Agir contre les biais dans l’IA, c’est protéger son entreprise et ses clients. Si vous avez peur de faire aux résultats biaisés suite à l’utilisation de l’IA, voici ce que vous devez faire.
L’intelligence artificielle (IA) n’est pas sans danger, et tout le monde reste unanime sur ce point. Certes, l’IA a apporté son lot d’avantages dans notre quotidien. Elle a rendu certains aspects de notre vie, professionnelle et même personnelle, beaucoup plus simple.
Cependant, les systèmes d’IA biaisés représentent un risque majeur pour les entreprises. Cela est d’autant plus vraie en ce qui concerne les prises de décision. Alors, comment éviter ces biais de l’IA en entreprise afin de redonner confiance à ses clients ? Voici des mesures qui permettent d’endiguer les problèmes liés aux outils IA biaisés, avant les corrections aux sources.
Quels sont les dangers que peuvent représentés les biais dans l’intelligence artificielle ?
Lorsqu’on parle de biais de l’IA dans l’entreprise c’est lorsque cette dernière prend des décisions non neutres, alors qu’au final, on les utilise des décisions plus éclairées. Cela peut sembler anodin, mais ces biais peuvent représenter des dangers énormes pour le développement de l’entreprise.
Par exemple, l’IA dans le système de recrutement peut commettre l’erreur d’exclure des candidats issus des minorités. En plus de perpétuer les inégalités, cela peut également priver les entreprises des meilleurs candidats à cause de leur sexe, de leur ethnicité ou encore de leur religion.
Qui plus est, ces biais peuvent empêcher les entreprises de se connecter à des segments de clientèle diversifiés. Cette exclusion est basée sur le même principe que pour le recrutement : genre, ethnie et religion.
Alors que nous nous trouvons dans une ère où la plupart des consommateurs, recherchent des entreprises éthiques, les biais IA
ils peuvent facilement perdre leur confiance à cause de ces biais enregistrés dans les outils IA. Raison invoquée : la discrimination, ce qui constitue un danger réel pour une entreprise qui se veut inclusive.
Comment corriger les résultats biaisés de l’IA au sein des organisations ?
Nous savons quels sont les dangers que représentent les biais dans l’IA au sein d’une entreprise. Alors, la question qui nous vienne à l’esprit c’est « comment remédier à ce problème pour pouvoir profiter pleinement de l’IA dans les processus décisionnels au sein de son organisation ». Cette question est d’autant plus importante étant donné que l’IA touchera de nombreux domaines dans les années à venir.
Il faut comprendre que grâce à des perspectives variées, les biais dans l’IA peuvent être identifiés dès les premières étapes de la conception du modèle. Pour ce faire, il est conseillé de tester les outils que vous souhaitez utiliser au sein de votre entreprise avant qu’il ne soit fonctionnel. Il faut également effectuer des audits réguliers pour détecter les risques éventuels.
Nous savons tous que fonctionner correctement, n’importe quel outil IA a besoin de données. Du coup, afin de prévenir les biais dans ces outils, il est recommandé de s’assurer de la qualité des données utilisées. En effet, si votre entreprise entraîne un outil IA sur des données erronées, le résultat obtenu sera catastrophique. Ainsi, pour prévenir ces résultats biaisés et erronés dès le début, assurez-vous d’utiliser des données représentatives et synthétiques pour un système plus équitable et plus concis.
Pour terminer, il ne faut pas tomber dans le piège de vouloir confier l’ensemble des processus décisionnels se son entreprise à une IA. Vous avez toujours besoin de l’humain pour valider les systèmes basés sur l’intelligence artificielle qui automatisent les tâches. Pourquoi une touche humaine ? Tout simplement pour ajuster les paramètres des systèmes afin qu’ils s’alignent aux valeurs de l’entreprise.
L’inaction face aux biais de l’IA en entreprise aura des conséquences graves, aussi bien sur le plan économique que sociétal. En prenant dès aujourd’hui des mesures pour les corriger, les entreprises peuvent non seulement protéger leur réputation, mais aussi tirer parti de l’IA comme un moteur d’innovation inclusif et responsable.
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