L'IA éthique et responsable : Démêlez le vrai du faux

L’intelligence artificielle est désormais omniprésente dans nos outils et nos usages professionnels. Mais que signifie vraiment développer une IA éthique et responsable ? Dans notre dernière vidéo, Nathalie Sabatté, Principal Enterprise Architect chez Workday, partage son expertise sur cinq idées reçues autour de l’IA. Loin des discours simplistes, elle nous aide à mieux comprendre les véritables enjeux, entre performance technologique, éthique, explicabilité et respect de la donnée.

L’IA est un marathon, ce n’est pas un sprint

Vrai. 

L’IA ne date pas d’hier : elle a traversé plusieurs vagues d’enthousiasme suivies de phases de stagnation. Ce que nous vivons actuellement n’est pas une nouveauté absolue, mais une accélération portée par des avancées technologiques majeures. Aujourd’hui, les modèles peuvent traiter des milliards de paramètres, permettant des performances spectaculaires. Mais cette puissance implique aussi une grande responsabilité.

C’est dans cette optique que l’Union européenne a adopté l’EU AI Act, un règlement pionnier visant à encadrer les usages de l’intelligence artificielle en Europe selon des critères éthiques, sociaux et environnementaux. L’IA responsable est donc un chantier de fond, à construire dans la durée, avec méthode et transparence.

Selon Deloitte, 42 % des entreprises expérimentent actuellement avec l’IA générative, et 15 % l’intègrent déjà dans leur stratégie à long terme. Un chiffre qui rappelle que ce marathon est bel et bien lancé.

Les algorithmes peuvent être totalement exempts de biais 

Faux.

C’est l’une des grandes illusions autour de l’intelligence artificielle : croire qu’un algorithme pourrait être parfaitement neutre et objectif. En réalité, les biais ne viennent pas tant des algorithmes eux-mêmes que des données qui les alimentent — des données qui, même involontairement, portent les traces de choix humains, de contextes culturels et de réalités historiques. L’objectivité totale est donc un mythe.

Ce qui fait la différence, c’est la manière dont on conçoit, entraîne et gouverne ces modèles. Une IA responsable, ce n’est pas seulement une IA éthique dans ses intentions, c’est aussi une IA entraînée sur des données qualitatives, contextualisées et représentatives. Car dans ce domaine, la règle est simple : Garbage in, garbage out. Si les données d’entrée sont biaisées ou peu fiables, les décisions automatisées le seront aussi.

Chez Workday, nous avons fait le choix de construire nos modèles d’IA de manière collaborative, avec nos clients et partenaires, pour bénéficier d’un vaste écosystème de données fiables, pertinentes et ancrées dans des cas d’usage concrets. Nos modèles s’appuient sur une knowledge base contextualisée qui reflète les réalités du terrain, et pas des abstractions déconnectées.

Quelques chiffres illustrent cette approche :

• 70 millions d’utilisateurs sur notre plateforme,
  

• Plus de 800 milliards de transactions traitées chaque année,
  

• 6 milliards d’enregistrements intégrés chaque jour,
  

• 75 millions de requêtes d’inférence quotidiennes,
  

• 70 milliards de paramètres dans notre modèle de fondation,
  

• Et plus de 7000 modèles actifs.
  

Ce volume massif de données, combiné à une rigueur méthodologique, nous permet de mieux identifier, comprendre et corriger les biais. L’IA ne sera jamais parfaite, mais elle peut être conçue pour être juste, responsable et pertinente — si l’on accorde autant d’importance à la qualité des données qu’à la puissance des algorithmes.

L’IA doit garantir aux utilisateurs un contrôle total sur leurs données

Vrai.

Aucune technologie ne peut prétendre être responsable sans respecter la confidentialité des données. Les réglementations comme le RGPD en Europe et les dispositions de l’EU AI Act imposent un cadre strict à l’utilisation des données personnelles, en particulier dans les environnements professionnels.

