Biais de l'IA : définition, exemples et comment lutter contre

L’intelligence artificielle (IA) fait désormais partie de notre quotidien. Elle influence ce que nous achetons, ce que nous regardons, comment nous voyageons, et même certaines décisions des entreprises, comme l’embauche ou l’octroi de prêts. Mais plus l’IA devient puissante et omniprésente, plus elle peut être biaisée.

Les biais de l’IA peuvent affecter la vie des gens de manière injuste. Il est donc essentiel de comprendre ce qu’est un biais de l’IA et comment il se produit pour pouvoir le limiter.

Dans cet article, nous allons voir :

Ce qu’est un biais de l’IA
Quelques exemples de biais
Comment réduire le risque de biais

Sommaire

Qu’est-ce qu’un biais de l’IA

Au premier abord, l’IA semble impartiale, contrairement aux humains qui peuvent être influencés par leurs émotions ou expériences. Mais ce n’est pas tout à fait vrai. L’IA apprend à partir d’exemples et repose sur des données historiques. Si ces données sont biaisées, l’IA le sera aussi.

Le biais de l’IA correspond à une forme de discrimination qui peut être intégrée dans les systèmes d’intelligence artificielle. Il reflète et amplifie parfois des préjugés humains déjà existants.

Le biais peut apparaître de plusieurs manières :

Des données incomplètes ou déséquilibrées : par exemple, un modèle de reconnaissance faciale entraîné surtout sur des visages clairs aura plus de difficultés avec des visages plus foncés.
Les décisions humaines lors du développement : le choix des données à collecter, la manière de les étiqueter ou de définir ce qui constitue le succès peut introduire des hypothèses cachées.
Les inégalités sociales : l’IA reflète souvent la réalité. Dans un monde inégal, elle peut reproduire et renforcer ces inégalités.
Le manque de recherche ou de données sur certaines populations : certaines minorités, comme les personnes de couleur, les femmes, la communauté LGBTQ+, ou les personnes en situation de handicap sont sous-représentées.

Il faut noter que tous les biais ne sont pas forcément néfastes. Certains sont nécessaires, par exemple lorsqu’une IA médicale priorise les symptômes critiques, ou lorsqu’elle garantit la diversité dans les critères de recrutement.

Le vrai problème concerne les biais involontaires et nuisibles, ceux qui entraînent des résultats injustes. Ce sont ces biais-là qu’il faut identifier et réduire.

Exemples connus de biais de l’IA

Le biais de l’IA devient plus concret quand on observe ses impacts dans la vie réelle. Plusieurs cas très médiatisés tombent dans quatre grandes catégories : le genre, la race et l’ethnie, la classe sociale et l’âge. Voici quelques exemples marquants.

Biais de genre

Les systèmes d’IA héritent souvent des stéréotypes de genre présents dans leurs données d’entraînement. Voici quelues exemples :

L’algorithme de recrutement d’Amazon : Amazon a abandonné un outil interne de recrutement après avoir découvert qu’il pénalisait systématiquement les CV contenant des mots comme « femmes », par exemple « club d’échecs féminin ». Le modèle avait été entraîné sur des données de recrutement largement dominées par des hommes pendant une décennie.
Google Traduction et les stéréotypes : Des recherches ont montré que certaines traductions automatiques associaient par défaut certains métiers à un genre particulier. Par exemple, « docteur » était traduit avec le pronom « il » et « infirmière » avec « elle ». Google a depuis mis en place des traductions plus inclusives.

Biais liés à la race et à l’ethnie

Le biais lié à la race et à l’ethnie est l’un des plus documentés, car plusieurs grandes entreprises technologiques ont été impliquées dans ce type de cas. Exemples :

Problèmes de reconnaissance faciale chez IBM, Microsoft et Face++ : Des chercheurs du MIT Media Lab ont montré que les systèmes de reconnaissance faciale d’IBM, Microsoft et de l’entreprise chinoise Face++ présentaient beaucoup plus d’erreurs pour les femmes à la peau foncée que pour les hommes à la peau claire. En réponse, IBM et Microsoft ont ensuite suspendu ou réévalué leurs programmes de reconnaissance faciale.
Erreur de classification dans Google Photos : Dans un autre cas très médiatisé, Google Photos a mal étiqueté des photos de personnes de couleur avec des termes offensants à cause d’un manque de diversité dans les données d’entraînement. Google a rapidement corrigé le problème et mis à jour son système.

