L’éthique n’est pas une étape finale, mais une considération constante tout au long du cycle de vie du projet.
Sur les Biais : Un modèle n’est que le reflet des données sur lesquelles il est entraîné. Si les données historiques contiennent des discriminations (conscientes ou non), le modèle les apprendra. Il est crucial d’auditer les données et les prédictions du modèle pour s’assurer de leur équité.
Sur la Confidentialité : Au-delà du respect des lois comme le RGPD (Reglement Général sur la Protection des Données), il s’agit de la confiance des utilisateurs. Des techniques comme l’anonymisation ou la pseudonymisation sont essentielles, mais il faut rester vigilant face aux risques de ré-identification.
Sur la Transparence : C’est le défi des “boîtes noires” (black boxes). Pour des décisions critiques (ex: diagnostic médical, octroi de prêt), il est inacceptable de ne pas pouvoir expliquer le raisonnement de l’algorithme. C’est tout l’enjeu de l’IA explicable (XAI - Explainable AI).
