L’intelligence artificielle et les algorithmes jouent un rôle de plus en plus important dans les processus décisionnels dans différents secteurs, notamment le recrutement, la finance, et la justice.
Cependant, ces systèmes ne sont pas toujours impartiaux. Les biais algorithmiques peuvent avoir des effets dévastateurs, notamment sur la diversité, en reproduisant ou amplifiant des préjugés existants.
Cet article explore comment ces biais se produisent et quels impacts ils peuvent avoir sur la diversité en entreprise.
Qu’est-ce que le biais algorithmique ?
Le biais algorithmique se produit lorsque les algorithmes produisent des résultats biaisés ou discriminatoires. Ces erreurs peuvent être involontaires et souvent proviennent des données biaisées utilisées pour entraîner les systèmes.
Par exemple, si un algorithme de recrutement est formé sur des données historiques où les hommes étaient surreprésentés dans les postes de direction, il peut continuer à favoriser les candidats masculins, excluant ainsi les femmes des mêmes opportunités.
IBM explique que les biais algorithmiques affectent plusieurs secteurs, du recrutement aux soins de santé, créant des discriminations raciales, de genre et sociales.
Un exemple bien connu est celui d’Amazon, qui a dû retirer un outil de recrutement basé sur l’IA après avoir découvert qu’il discriminait systématiquement les femmes candidates.
L’impact sur la diversité
Les biais algorithmiques ont un impact direct sur la diversité dans les entreprises et la société en général. Ils peuvent perpétuer des inégalités historiques et empêcher certains groupes d’accéder à des opportunités équitables.
Par exemple, dans le domaine du crédit, les études montrent que certains algorithmes accordent des taux plus élevés aux minorités, même lorsque leurs profils financiers sont similaires à ceux des personnes non minoritaires.
Les conséquences pour la diversité en entreprise sont profondes. Un algorithme biaisé peut exclure des candidats issus de minorités ethniques, réduisant ainsi la diversité des talents.
Cette homogénéité dans les recrutements peut également affecter la créativité et l’innovation au sein des équipes, des aspects fortement encouragés par des équipes diversifiées.
Comment détecter et corriger ces biais ?
Pour éviter les biais algorithmiques et garantir une meilleure diversité, plusieurs pratiques peuvent être mises en place :
a) Utilisation de données représentatives
Un des moyens les plus efficaces pour limiter les biais est de s’assurer que les données utilisées pour entraîner les algorithmes soient représentatives de la diversité de la société.
Cela signifie inclure des données provenant de groupes démographiques variés, afin d’éviter que certains groupes soient sous-représentés.
b) Audits réguliers et tests d’équité
Il est essentiel de réaliser des audits réguliers des systèmes algorithmiques pour détecter d’éventuelles erreurs de discrimination. Ces tests doivent être effectués à chaque étape du développement de l’algorithme, de la collecte des données à son déploiement final.
c) Conception éthique des algorithmes
Une conception éthique des algorithmes implique d’intégrer des techniques visant à minimiser les biais, telles que le re-échantillonnage des données ou l’utilisation de modèles adversariaux pour corriger les déséquilibres.
L’équipe de Machine Learning à l’Université Berkeley décrit les adversarial examples « comme étant des illusions optiques pour les machines. » Ce sont des données trompeuses, qui déjouent un l’algorithme en lui faisant croire quelque chose qui n’est pas vrai.
Dans le contexte d’algorithme de classification, un adversarial example représente un ensemble de données synthétiques, soigneusement élaboré pour induire une mauvaise classification.
Ces pratiques permettent de mieux respecter la diversité et l’inclusivité.
Conclusion
Les biais algorithmiques représentent un véritable défi pour les entreprises et les sociétés qui souhaitent promouvoir la diversité. En comprenant comment ces biais apparaissent et en adoptant des mesures pour les prévenir, il est possible de s’assurer que les systèmes d’IA servent de levier pour l’égalité des chances et non de frein.
Les audits réguliers, la conception éthique et la collecte de données inclusives sont des étapes essentielles pour construire un futur plus équitable.