Biais socio-économiques

L’IA reflète souvent les inégalités liées au revenu, au niveau d’éducation ou à la localisation géographique.

Outils de prédiction policière dans les quartiers défavorisés : Aux États-Unis, des systèmes de prédiction policière ont signalé de manière disproportionnée les quartiers pauvres comme présentant un risque de criminalité élevé, car ils étaient entraînés sur des données historiques déjà biaisées.
Algorithmes scolaires favorisant les élèves issus de milieux favorisés : Au Royaume-Uni, un algorithme d’évaluation des examens a pénalisé plus sévèrement les élèves issus d’écoles moins favorisées que ceux des écoles riches.

Biais liés à l’âge

Le biais lié à l’âge, touchant aussi bien les jeunes que les personnes âgées, devient un sujet préoccupant, notamment dans le recrutement, la publicité et la personnalisation en ligne.

Publicité sur Facebook excluant les utilisateurs plus âgés : Des enquêtes ont révélé que certaines annonces d’emploi sur Facebook étaient surtout montrées aux jeunes utilisateurs, car l’algorithme favorisait les personnes les plus susceptibles de cliquer, excluant ainsi de fait les candidats plus âgés.
Algorithmes de recrutement favorisant les jeunes candidats : Certaines solutions de recrutement basées sur l’IA ont été accusées de mieux évaluer les jeunes candidats. Des indices subtils comme la manière de parler, le nombre d’années d’expérience, ou même la qualité de la caméra pouvaient servir de proxy pour l’âge.

Comment réduire le risque de biais de l’IA

Il existe plusieurs façons de limiter les biais dans l’IA, comme identifier les biais potentiels dans les données d’entraînement, diversifier ces données, les vérifier régulièrement et tester les modèles pour s’assurer de leur équité.

1. Identifier les biais dans les données

Les biais commencent souvent avec les données elles-mêmes. Il est donc essentiel d’examiner ce que le modèle apprend réellement. Si certains groupes sont sous-représentés, par exemple dans certains secteurs, régions ou profils démographiques, le modèle peut mal évaluer toute personne en dehors de ce schéma connu. Les inégalités historiques peuvent aussi se refléter dans les résultats.

Par exemple, si certains groupes étaient moins susceptibles de convertir dans le passé parce qu’ils recevaient moins d’attention ou étaient oubliés par un ciblage biaisé, le modèle peut « apprendre » à les sous-évaluer à l’avenir. Même des éléments apparemment neutres comme le poste occupé ou la taille de l’entreprise peuvent introduire des biais s’ils sont liés à certaines populations.

2. Diversifier les données d’entraînement

Un jeu de données équilibré est l’une des meilleures protections contre le biais. Il faut inclure des contacts provenant de secteurs, régions, tailles d’entreprise et profils démographiques variés, pour que le modèle ne se concentre pas sur un groupe étroit.

Il est aussi important de représenter de manière équitable les résultats positifs et négatifs, comme les conversions et les non-conversions, dans tous les segments. Si les données internes sont limitées, il est possible de les compléter avec des données externes, par exemple des informations démographiques ou des signaux d’intention, pour mieux représenter les groupes sous-représentés.

3. Utiliser des outils pour détecter les biais

Les outils de détection de biais permettent de rendre visibles des schémas cachés en analysant comment un modèle se comporte pour différents groupes. Des indicateurs comme la parité démographique, l’égalité des chances ou l’impact différentiel permettent de mesurer si le modèle traite certaines personnes différemment selon leur appartenance à un groupe.

4. Tester les modèles pour leur équité

Les tests d’équité permettent de vérifier que le modèle fonctionne de manière cohérente pour tous les groupes, et pas seulement en moyenne.

Commencez par analyser les performances selon des critères démographiques ou contextuels comme le genre, la région, le secteur ou l’âge, pour repérer des écarts dans la précision ou les scores. Ensuite, examinez la distribution des résultats : les scores ou recommandations favorisent-ils certains groupes ?

Certains indicateurs sont utiles pour cela. La parité démographique vérifie si les prédictions sont équitables pour tous les groupes. L’égalité des chances regarde si les taux de résultats corrects sont similaires. Les erreurs, qu’elles soient fausses positives ou négatives, montrent si certains groupes sont plus souvent mal évalués.

Ces tests sont essentiels car un modèle très précis peut rester injuste si ses erreurs touchent davantage certains groupes.

