Data / IA
Pas d’IA de qualité sans une transparence de qualité
Par La rédaction, publié le 12 mai 2025
Pas de confiance sans contrôle : l’IA ne tient ses promesses que si les données sont fiables, auditées, de qualité et transparentes de bout en bout. À l’ère des décisions automatisées, le manque de vérifiabilité des résultats générés par l’IA soulève des enjeux éthiques et stratégiques majeurs pour les entreprises.
De Kevin Beaugrand, Directeur technique, CGI
En 2024, près de 50 % des dirigeants considéraient l’utilisation de l’IA pour fournir de la valeur et des informations comme leur priorité stratégique principale (Étude annuelle CGI Voice of Our Clients 2024). Pourtant, malgré un engouement évident, les défis associés à l’intégration de l’IA demeurent nombreux et complexes. Parmi eux, on trouve la gouvernance des données. Car avant même d’envisager l’exploitation des algorithmes d’IA, les entreprises doivent s’assurer de la qualité, de la sécurité et de la conformité de leurs data. Sans cela, même les technologies les plus avancées risquent de produire des résultats erronés, avec des conséquences potentiellement désastreuses, affectant autant la crédibilité de l’entreprise que la performance opérationnelle et financière de celle-ci.
Il devient donc impératif pour les organisations d’instaurer des cadres de gouvernance robustes, garantissant la qualité, la sécurité et la conformité aux normes en vigueur pour les data utilisées dans leurs solutions d’IA. Cela implique la mise en place de processus d’audit réguliers, de contrôles qualité approfondis et, bien sûr, le respect des réglementations telles que le RGPD. Les données doivent être minutieusement vérifiées, validées et nettoyées avant de pouvoir être exploitées par les algorithmes. Une telle approche constitue une condition sine qua non pour assurer la fiabilité des solutions d’IA tout en respectant les exigences éthiques et juridiques.
De la nécessité d’une transparence absolue
Ces questions éthiques ne se limitent pas à des considérations théoriques et s’imposent avec une acuité croissante et très concrète. Un double danger guette en effet les entreprises et les utilisateurs : d’une part, le rejet par les utilisateurs ou les collaborateurs des systèmes d’IA par manque de confiance, d’autre part et a contrario, une confiance aveugle qui serait accordée à des résultats fournis par ces systèmes, alors qu’ils peuvent comporter des erreurs significatives.
Certaines études ont notamment montré que des solutions d’IA dites de confiance, aussi puissantes soient-elles, génèrent encore jusqu’à 30 % de résultats erronés. Pourtant, faute de transparence ou d’explicabilité de ces résultats, les utilisateurs montrent dans le même temps qu’ils sont six fois plus enclins à les croire sans les remettre en question ni vérifier les sources fournies par ces outils. Ces chiffres sont tirés des travaux de Nelson F. Liu, Tianyi Zhang, Percy Liang (Evaluating Verifiability in Generative Search Engines). Cette attitude peut entraîner des prises de décisions basées sur des informations biaisées, augmentant les risques pour les entreprises.
Dans ce contexte, la transparence n’est donc pas seulement une exigence morale, mais également une nécessité stratégique. Les entreprises doivent absolument intégrer des mécanismes d’explicabilité pour permettre aux utilisateurs de comprendre quelles données sont utilisées, ainsi que les méthodes et les limites des algorithmes employés. L’effet sera ici doublé. Cela renforcera la confiance dans ces systèmes d’IA, tout en encourageant un usage plus prudent et réfléchi.
Accélérer l’adoption de la part des utilisateurs
Les organisations qui parviendront à intégrer l’IA de manière éthique et responsable, tout en mettant en oeuvre des pratiques rigoureuses de gouvernance des données, bénéficieront indéniablement d’un avantage compétitif. Selon Gartner, celles qui sauront maîtriser ces défis verront leurs performances commerciales se renforcer, avec une adoption accélérée et une meilleure acceptation de la part des utilisateurs.
L’avenir de l’intelligence artificielle n’est donc pas seulement une question de performance technologique, mais repose sur un ensemble de choix stratégiques qui vont bien au-delà. Il revient aux entreprises de réussir à allier innovation et responsabilité, en garantissant la fiabilité des données et en respectant les principes éthiques. Celles qui y parviendront et sauront maintenir les équilibres entre les objectifs poursuivis, seront en mesure de tirer pleinement parti du potentiel de l’IA.
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