À mesure que les masses de données continuent de se multiplier, les entreprises sont confrontées à un défi de plus en plus complexe : inverser une situation où la richesse des données se traduit par une pauvreté des informations. Les dirigeants n’ont jamais eu autant besoin de données en temps réel facilitant la prise de décision, d’où la nécessité d’une analyse et d’une IA plus efficaces et automatisées. Selon une étude réalisée par IDC pour Alteryx, publiée en février 2022, 62 % des experts et 75 % des cadres moyens et supérieurs doivent maintenant prendre des décisions agiles et évolutives fondées sur les données.

Bien que la prise de décision basée sur les données génère continuellement des résultats plus profitables, de nombreuses entreprises peinent encore à concrétiser ce type de décisions… ce qui risque d’être davantage compromis par le volume considérable – et sans cesse croissant – de données collectées chaque jour dans le monde. On prévoit que le volume quotidien de données créées devrait atteindre plus de 180 zettaoctets d’ici à 2025. Et même si les entreprises luttent déjà contre cette vague d’augmentation, seulement 2 % de ces données sont stockées.

En somme, si les seules données saisies sont spécifiquement sélectionnées dans un cadre étroitement défini, le parti pris inconscient de la personne qui les choisit soulève d’importantes questions et constitue un obstacle majeur à la qualité des résultats. Une stratégie basée sur seulement 2 % des données n’est tout simplement pas suffisante.

Des données éthiques grâce à l’IA

Les entreprises, qui mettaient auparavant des jours et des semaines à reproduire manuellement des processus fastidieux et laborieux, se tournent aujourd’hui vers des algorithmes alimentés par l’IA pour limiter les délais et les compétences nécessaires à la prise de décisions critiques. De la détection précoce d’un cancer à la vérification de documents juridiques, ou encore à la demande d’un crédit ou assurance, l’IA peut être d’une grande aide dans tous les aspects de notre vie quotidienne. Cependant, bien que l’IA puisse analyser rapidement de grands volumes de données disparates, pour permettre aux experts de prendre des décisions, elle ne peut remplacer le jugement humain.

Fournir des renseignements éthiques à partir de données est un enjeu qui remonte à plusieurs décennies, car les ensembles de données fortement biaisés – codifiés par des échantillons non représentatifs et des conclusions inexactes – sont encore référencés aujourd’hui. De nombreux cas d’algorithmes de recrutement biaisés à l’encontre des femmes et des minorités ont été recensés – un exemple récent étant les logiciels de reconnaissance faciale qui ne parvenaient pas à identifier les personnes de couleur. Les enseignements éthiques de l’IA nous permettent de briser cette chaîne aujourd’hui et de construire une base solide d’informations et de données de qualité pour l’avenir. Néanmoins, comme la prévalence de ces décisions augmente, le besoin urgent d’un leadership en matière d’éthique de l’IA et d’une culture éthique des données devient de plus en plus évident.

Les entreprises doivent-elles se doter d’un responsable de l’éthique ?

Les entreprises sont tenues de rendre compte de leurs décisions en matière d’intelligence artificielle et de démontrer leur capacité d’audit en termes de traçabilité des données. En définitive, si une entreprise envisage d’adopter l’IA pour une meilleure prise de décision, il est crucial de préserver l’humain et l’éthique au centre de cette innovation. Reconnaître la nécessité d’une gouvernance proactive et d’une planification éthique, ainsi que la prise de mesures pour identifier et atténuer les préjugés potentiels, contribuera à maintenir une IA responsable et éthique au premier plan des décisions commerciales.

La gestion des données et la maturité analytique constituent un facteur clé de la réussite de tout déploiement de l’IA, selon un rapport de Gartner, en raison de la forte dépendance à l’égard de données fiables et de qualité. Cependant, d’après une étude menée par Alteryx, 47% des travailleurs de la donnée en France considèrent que l’éthique des données n’est pas pertinente pour leur fonction – ce qui fait planer une ombre sur les futurs projets basés sur l’IA. Il est donc essentiel d’intégrer dans toute stratégie future une composante humaine et une culture de la donnée, afin de réduire les risques de partialité.

Facteur humain : combiner l’efficacité de l’IA avec l’intuition humaine

Chaque entreprise est actuellement confrontée à des variations inconnues du marché, à des volumes de données conséquents et à un besoin accru de rapidité. La vitesse à laquelle ces facteurs évoluent et la pression à laquelle ces décisions sont prises ont changé.

Avec une production de données sans précédent, les entreprises ne peuvent se permettre de voir leurs analyses et leurs perspectives ralenties par des processus manuels et répétitifs. La Data Science et l’IA constituent un atout concurrentiel de taille, mais l’IA éthique offre des avantages et un niveau fondamental de précision qui, sous réserve d’un leadership et d’une stratégie appropriés, porteront leurs fruits à court et à long terme.

Alors comment protéger les modèles et atténuer les inquiétudes liées aux préjugés ? En veillant à ce que les spécialistes soient formés à la culture de la donnée. Les observations fondées sur l’IA ont progressivement permis aux entreprises de confier les responsabilités aux collaborateurs les plus concernés par ces défis. Nous parlons ici de la « démocratisation des connaissances ». Il s’agit d’un moyen fondamental pour réduire les préjugés en faisant appel à ceux qui ont une connaissance directe du sujet pour aider à prendre de meilleures décisions.

Cette démarche, associée à la mise en place d’un cadre de gouvernance des données, permet d’obtenir un modèle de transparence, de responsabilité et d’intégrité dans la collecte et le recueil des données. Tout ceci est facilement réalisable grâce à des capacités d’IA et de Machine Learning – permettant à quiconque de développer des modèles en utilisant des approches semi-guidées et entièrement automatisées dans la formation et le développement de l’IA.

Aujourd’hui, les données sont synonymes de connaissance, et la connaissance est un pouvoir. Nous observons cette tendance dans tout un éventail d’entreprises, car les décisions fondées sur les données donnent continuellement des résultats. Des données accessibles, reproductibles et éthiques issues de l’IA ouvrent une multitude de possibilités pour transcender le tapage de l’IA et mettre en œuvre une intelligence responsable, véritable épine dorsale à une intelligence décisionnelle fiable et rapide.