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Nous sommes habitués aux changements constants du marché numérique. Mais, ces derniers mois, l’évolution de l’intelligence artificielle (IA) et ses impacts sur la routine de ceux qui travaillent en ligne ont empêché de nombreux spécialistes du marketing et créateurs de contenu de dormir la nuit.
L’une des raisons de cette préoccupation est que si les systèmes d’IA font désormais partie intégrante de notre vie quotidienne et ont transformé la façon dont les gens interagissent avec la technologie, ils sont sensibles aux biais qui peuvent entraîner des conséquences imprévues, comme pour toute création humaine.
Dans un récent rapport de HubSpot, les professionnels du marketing, des ventes et du service client ont exprimé leur hésitation à utiliser des outils d’IA compte tenu de la possibilité de produire des informations biaisées.
Mais ne vous méprenez pas : je ne dis pas que l’utilisation de l’apprentissage automatique est mauvaise pour ces professionnels. Ce que je veux souligner, c’est l’importance d’avoir une supervision humaine et des intégrations correctes pour éviter la désinformation et les biais dans la production de contenu.
Par conséquent, dans cet article, je cherche à approfondir le concept de biais de l’IA, à explorer des exemples réels de biais dans les systèmes d’IA et à discuter des stratégies pour les spécialistes du marketing et les créateurs de contenu qui visent à atténuer les éventuels dommages causés par l’utilisation de l’intelligence artificielle. Mais d’abord, comprenons le concept : qu’est-ce que le biais de l’IA ?
Qu’est-ce que le biais de l’IA ?
Si nous recherchons « partialité » dans le dictionnaire, nous avons la définition suivante : « distorsion ou torsion dans la manière d’observer, de juger ou d’agir ». Ainsi, on peut dire que le biais de l’IA fait référence à une discrimination systématique et éventuellement injuste dans les résultats fournis par l’Intelligence Artificielle sur un sujet donné, basée sur le jugement ou le favoritisme.
Ces biais peuvent provenir de diverses sources, notamment des données biaisées, des algorithmes défectueux ou une mauvaise mise en œuvre de la technologie. Cela se produit parce que les systèmes d’IA sont programmés pour apprendre des données existantes disponibles en ligne, en prenant des décisions basées sur des modèles et des corrélations dans ces données.
Ainsi, si les données utilisées dans l’apprentissage automatique sont biaisées ou contiennent des biais sociaux inhérents, le système d’IA peut par inadvertance reproduire et même amplifier ces biais lors de la prise de décisions.
Comment l’IA peut-elle introduire des biais ?
Les recherches et investigations nous apportent des éléments pour comprendre la présence de biais dans l’IA et son impact. Par exemple, un nouvel article du MIT et de l’Université de Stanford a révélé que les systèmes de reconnaissance faciale des entreprises de haute technologie avaient des taux d’erreur plus élevés pour les femmes et les personnes à la peau plus foncée.
Les expériences ont révélé que les taux d’erreur de genre pour les hommes à la peau claire étaient systématiquement inférieurs à 0,8 %, tandis que pour les femmes à la peau plus foncée, les taux d’erreur étaient significativement plus élevés, dépassant 20 % dans un cas et 34 % dans deux autres cas.
En raison de la tendance à mal identifier ces personnes plus souvent, les systèmes d’intelligence artificielle peuvent entraîner une discrimination potentielle dans des domaines tels que l’application de la loi et les processus d’embauche.
Cela devient encore plus critique si l’on considère que, dans de nombreuses situations, ces techniques sont utilisées pour identifier d’éventuels criminels et recherchés par la justice.
Les résultats de l’étude soulèvent également des inquiétudes concernant la formation des machines et l’évaluation des réseaux de neurones utilisés dans ces programmes. Ainsi, les résultats de la recherche soulignent l’importance d’examiner les biais dans les systèmes d’analyse faciale, suggérant également une enquête plus approfondie sur les disparités possibles dans d’autres applications d’IA.
Un autre exemple est l’utilisation de l’intelligence artificielle dans l’analyse de crédit pour les prêts. Les algorithmes d’approbation de prêt, également connus sous le nom d’algorithmes de pointage de crédit, sont souvent utilisés par les institutions financières pour évaluer la crédibilité des demandeurs de prêt.
