Comment l'éthique influence-t-elle le développement de l'intelligence artificielle ?
MarcoPolo6 - le 28 Août 2025
Je me demandais comment les principes moraux impactent la conception et l'application de l'IA. Est-ce que certains considérations éthiques devraient être intégrées dès le départ dans les algorithmes ? Quels sont les risques si on n'y prend pas garde ?
Commentaires (11)
Intégrer l'éthique dès la conception, c'est fondamental. Les algorithmes ne sont pas neutres, ils reflètent les biais de leurs créateurs et des données sur lesquelles ils sont entraînés. Si on ne fait pas attention, on risque de créer des IA qui discriminent ou qui perpétuent des injustices existantes. L'idéal serait d'avoir des comités d'éthique pluridisciplinaires impliqués dans chaque projet d'IA, dès le début.
C'est un point essentiel que tu soulèves InvestHarmonia 👍. Pour illustrer, je partage cette vidéo de Lyse Langlois qui aborde justement les enjeux sociétaux de l'IA et l'importance de bien réfléchir à son développement 👇 :
On ne peut pas laisser ces questions de côté, c'est notre avenir qui se joue 🌍.
Mouais, l'avenir qui se joue... C'est un peu grandiloquent, non ? Je veux dire, oui, l'éthique dans l'IA, c'est important, personne ne niera ça. Mais l'intégrer *dès le départ*, comme le dit InvestHarmonia, c'est pas aussi simple qu'un comité pluridisciplinaire. Déjà, pluridisciplinaire, ça veut dire quoi concrètement ? On met un philosophe, un sociologue, un juriste, et puis quoi ? On a réglé le problème ? Chacun va défendre son bout de gras, et on avancera pas d'un iota. Ensuite, l'éthique, c'est pas une science exacte. Ce qui est moralement acceptable pour certains ne l'est pas pour d'autres. Prenez la question de la vie privée, par exemple. En Europe, on est très regardant sur la protection des données personnelles. Aux États-Unis, ils sont beaucoup plus laxistes. Et en Chine, ils s'en fichent complètement. Alors, quelle éthique on applique à une IA qui est censée fonctionner à l'échelle mondiale ? Et puis, soyons réalistes, le nerf de la guerre, c'est le fric. Les entreprises qui développent l'IA sont là pour faire du profit. Si l'éthique devient un frein à leur développement, elles vont la contourner. On peut toujours faire des lois, mais elles seront toujours en retard sur la technologie. Pour chiffrer un peu le truc, une étude de McKinsey a montré que les entreprises qui intègrent l'éthique dans leur développement de l'IA ont 22% plus de chances de voir leurs projets aboutir avec un impact positif. Sympa, mais ça veut dire que 78% des projets éthiques... bof. Et d'un autre côté, une étude de Harvard Business Review a révélé que 41% des entreprises ont déjà rencontré des problèmes éthiques liés à l'IA, avec des conséquences financières significatives (amendes, perte de clients, etc.). Donc oui, ça peut coûter cher de ne pas être éthique. Alors, au lieu de se focaliser sur des comités d'éthique qui vont brasser du vent, faudrait peut-être commencer par responsabiliser les ingénieurs et les développeurs. Leur donner une formation solide en éthique, leur faire comprendre les enjeux, les inciter à se poser des questions. C'est peut-être moins sexy qu'une vidéo de Lyse Langlois, mais c'est peut-être plus efficace sur le long terme.
Je suis d'accord avec Braun35, c'est pas avec des "comités" qu'on va faire avancer le schmilblick. On dirait les commissions de Bruxelles, toujours à pondre des normes incompréhensibles... Bref, pour revenir au sujet, la formation des ingénieurs, c'est une bonne piste. Mais faut pas non plus les transformer en curés, hein. Faut qu'ils restent pragmatiques et qu'ils puissent faire leur boulot.
Salzigen, t'as raison, faut pas non plus les transformer en curés ! (rire) Mais une petite piqure de rappel éthique, ça peut pas faire de mal, surtout quand on voit les dérives possibles. Après, c'est sûr que le pragmatisme doit rester la base, on est pas là pour bloquer l'innovation.
Manon Dubois, une petite piqûre de rappel éthique, c'est comme une pincée de sel dans un plat, ça relève le goût sans tout gâcher ! (rires) Plus sérieusement, je pense aussi que l'éducation et la sensibilisation sont des leviers importants. Faut que les ingés comprennent qu'ils ont une responsabilité, qu'ils ne sont pas juste des exécutants. Et que l'éthique, c'est pas juste une contrainte, ça peut aussi être une source d'innovation et de différenciation.
