entraînement. Par exemple, un générateur d'images pourrait sous-représenter ou mal représenter certains groupes ethniques ou culturels, avec à la clé des stéréotypes ou de l'exclusion dans les images produites.

Recommandation de contenus : les algorithmes peuvent perpétuer les chambres d'écho. Par exemple, un système pourrait présenter du contenu politiquement biaisé, renforçant ainsi des points de vue existants.

Assurance : les algorithmes sont susceptibles de déterminer injustement les primes ou l'éligibilité. Par exemple, les primes fondées sur les codes postaux pourraient augmenter les coûts pour les communautés minoritaires.

Médias sociaux et modération de contenus : les algorithmes de modération peuvent manquer de cohérence dans l'application des politiques. Par exemple, les publications des utilisateurs issus d'une minorité pourraient être considérées comme offensantes par rapport à celles des utilisateurs issus du groupe majoritaire.

Quelles sont les conséquences du biais de l'IA ?

Le biais de l'IA peut avoir des conséquences vastes et profondes. Sans intervention, il risque de renforcer les inégalités sociales, les stéréotypes et d'enfreindre des lois.

Inégalités sociales : le biais de l'IA peut exacerber les inégalités sociales existantes en touchant de manière disproportionnée les communautés marginalisées, renforçant ainsi la disparité économique et sociale.

Renforcement des stéréotypes : les systèmes d'IA biaisés peuvent renforcer des stéréotypes préjudiciables en perpétuant les perceptions et le traitement négatifs de certains groupes d'après l'ethnie, le genre ou d'autres particularités. Par exemple, les modèles de traitement du langage naturel (NLP) sont susceptibles d'associer certains métiers à un genre, perpétuant ainsi le biais de genre.

Préoccupations éthiques et juridiques : la présence de biais dans l'IA soulève des questions éthiques et juridiques importantes, puisqu'elle remet en cause l'équité et la justice des décisions automatisées. Les entreprises doivent résoudre ces problèmes avec soin afin de se conformer aux normes légales et d'être à la hauteur de leurs responsabilités éthiques.

Conséquences économiques : les algorithmes biaisés peuvent injustement désavantager certains groupes et limiter leurs opportunités de carrière, renforçant ainsi les inégalités au travail. Les plateformes de service client pilotées par l'IA comme les chatbots sont susceptibles d'offrir un moins bon service à certains segments démographiques, soit une cause d'insatisfaction et de perte d'affaires.

Conséquences sur l'entreprise : les biais dans les systèmes d'IA peuvent compromettre la prise de décision et réduire la rentabilité. Les entreprises pourraient voir leur réputation ternie si des biais de leurs outils d'IA venaient à être dévoilés publiquement, et risqueraient de perdre la confiance des clients comme des parts de marché.

Conséquences en matière de santé et de sécurité : dans le secteur de la santé, les outils de diagnostic biaisés peuvent poser des diagnostics incorrects ou proposer des plans de traitement de qualité moindre à certains groupes, exacerbant les disparités sanitaires.

Bien-être psychologique et social : l'exposition régulière à des décisions d'IA biaisées peut causer du stress et de l'anxiété chez les individus concernés, et donc affecter leur santé mentale.

Comment atténuer les biais dans l'IA

Le traitement et l'atténuation efficaces des biais dans les systèmes d'IA imposent une approche globale. Voici plusieurs stratégies clés pour obtenir des résultats justes et équitables :

Techniques de pré-traitement des données : la transformation, le nettoyage et l'équilibrage des données visent à réduire l'influence des discriminations avant de lancer l'entraînement des modèles d'IA.

Algorithmes sensibles à l'équité : cette approche consiste à coder des règles et des directives de sorte à garantir l'équité des résultats générés par les modèles d'IA pour tous les individus et groupes impliqués.

Techniques de post-traitement des données : le post-traitement des données ajuste les résultats des modèles d'IA dans un souci de traitement équitable. Contrairement au pré-traitement, ce calibrage intervient après la prise de décision. Par exemple, un grand modèle de langage qui génère du texte peut inclure un filtre anti-discours de haine.

