Les biais de l’intelligence artificielle doivent se détecter lors des tests

La diversité sociale est recommandée dans les équipes de développement

A l’heure du décollage de l’intelligence artificielle, les algorithmes se multiplient dans notre quotidien. Afin d’éviter que ces algorithmes ne prennent des décisions inéquitables, ils doivent faire l’objet d’un contrôle via des tests spécifiques. C’est ce que préconise l’Institut Montaigne.

Un texte de loi pourrait brider l’innovation

L’Institut privilégie cette voie plutôt qu’un texte de loi qui viendrait brider l’innovation sans forcément résoudre le problème des biais.  « Définir ce qu’est un algorithme sans biais est complexe, Des biais inconscients peuvent conduire à discriminer certains groupes et d’autres biais peuvent être volontaires » rappelle l’Institut. Dans certains cas, des biais peuvent entraîner des discriminations. C’est-à-dire que l’algorithme aboutit de manière involontaire à des propositions différentes selon, entre autres, que la personne soit d’un sexe ou d’une origine ethnique spécifique.

Il faut inclure les paramètres sensibles tels que le sexe, l’âge, l’ethnicité, la religion et vérifier l’indépendance du résultat

Afin de tester les algorithmes, l’Institut recommande d’inclure les paramètres sensibles tels que le sexe, l’âge, l’ethnicité, la religion et de vérifier l’indépendance du résultat produit par l’algorithme vis-à-vis de ces variables. Ces données sensibles ne seraient utilisées que lors des tests avec un échantillon d’utilisateurs concernés, précise l’Institut Montaigne.  

L’Institut considère que la position de la France n’est pas pertinente en matière d’algorithmes lorsqu’elle fait le choix de ne reconnaître que des citoyens, égaux en droits. La raison ? Un algorithme peut par exemple introduire des biais contre les femmes même si le sexe est exclu des variables utilisées. L’algorithme déduira cette information à partir d’autres paramètres comme le fait d’acheter des soins pour femme. De manière générale, même en l’absence de variables sensibles, elles peuvent être approchées par l’algorithme.

Un algorithme performant et équitable coûte cher

Il est plus complexe et plus coûteux de produire des algorithmes performants et équitables, estime l’Institut Montaigne. Il ne demande pas pour autant des lois spécifiques pour encadrer a priori la création d’un nouvel algorithme.

Il ne faut pas  que la suspicion qu’un algorithme ait un biais amène à se priver de nouveaux outils

Produire des algorithmes sans biais exige de protéger les citoyens contre les discriminations et en même temps de pouvoir expérimenter. Il ne faut pas  que la suspicion qu’un algorithme ait un biais amène à se priver de nouveaux outils, et subir à long terme une domination technologique américaine ou chinoise, reconnaît l’Institut.

Pour les algorithmes plus importants, pouvant restreindre l’accès à des services essentiels comme un compte bancaire, la recherche d’un emploi, mettre en danger la sécurité, bafouer les droits fondamentaux, il faut de la transparence en ce qui concerne les données utilisées et les objectifs fixés à l’algorithme ainsi qu’un droit de recours contre la décision prise.

Le fonctionnement de l’apprentissage automatique (source Institut Montaigne)

Des équipes qui doivent être diverses

Par ailleurs, l’Institut demande de la diversité sociale dans les équipes qui développent les algorithmes afin de lutter contre les biais. Cela concerne les profils, le sexe, l’expérience, l’âge et les compétences.  Au-delà, il convient de former et sensibiliser les gens aux enjeux des biais, mettre en place une charte de bonnes pratiques au sein de l’entreprise et accorder de l’intérêt aux labels qui apportent une garantie en matière de qualité des données utilisées pour entraîner les algorithmes.

Des bases de données de test publiques doivent permettre aux entreprises d’évaluer les biais de leur méthodologie

Dans la foulée, l’Institut demande la mise à disposition de bases de données de test publiques pour permettre aux entreprises d’évaluer les biais de leur méthodologie. Ces bases de données incluent des informations sur les 25 critères protégés. Elles seraient utiles pour tester des algorithmes dans chaque grand cas d’usage : une base de donnée pour la reconnaissance faciale avec des informations sur le genre et l’ethnie par exemple, une base de données pour l’évaluation de risque de crédit ou assurantiel avec des informations sur les revenus, le genre, le CSP et l’historique bancaire.

Enfin, il faut rappeler qu’il existe de nombreux textes de lois centrés sur la lutte contre les discriminations et qu’ils s’appliquent aux algorithmes avant toute autre considération. Cette obligation existe déjà par exemple dans le domaine bancaire.

Une banque doit être transparente quand elle accorde un crédit

Les banques classiques sont soumises à des réglementations qui brident leur créativité. « Par exemple, pour réaliser du scoring dans le cas de l’octroi d’un prêt, nous n’avons pas le droit d’utiliser de l’intelligence artificielle » illustre Frédéric Burtz, directeur adjoint de la direction digital et data, directeur de la 89C3 Factory, responsable des usages avancés de la data et de l’IA pour le groupe bancaire BPCE (Banque Populaire Caisse d’Epargne).

« Il faut que l’on puisse expliquer pourquoi un prêt a été octroyé ou pas. Si c’est un réseau de neurones [NDLR : technologie d’apprentissage automatique en intelligence artificielle] qui a été entraîné, nous ne savons pas expliquer. Notre autorité de supervision ne reconnaît pas ces moyens là comme étant satisfaisants pour faire de l’octroi » conclut-il.

Retrouver l’étude de l’Institut Montaigne ICI.

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