Chez Workday, nous mettons un point d’honneur à garantir la sécurité, la confidentialité et le contrôle des données pour l’ensemble de nos utilisateurs. Ce respect des données est non seulement une exigence légale, mais aussi une condition essentielle pour créer un climat de confiance durable et ainsi amener à l’adoption dans les organisations.

Selon une étude menée par Workday, 33 % des décideurs identifient la sécurité et la confidentialité des données comme le principal obstacle à l'adoption de l'IA et du machine learning dans leur organisation.

La compréhension des résultats n’est plus un problème si l’on a confiance en l’IA

Faux.

L’idée selon laquelle on peut "faire confiance" à une IA sans chercher à comprendre ses décisions est dangereuse. C’est précisément le rôle de l’explicabilité : garantir que chaque recommandation issue d’un système d’intelligence artificielle peut être comprise, tracée et justifiée.

Sans cette transparence, on entre dans une logique de "boîte noire", où les utilisateurs appliquent des résultats qu’ils ne maîtrisent pas, et prennent des décisions arbitraires et infondées. C’est non seulement risqué, mais aussi contraire à une adoption éthique et responsable de l’IA.

Plusieurs exemples illustrent les conséquences d'une telle approche : 

• Un grand groupe de distribution français a investi plusieurs millions d'euros dans un projet d'IA visant à optimiser sa chaîne d'approvisionnement. Cependant, en raison de données de mauvaise qualité et non standardisées entre les différentes enseignes du groupe, le projet a échoué et a été abandonné. Cet échec souligne l'importance cruciale de la qualité des données et de leur gouvernance dans les projets d'IA. ​

• En 2019, Apple et Goldman Sachs ont lancé l'Apple Card, une carte de crédit dont les limites étaient déterminées par un algorithme d'IA. Un utilisateur a constaté que sa femme, pourtant co-titulaire de leurs comptes et disposant d'un meilleur score de crédit, s'était vue attribuer une limite bien inférieure à la sienne. Apple n'a pas pu expliquer cette disparité, mettant en lumière le manque d'explicabilité de son système d'IA. Cette situation a suscité une vive controverse et a souligné l'importance de la transparence algorithmique. ​

L’humain doit avoir le dernier mot

Vrai. 

L’intelligence artificielle ne remplace pas l’intelligence humaine — elle la complète. Sa vocation est de rendre les utilisateurs plus efficaces, de les aider à prendre de meilleures décisions, et de leur permettre de se concentrer sur ce qui a vraiment de la valeur. L’IA soulage des tâches répétitives, amplifie les capacités humaines, mais ne doit en aucun cas les substituer.

Il est ainsi essentiel de concevoir des solutions IA dans une logique d’assistance et de collaboration homme-machine, où l’humain reste toujours maître de la décision finale. Sans cette intervention humaine, l’IA perd tout son sens. C’est cette alliance équilibrée qui permet une utilisation éthique, durable et tournée vers l’avenir du travail.

Un exemple parlant : selon Bloomberg, l’IA générative pourrait automatiser jusqu’à 80 % des tâches de recherche analytique des professionnels de la finance, leur permettant ainsi de se recentrer sur l’analyse critique et la prise de décisions stratégiques. Un point qui vient renforcer le concept de complémentarité, en boostant les performances de manière à mieux placer le collaborateur au centre de la croissance et du bon fonctionnement de l’organisation. 

Chez Workday, nous sommes convaincus que la puissance de l’IA ne doit jamais faire oublier sa finalité : servir les individus et les organisations de manière éthique, équitable et transparente. Cela implique un engagement sur la durée, une vigilance constante face aux biais, une exigence de clarté sur les résultats et un profond respect des données.

L’IA est une révolution, oui. Mais pour qu’elle tienne ses promesses, elle doit être menée comme un projet de société, où l’humain garde toujours le cap. C’est cette conviction qui guide notre démarche et nos innovations au quotidien.