Lors de l’AI Week 2025, on a beaucoup parlé d’algorithmes, d’innovation et d’automatisation, mais aussi de biais.
Mais un concept crucial a attiré l’attention des auditeurs : la technologie n’est pas neutre. Même l’intelligence artificielle, aussi logique et mathématique soit-elle, amplifie les intentions humaines.
Cela signifie que, si nos processus mentaux sont pleins de biais, même l’IA risque de les reproduire à une échelle amplifiée.
Dans cet article, nous explorons le lien entre les biais cognitifs et l’intelligence artificielle, en mettant l’accent sur deux des plus répandus : le biais d’affinité et le biais de non-appréciation.
Un thème de plus en plus central lorsqu’on parle de leadership inclusif et de développement éthique des technologies.
Summary
Pourquoi les biais sont importants dans le contexte de l’IA
L’IA, bien qu’étant une technologie, est entraînée sur des données humaines. Et les données humaines reflètent des comportements, des préjugés, des stéréotypes. L’IA, donc, ne naît pas neutre, mais prend les nuances de ses créateurs et de ses jeux de données.
Les biais ne sont pas seulement des erreurs : ce sont des distorsions systématiques dans notre façon de percevoir et de prendre des décisions.
Comprendre quels biais agissent sur nous est fondamental pour construire des systèmes technologiques plus équitables, éthiques et durables.
Le biais d’affinité : l’ennemi silencieux de la diversité
Le biais d’affinité est la tendance à préférer des personnes similaires à nous. Cela se produit, par exemple, lorsqu’un manager embauche des collaborateurs qui partagent son parcours, son genre, sa vision du monde.
Dans le domaine de l’intelligence artificielle, cela peut se traduire par :
- Algorithmes qui récompensent des profils similaires à ceux de ceux qui les ont conçus
- Systèmes de recommandation qui renforcent la monoculture
- Processus de sélection automatique qui pénalisent les minorités
Si tout autour de nous pense de la même manière, l’innovation s’arrête.
Le biais de non-likeability : le visage caché du leadership
Cela se manifeste lorsque nous jugeons négativement ceux qui dévient du style dominant, surtout dans les rôles de leadership. Un exemple commun ? Les femmes dans des contextes professionnels à prédominance masculine, qui sont perçues comme « pas sympathiques » si elles montrent de l’assertivité ou du décisionnisme.
Dans le contexte de l’IA, ce biais peut émerger lorsque :
- Les modèles pénalisent les comportements non conformes à la “norme” statistique
- Les métriques d’évaluation automatique reproduisent des biais culturels
Le résultat est un cercle vicieux qui limite la diversité dans les rôles décisionnels et freine l’inclusion.
Biais, IA et changement : de la prise de conscience à l’action
Chaque grande transition technologique génère de la peur, du scepticisme et de la résistance. Mais c’est seulement en reconnaissant nos limites cognitives que nous pouvons construire des technologies plus humaines.
L’IA, si elle est guidée par un leadership conscient, peut :
- Aider à identifier et corriger les biais dans les processus décisionnels
- Promouvoir la transparence dans les critères algorithmiques
- Offrir des outils pour améliorer l’équité dans les organisations
Un véritable leadership aujourd’hui ne peut plus ignorer le thème de l’inclusion. Il faut un nouveau modèle qui :
- Reconnaissez le pouvoir (et les risques) de l’IA
- Favorise des environnements de travail hétérogènes et créatifs
- Adoptez des pratiques décisionnelles transparentes et vérifiables
Le leadership du futur sera inclusive, adaptative et consciente de ses propres limites cognitives. Ou ne sera pas.
Conclusion : concevoir une Intelligence Artificielle éthique
L’intelligence artificielle peut être un outil incroyable pour améliorer le monde. Mais si nous ne comprenons pas les distorsions cognitives que nous transférons dans ses algorithmes, nous risquons d’amplifier les problèmes au lieu de les résoudre.
Le défi n’est pas seulement technique, il est profondément humain. Il commence par la prise de conscience de nos biais et se réalise dans un leadership capable de guider l’innovation avec éthique, empathie et inclusion.