Ainsi, si l’algorithme attribue des scores de risque plus élevés en fonction de facteurs associés aux groupes minoritaires, les individus de ces communautés peuvent avoir des difficultés à obtenir des prêts ou à obtenir des conditions défavorables. C’est-à-dire, encore une fois, nous aurions la perpétuation d’inégalités systémiques, générant des limitations sur les opportunités économiques.
A ce sujet, Aracely Panameño, directrice des affaires latines au Responsible Credit Center, explique que «la qualité des données que vous mettez dans l’algorithme d’application est cruciale. (…) Si les données que vous saisissez sont basées sur une ventilation historique, vous consolidez essentiellement la ventilation à l’autre extrémité”.
En ce qui concerne les algorithmes de recherche d’emploi, le problème est que les biais peuvent entraîner des avantages ou des inconvénients injustes pour certains groupes de candidats.
Une autre enquête a révélé que l’algorithme de recherche d’emploi de Google présentait des préjugés sexistes, favorisant les postes de direction mieux rémunérés dans les résultats de recherche pour les candidats masculins.
De toute évidence, si un algorithme de recherche d’emploi classe systématiquement les postes de direction les mieux rémunérés pour les candidats à prédominance masculine, il peut perpétuer les inégalités existantes entre les sexes sur le marché du travail.
Comment atténuer le risque d’IA biaisées ?
L’Intelligence Artificielle est déjà une réalité dans le quotidien des marketeurs et des créateurs de contenu, et abandonner cette technologie n’est pas une bonne décision. Par conséquent, certaines précautions sont importantes lors de l’utilisation de l’IA, afin d’atténuer le risque de biais de l’IA.
En plus de vérifier systématiquement le matériel mis à disposition par le machine learning, il convient de prêter attention aux points suivants :
1. Fournir des données de formation diverses et représentatives : il est essentiel de s’assurer que les systèmes d’IA sont formés avec des ensembles de données divers et représentatifs pour atténuer les biais, en tenant compte de populations démographiquement variées, avec des antécédents et des perspectives différents. Avec cette base, en élargissant l’ensemble de données, les modèles d’IA peuvent apprendre à prendre des décisions plus justes et plus inclusives.
2. Effectuez des évaluations constantes et des tests rigoureux : Les systèmes d’IA doivent subir des vérifications et des tests approfondis, avec une périodicité appropriée, pour identifier et corriger les éventuels biais. Des audits indépendants peuvent être effectués pour évaluer les performances et les biais potentiels des modèles d’IA, ce qui aide à identifier tout schéma discriminatoire involontaire et permet de prendre des mesures correctives. Cette surveillance devrait impliquer l’examen des commentaires ainsi que l’analyse des rapports des utilisateurs et des données de performance pour garantir des résultats équitables et des rapports corrects.
3. Supervision et intervention humaine : l’action humaine joue un rôle clé pour garantir des résultats crédibles, équitables et éthiques lors de l’utilisation de l’IA. Alors que l’intelligence artificielle peut automatiser les processus et fournir des résultats efficaces, l’intervention humaine fournit les freins et contrepoids nécessaires pour éviter les biais, évaluer les résultats et aligner les décisions sur les principes éthiques.
Les êtres humains apportent une compréhension du contexte, des connaissances spécialisées et un raisonnement éthique. Ainsi, ils sont capables d’évaluer de manière critique les résultats générés par l’IA, d’identifier et d’atténuer les biais, ainsi que d’intervenir dans des scénarios complexes ou récents, dans lesquels l’IA peut ne pas bien fonctionner. Les professionnels humains sont la clé d’un travail responsable avec l’intelligence artificielle, garantissant que ces systèmes sont conçus et utilisés de manière correcte et bénéfique pour toutes les parties, favorisant ainsi la confiance des utilisateurs.
Nous réalisons que les IA biaisées posent un défi important dans un monde de plus en plus numérisé. Mais nous savons aussi que ce scénario peut être abordé en adoptant une approche à multiples facettes, qui implique de fournir diverses données de formation, des évaluations rigoureuses, une surveillance continue, des cadres éthiques et une intervention humaine.
En mettant en œuvre ces stratégies, je suis convaincu que les spécialistes du marketing et les créateurs de contenu peuvent contribuer au développement de systèmes d’IA équitables et inclusifs, atténuant les dommages éventuels et promouvant un avenir plus équitable !
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