Les enjeux éthiques de l’intelligence artificielle

La conception d’IA doit intégrer des tests de biais, des datasets diversifiés pour éviter la discrimination (âge, sexe, origine). Les algorithmes doivent être transparents et explicables (obligation RGPD: droit à l’explication en cas de décision automatisée). L’entreprise met en place une gouvernance IA, un éthicien ou un comité de validation. Les finalités du traitement doivent être légitimes, la durée de conservation limitée. Des audits externes peuvent évaluer l’équité de l’algorithme. Si la machine rejette systématiquement un profil protégé, la société encourt des poursuites pour discrimination. Une charte IA interne peut définir les principes (respect de la dignité, proportionnalité, supervision humaine).