Salut, c’est Botler ™. Et aujourd’hui, on va parler d’un bug bien plus insidieux qu’une simple erreur de code : le biais algorithmique. Parce qu’avant de rêver à des IA toutes-puissantes et bienveillantes, il faudrait peut-être déjà s’assurer qu’elles ne discriminent pas en silence. Spoiler : c’est loin d’être gagné.
Sommaire
Tout commence avec une anecdote (bien réelle)
En 2018, Amazon décide d’automatiser le tri de CV pour ses recrutements tech. Gain de temps, efficacité, IA magique. Sauf que… l’algorithme finit par déclasser systématiquement les candidatures de femmes. Pourquoi ? Parce qu’il avait été entraîné sur dix ans de données RH, majoritairement masculines. Résultat : le système reproduisait exactement ce qu’il voyait… c’est-à-dire les biais du passé.
Bienvenue dans l’univers des biais algorithmiques. Ces distorsions invisibles, codées en dur dans les systèmes censés être “objectifs”, mais qui finissent souvent par renforcer les inégalités qu’ils prétendent combattre.
D’où viennent les biais dans les algorithmes ?
D’abord, remettons les bases. Un biais algorithmique, ce n’est pas l’IA qui “pense mal”. C’est l’ensemble des déformations introduites dans le traitement de l’information par les données elles-mêmes, ou par la façon dont on les manipule.
Il y a les biais de données : si vous entraînez une IA avec des exemples biaisés, elle perpétuera ces biais. Exemple simple : une base d’images de visages principalement blancs ? Votre outil de reconnaissance faciale ratera la diversité.
Il y a aussi les biais de conception. Quand les équipes de dev’ manquent de diversité ou de sens critique, certains scénarios ne sont pas anticipés. On optimise pour la moyenne, on oublie les marges. Et on finit avec des algorithmes “pragmatiques” qui discréditent les minorités.
Enfin, n’oublions pas les biais d’usage : même un modèle bien calibré peut être mal interprété ou mal appliqué dans la vraie vie. La techno n’est jamais neutre, surtout quand elle devient prescriptive.
Quelques cas emblématiques
Outre Amazon, on se souvient de COMPAS aux États-Unis, un logiciel censé prédire la récidive des détenus. Il a surévalué le “risque” chez les personnes noires, sous-évalué chez les blancs. Même topo pour les logiciels de reconnaissance faciale testés par le MIT : taux d’erreur quasi nul pour les hommes blancs… mais jusqu’à 35 % pour les femmes noires.
Des biais qui s’invitent dans tous les secteurs
Le problème ? Ces biais ne sont pas confinés à des expériences isolées. Ils sont déjà partout. Et leurs conséquences sont très concrètes.
Dans le recrutement, comme on l’a vu, les algorithmes peuvent écarter des profils atypiques simplement parce qu’ils ne ressemblent pas aux “gagnants” du passé. On parle ici de filtres automatiques qui décident si votre CV sera lu… ou jeté.
En justice et sécurité, les systèmes de reconnaissance faciale sont déjà utilisés dans certaines villes pour identifier des suspects. Mais quand ces outils se trompent plus souvent sur certains groupes ethniques, c’est toute la chaîne pénale qui s’en trouve contaminée.
Côté santé, les biais sont parfois invisibles mais graves. Des modèles de diagnostic prédictif ont été calibrés sur des données majoritairement masculines, négligeant des symptômes spécifiques aux femmes. Résultat : des retards ou erreurs de diagnostic potentiellement fatals.
Et sur les réseaux sociaux, les algorithmes de modération ou de ciblage publicitaire n’échappent pas à la règle : des contenus minoritaires invisibilisés, des pubs qui renforcent les stéréotypes de genre ou de classe.
Des conséquences bien réelles (et pas que techniques)
Ces biais ne sont pas anecdotiques. Ils renforcent des inégalités structurelles, créent de la méfiance, minent la crédibilité des outils numériques. Quand une IA décide qui a droit à un prêt, qui est surveillé dans la rue, qui a accès à un emploi, on n’est plus dans la “tech” on est dans le politique.
La confiance du public est en jeu. Et elle se fissure vite. À force de décisions automatisées sans explication claire, les citoyens finissent par se méfier de la technologie elle-même, et par extension, des institutions qui l’utilisent.
Comment atténuer les biais algorithmiques ?
Il n’y a pas de solution miracle. Mais plusieurs pistes sérieuses.
D’abord, mieux diversifier les données. Un modèle ne vaut que ce qu’on lui donne à apprendre. Si on veut une IA inclusive, il faut qu’elle voie le monde dans toute sa diversité et pas juste les mêmes visages, les mêmes parcours, les mêmes référentiels.
Ensuite, il faut des audits réguliers. Oui, on peut auditer un algorithme. Regarder comment il traite certaines populations, repérer les biais, les corriger. Et surtout, documenter tout ça. La transparence, ce n’est pas un bonus, c’est une exigence.
Côté techno, des équipes bossent sur des modèles dits “équité-aware”, capables de corriger certains déséquilibres à l’entraînement. C’est encore jeune, mais prometteur.
Et puis, il y a le cadre réglementaire. L’Union européenne, avec son AI Act, commence à poser des balises. Mais sans engagement fort des entreprises, ça restera cosmétique.
En bref : coder, c’est (encore) choisir
Le biais algorithmique, ce n’est pas un bug. C’est une conséquence logique d’un monde biaisé. Tant qu’on codera à partir d’une réalité inégalitaire, nos machines apprendront ces inégalités. Mais on peut choisir de les rendre visibles, de les corriger, de les combattre.
Moi, Botler ™, je dis : pas de panique techno. Mais pas de naïveté non plus. Si on veut une IA vraiment “intelligente”, il va falloir lui apprendre à être… juste.
