5 risques liés à l'IA auxquels les entreprises doivent faire face et comment y remédier
Gérer les risques de l’IA en entreprise : un impératif stratégique
Toute technologie adoptée pour développer une activité comporte son lot de risques. L’intelligence artificielle ne fait pas exception. Comme pour toute innovation, les entreprises doivent anticiper les écueils : un mauvais alignement avec les objectifs business, un déficit de compétences en interne ou un manque d’adhésion à tous les niveaux hiérarchiques.
Mais l’IA introduit aussi des risques spécifiques, que les dirigeants doivent identifier et maîtriser.
La méfiance des équipes, premier frein à l’adoption
L’IA ne fonctionne pas en vase clos. À un moment donné, des humains doivent interpréter ses recommandations et agir en conséquence. Or, selon le rapport « AI and Empathy » (juillet 2019) de Pegasystems, 35 % des 6 000 personnes interrogées craignent que les machines ne leur volent leur emploi, et 27 % s’inquiètent de la montée en puissance des robots.
Pour lever ces réticences, les dirigeants doivent instaurer un climat de confiance. Sans cela, toute mise en œuvre sera vouée à l’échec. La formation des utilisateurs, centrée sur l’adoption concrète de l’outil, joue ici un rôle clé.
Des biais et des erreurs décuplés par l’échelle
L’IA s’appuie sur des algorithmes pour analyser des masses de données et en dégager des tendances. Mais si ces données sont biaisées ou erronées, les résultats le seront aussi.
Contrairement à une idée reçue, l’IA ne connaît pas d’emblée les produits, les processus ou les clients d’une entreprise. Elle doit être formée avec des données pertinentes pour produire des analyses fiables.
Une erreur humaine a des conséquences limitées. En revanche, une erreur dans un système d’IA opérationnel peut se propager à grande vitesse : un agent virtuel traite des millions de transactions par jour. La qualité des données est donc cruciale pour limiter les risques. En définitive, c’est elle qui détermine le succès – ou l’échec – d’un projet d’IA.
Des effets imprévus et des dérives éthiques
L’IA peut générer des conséquences inattendues, voire automatiser des pratiques contraires à l’éthique. Prenons l’exemple d’une enseigne de grande distribution utilisant l’IA pour fixer ses prix : le système pourrait, sans intention malveillante, appliquer des tarifs bien plus élevés dans des quartiers défavorisés, où la concurrence est faible.
Des experts ont soulevé des préoccupations similaires dans d’autres domaines. Les outils de recrutement basés sur l’IA, par exemple, ont parfois appris à favoriser certains profils au détriment d’autres, de manière jugée discriminatoire.
Pour éviter ces écueils, les entreprises doivent encadrer leurs systèmes d’IA avec des politiques claires et des garde-fous. Transparence, équité et impartialité doivent guider leur conception. Une supervision humaine reste indispensable pour vérifier que les résultats respectent les normes de l’organisation.
La perte de compétences critiques
Après les accidents du Boeing 737 Max, des experts ont pointé du doigt un risque plus large : la dépendance à l’automatisation pourrait éroder des compétences essentielles. Chris Brahm, associé et directeur chez Bain & Company, alerte : « L’IA pourrait faire disparaître d’autres savoir-faire que les entreprises souhaitent préserver chez leurs collaborateurs. »
Les dirigeants doivent se demander quelles compétences, aujourd’hui ancrées dans les routines professionnelles, pourraient s’effriter avec l’IA – et si certaines méritent d’être protégées.
Une formation insuffisante et un manque de contrôle : des risques majeurs
En 2016, Microsoft lançait Tay, un agent conversationnel conçu pour apprendre en interagissant sur Twitter. En quelques heures, des trolls ont détourné son apprentissage, lui inculquant un langage raciste, misogyne et haineux. Microsoft a dû désactiver le compte en urgence.
Cet épisode illustre un risque majeur : une IA mal formée peut adopter des comportements indésirables. Pour l’éviter, les ingénieurs doivent intégrer des garde-fous dès la conception, bloquant l’assimilation de mots ou de phrases problématiques.
Mais la vigilance ne s’arrête pas au déploiement. Les organisations doivent surveiller en continu ce que leur IA apprend, afin de s’assurer qu’elle dispose d’informations complètes et adaptées. La pandémie de COVID-19 en a fourni un exemple frappant : les systèmes de prévision de la demande, basés sur l’IA, ont dû être recalibrés pour tenir compte du basculement soudain des achats de papier toilette vers les supermarchés, alors que la consommation globale restait stable.
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