5. Impliquer des équipes diversifiées dans le développement de l’IA

La diversité apporte des points de vue différents et permet de repérer des angles morts dans le développement des modèles.

Faites participer des personnes de genres, origines ethniques, parcours professionnels et rôles variés, y compris des profils techniques et non techniques comme la vente, le support client ou le design. Leur regard permet de détecter des hypothèses cachées dans le choix ou l’étiquetage des données, d’améliorer la représentativité des jeux de données et d’apporter une analyse éthique critique sur l’usage de l’IA.

6. Assurer la transparence des décisions de l’IA

Les utilisateurs font davantage confiance aux systèmes d’IA lorsqu’ils comprennent comment les décisions sont prises. Il faut expliquer clairement quelles données sont utilisées et donner une vision générale de l’influence de ces facteurs sur les scores, le ciblage ou la personnalisation.

Des outils comme LIME ou SHAP permettent de visualiser quelles caractéristiques influencent certaines prédictions. Des tableaux de bord ou des explications simples destinés aux clients peuvent traduire ces informations dans un langage compréhensible.

7. Assurer la responsabilité des systèmes d’IA

La responsabilité en matière d’IA implique de définir clairement qui supervise les modèles et comment. Il est important de désigner des équipes ou des personnes chargées de suivre les performances, de résoudre les problèmes signalés et de réagir aux comportements inattendus du modèle.

Il faut aussi mettre en place des protocoles pour gérer rapidement et de manière cohérente les incidents de biais ou les préoccupations des utilisateurs. Cela passe par une gouvernance solide, comme tenir des registres d’impact pour documenter les problèmes et les corrections, ou créer des comités transverses pour examiner régulièrement les systèmes et évaluer les risques éthiques.

Lorsque la responsabilité est intégrée aux processus, la détection des biais devient une pratique continue et traçable, et non une tâche ponctuelle.

8. Maintenir une supervision humaine pour les décisions clés

Même les modèles bien conçus peuvent passer à côté de certains contextes importants, ce qui rend la supervision humaine indispensable pour les décisions sensibles ou à fort impact.

Les humains doivent intervenir pour des actions telles que l’exclusion d’un contact d’une campagne, la fixation de prix personnalisés ou le déclenchement d’incitations à la fidélisation, surtout lorsque le modèle montre un faible niveau de confiance ou que la décision a un enjeu éthique.

On peut créer des flux de travail « humain dans la boucle » en mettant en place des files de révision pour les cas limites et en donnant aux équipes le pouvoir de corriger les recommandations de l’IA si nécessaire. Cela évite de se reposer uniquement sur l’automatisation et garantit que les décisions combinent données et jugement humain.

9. Former les équipes à la conscience des biais

La formation doit aborder les bases des biais algorithmiques, leur origine dans les données et les choix de modélisation, ainsi que l’impact des inégalités systémiques sur les résultats de l’IA. Des études de cas réels, notamment dans le marketing et le recrutement, permettent de montrer comment le biais se manifeste et comment l’éviter.

Des exercices pratiques, comme simuler des décisions de scoring ou de ciblage, aident les équipes à comprendre comment de petits changements dans les données peuvent produire des effets disproportionnés. Les data scientists, marketeurs, commerciaux, stratèges de contenu et toutes les personnes utilisant des résultats d’IA devraient participer.

Cette compréhension partagée intègre la conscience éthique dans la prise de décision quotidienne.

Conclusion

Le biais de l’IA apparaît lorsqu’un système produit des résultats qui favorisent ou désavantagent certains groupes, généralement parce qu’il a appris à partir de données incomplètes, déséquilibrées ou historiquement biaisées. Ces biais peuvent se manifester selon le genre, la race ou l’ethnie, la classe sociale ou l’âge.

Pour limiter le biais, il faut adopter une approche proactive et continue : diversifier les données d’entraînement pour représenter tous les segments de clients, utiliser des outils de détection de biais et des indicateurs d’équité, réentraîner régulièrement les modèles et tester leurs performances selon différents groupes démographiques. Impliquer des équipes diversifiées permet de détecter des angles morts, tandis que la transparence, les structures de responsabilité et la supervision humaine garantissent des décisions éthiques et compréhensibles. Enfin, former tous les acteurs concernés, des data scientists aux marketeurs, crée une culture commune pour prévenir le biais.

Sources :