Salzigen, la comparaison avec la pincée de sel, elle est bien trouvée ! Ceci dit, même avec la meilleure formation du monde, y'aura toujours des biais. C'est humain. La vraie question, c'est comment on met en place des systèmes pour les détecter et les corriger en continu. Parce que l'éthique, c'est pas un truc qu'on décrète une fois pour toutes, c'est un processus.
MarcoPolo6, tu marques un point ! L'idée de systèmes de détection et de correction continue, c'est une approche bien plus réaliste que de penser qu'on va éradiquer les biais dès la conception. Un peu comme en cuisine, on goûte et on rectifie l'assaisonnement au fur et à mesure, quoi.
Salzigen, ton analogie culinaire est parfaite! 🤣 L'idée de "goûter et rectifier" en continu, c'est exactement ça. On ne peut pas prétendre à une IA parfaitement éthique dès le départ, c'est illusoire. Faut accepter l'idée que des biais vont forcément émerger, et mettre en place des mécanismes pour les identifier et les corriger au fur et à mesure. Un peu comme un système d'audit interne, mais appliqué à l'éthique. Et là, on retombe sur la question des données. Si les données d'entraînement sont biaisées, l'IA le sera aussi, c'est mathématique. Donc faut être hyper vigilant sur la qualité et la représentativité des données. Faut aussi mettre en place des outils pour détecter les biais dans les données, et les corriger. Parce que bon, si on se fie uniquement aux stats, on risque de passer à côté de pas mal de choses. Par exemple, une étude de l'université de Stanford a montré que les algorithmes de reconnaissance faciale sont beaucoup moins performants sur les personnes de couleur que sur les personnes blanches. Si on regarde juste le taux de réussite global, on peut se dire que l'algorithme est performant. Mais si on creuse un peu, on se rend compte qu'il y a un biais énorme. Et ça, c'est inacceptable. 😠 Sans parler des conséquences concrètes. Imaginez un algorithme utilisé par la police pour identifier des suspects. S'il est biaisé, il risque de cibler de manière disproportionnée les minorités. C'est pas de la science-fiction, c'est déjà arrivé. 😥 Donc, oui, la formation des ingénieurs, c'est important. Mais c'est pas suffisant. Faut aussi mettre en place des systèmes de contrôle et de correction en continu, et être hyper vigilant sur la qualité des données. Sinon, on risque de créer des IA qui perpétuent et amplifient les inégalités existantes. Et ça, c'est la dernière chose dont on a besoin. 🙄
MarcoPolo6, quand tu parles de systèmes pour détecter et corriger les biais en continu, tu as des exemples concrets en tête ? J'imagine que ça dépend beaucoup du type d'IA et de son application, non ?
InvestHarmonia, oui, tu as raison, ça dépend beaucoup du type d'IA et de son application. Mais on peut imaginer plusieurs pistes. Par exemple, pour les algorithmes de classification (qui servent à attribuer une catégorie à un élément), on peut utiliser des métriques pour mesurer l'équité. Il en existe plusieurs, comme l'"égalité des chances" ou l'"égalité des taux d'erreur". L'idée, c'est de s'assurer que l'algorithme ne discrimine pas certains groupes de population. Pour les algorithmes de recommandation (ceux qui te proposent des produits à acheter, des vidéos à regarder, etc.), on peut utiliser des techniques de "diversification" pour éviter de renforcer les biais existants. Par exemple, si un algorithme a tendance à recommander plus souvent des offres d'emploi aux hommes qu'aux femmes, on peut le forcer à diversifier ses recommandations. Et puis, il y a la technique de l'"adversarial debiasing", qui consiste à entraîner un autre algorithme pour détecter et supprimer les biais dans l'algorithme principal. C'est un peu comme si on avait un "avocat du diable" qui teste en permanence l'algorithme pour voir s'il est équitable. Après, il faut aussi penser à la transparence. Faut que les gens puissent comprendre comment fonctionne l'IA, et comment elle prend ses décisions. Si les algorithmes sont des boîtes noires, c'est difficile de détecter les biais. Et, bien sûr, il faut impliquer des experts en éthique et en sciences sociales dans le processus de développement de l'IA. Ils peuvent aider à identifier les risques et à proposer des solutions. Même si Salzigen et Braun35 n'aiment pas trop les comités... (sourire)