Audits et transparence : la supervision humaine est intégrée dans les processus afin d'auditer les décisions générées par l'IA à la recherche de biais et d'équité. Les développeurs peuvent également indiquer en toute transparence comment les systèmes d'IA arrivent à leurs conclusions et décider du poids à donner à ses résultats. Les conclusions servent ensuite à affiner les outils d'IA concernés.

Des efforts collaboratifs en faveur de l'atténuation du biais de l'IA

Dans les sociétés utilisant des solutions d'IA d'entreprise, la résolution du biais nécessite une approche coopérative impliquant les services clés. Voici quelques stratégies essentielles :

• Collaboration avec les équipes Données : les entreprises doivent collaborer avec les professionnels des données afin de mettre en œuvre des audits rigoureux et de s'assurer de la représentativité ainsi que de l'absence de biais dans les jeux de données. L'identification des problèmes potentiels passe nécessairement par des examens réguliers des données d'entraînement utilisées dans les modèles d'IA.
• Collaboration avec les services juridique et conformité : travaillez main dans la main avec les équipes Juridique et Conformité afin d'établir des politiques et des cadres de gouvernance clairs imposant la transparence et la non-discrimination dans les systèmes d'IA. Cette collaboration contribue à atténuer les risques posés par les résultats biaisés.
• Amélioration de la diversité dans le développement de l'IA : les entreprises doivent encourager la diversité au sein des équipes impliquées dans la création de l'IA. En effet, la diversité des points de vue joue un rôle de taille dans la reconnaissance et l'élimination de biais qui pourraient sinon passer inaperçus.
• Soutien aux initiatives de transformation : les entreprises peuvent investir dans des programmes de formation mettant l'accent sur les pratiques inclusives et la sensibilisation aux biais dans l'IA. Ces programmes peuvent inclure des ateliers ou des collaborations avec d'autres entreprises à des fins de promotion des bonnes pratiques.
• Mise en place de structures de gouvernance solides : les entreprises doivent mettre en œuvre des cadres de gouvernance déterminant les responsabilités et la supervision des systèmes d'IA. Ces cadres incluent des directives claires en faveur d'une utilisation éthique de l'IA ainsi qu'un suivi régulier pour évaluer la conformité avec les normes établies.

Fortes de ces stratégies, les entreprises travaillent au développement de systèmes d'IA plus équitables tout en promouvant une culture inclusive au travail.

Tendances émergentes dans le développement d'une IA juste

Plusieurs tendances se dessinent visant à rendre l'IA plus juste et équitable :

IA explicable (XAI) : la demande de transparence croît dans les processus de prise de décision pilotés par l'IA. L'IA explicable tend à dévoiler le fonctionnement des systèmes d'IA aux utilisateurs afin de leur faire comprendre comment les décisions sont prises et d'assurer les responsabilités.

Conception centrée sur l'utilisateur : le développement des IA se concentre de plus en plus sur les besoins et les perspectives des utilisateurs, l'inclusivité devenant un critère dans le développement des systèmes. Cette tendance encourage l'intégration des retours de groupes d'utilisateurs divers dans le processus de développement.

Engagement communautaire : les entreprises commencent à interagir avec les communautés touchées par les systèmes d'IA afin de recueillir des informations et des retours. Elles garantissent ainsi que le processus de développement tient compte des besoins et des préoccupations de parties prenantes diverses.

Utilisation de données synthétiques : pour remédier à la rareté des données et aux biais, les entreprises étudient l'utilisation de données synthétiques pour enrichir les jeux d'entraînement. Cette approche permet de créer des jeux de données divers sans compromettre la confidentialité.

Équité dès la conception : cette approche proactive intègre les préoccupations d'équité dans le cycle de développement de l'IA dès le début plutôt qu'a posteriori. Elle consiste à développer des algorithmes justes et à mener des évaluations d'impact pendant la phase de conception.

Ensemble, ces approches peuvent réduire considérablement le biais de l'IA, garantissant ainsi que les technologies d'IA servent la bonne cause au sens large et bénéficient à tous les segments de la société de façon équitable.

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