Introduction :
L’éthique de l’IA est un champ de réflexion et d’application de principes moraux visant à orienter le comportement des systèmes d’intelligence artificielle. Elle repose sur des piliers fondamentaux tels que la bienfaisance, la non-malfaisance, l’autonomie humaine, la justice et l’explicabilité, afin de s’assurer que l’IA sert l’intérêt humain sans causer de torts.
Pourquoi est-ce important ?
Pour un employeur, l’éthique de l’IA n’est pas une option philosophique, c’est un impératif de gouvernance. À l’heure de l’AI Act européen, la conformité éthique devient une obligation légale. L’importance de ce terme réside dans la prévention des préjudices systémiques : sans éthique, l’IA peut amplifier les inégalités, violer la vie privée ou manipuler les comportements. Pour les RH, l’éthique est le socle de l’acceptabilité sociale de l’IA. Si les collaborateurs perçoivent l’IA comme injuste ou opaque, ils saboteront son adoption. L’enjeu est de créer une “IA de confiance” (Trustworthy AI). Cela implique de garantir que l’humain reste toujours dans la boucle (Human-in-the-loop) et que les décisions automatisées peuvent être contestées et expliquées. Une éthique forte protège l’entreprise contre les recours juridiques et renforce sa position de leader responsable dans l’économie numérique.
Comment le mettre en œuvre ?
La mise en œuvre se traduit par l’adoption de cadres internationaux (comme ceux de l’UNESCO ou de l’OCDE) adaptés aux spécificités de l’entreprise. Cela nécessite des audits de biais réguliers, une transparence totale sur l’utilisation des algorithmes (information des candidats) et une sécurisation des données. Les entreprises doivent former leurs managers à l’éthique numérique pour qu’ils sachent interpréter les recommandations de l’IA avec discernement. Techniquement, cela peut impliquer l’utilisation d’outils “Open Source” pour permettre une vérification tierce des algorithmes. La mise en œuvre est un processus continu de “veille morale” qui s’adapte à mesure que les capacités de l’IA évoluent.
Exemples concrets :
Une entreprise refuse d’utiliser des algorithmes de surveillance de l’activité clavier des salariés en télétravail, au nom du principe d’autonomie et de respect de la vie privée. Autre exemple : lors d’un tri de CV, l’entreprise publie une notice explicative détaillant les critères utilisés par l’IA pour classer les candidatures, permettant ainsi aux candidats de comprendre les fondements de la sélection et de garantir la transparence du processus.