Entre promesses futuristes et biais persistants, IA et inclusion devraient être indissociables, faute de quoi l’innovation rime avec exclusion…

On nous promet depuis des années que l’intelligence artificielle va changer le monde. Elle le fait déjà, certes… mais pas pour tout le monde. Car derrière les grandes déclarations de révolution numérique, une question persiste : qui est réellement invité à la fête ?

Une étude citée par Tom’s Guide rappelle que les femmes sont 20 % moins susceptibles que les hommes d’utiliser l’IA générative. Dans le même temps, certains systèmes de reconnaissance faciale continuent d’afficher des taux d’erreur vertigineux — jusqu’à 35 % — selon sa couleur de peau (MIT Media Lab).

Bref, si l’IA est bien « intelligente », elle l’est encore trop souvent de manière sélective. Pour ne pas risquer que cela reste au stade du voeu pieux, il est urgent d’en faire une condition sine qua non d’une technologie qui prétend servir l’ensemble de la société.

Qu’est-ce que l’inclusion dans l’IA ?

L’inclusion dans l’IA désigne la capacité à concevoir des systèmes intelligents qui soient accessibles, représentatifs et justes, pour refléter la diversité réelle de nos sociétés.

Cela implique plusieurs dimensions :

• Accessibilité : concevoir des outils adaptés aux personnes en situation de handicap (ex. transcription en temps réel, interfaces vocales inclusives, vision par ordinateur pour malvoyants).
• Diversité des données : entraîner les algorithmes sur des jeux de données équilibrés qui tiennent compte des différences de genre, d’origine, d’âge ou de statut socio-économique.
• Équité et transparence : éviter que les algorithmes reproduisent les biais humains et introduire des mécanismes d’audit et de contrôle.
• Opportunités sociales : garantir que l’IA ne soit pas réservée aux grandes entreprises ou aux élites technologiques, mais bénéficie aussi aux petites structures et aux communautés marginalisées.

Comme le souligne Joy Buolamwini, chercheuse au MIT et fondatrice de l’Algorithmic Justice League :
« Les algorithmes décident de plus en plus de notre avenir. Si nous ne les rendons pas justes, nous risquons de programmer l’exclusion dans la société de demain. »

L’IA et inclusion au service de l’accessibilité

Des outils concrets pour les personnes en situation de handicap

L’intelligence artificielle a déjà permis des avancées spectaculaires en matière d’accessibilité :

• Seeing AI (Microsoft) décrit à voix haute l’environnement visuel d’une personne malvoyante.
• Be My Eyes utilise l’IA générative pour offrir une assistance visuelle instantanée.
• Les sous-titres automatiques permettent aux personnes sourdes de suivre des cours ou des visioconférences en direct.

Selon S&P Global, l’IA contribue directement à améliorer l’accès à l’emploi, à l’éducation et aux soins de santé pour les personnes handicapées. Elle peut ainsi devenir un formidable levier d’inclusion si elle est pensée dès la conception (S&P Global).

Lutter contre les biais algorithmiques

Quand l’IA discrimine malgré elle

Les biais algorithmiques sont aujourd’hui l’un des principaux obstacles à une IA inclusive.

• Joy Buolamwini et le MIT Media Lab ont montré que certains logiciels de reconnaissance faciale affichaient 47 % d’erreurs pour les femmes à peau foncée.
• En 2018, Amazon a dû abandonner un outil de recrutement automatisé qui écartait systématiquement les candidatures féminines, car l’algorithme avait été entraîné sur des données historiques biaisées.

L’IA et inclusion exigent donc des méthodes rigoureuses : audit des données, transparence des modèles et implication d’équipes pluridisciplinaires.

L’inclusion dans le milieu professionnel de l’IA

Diversité des équipes et innovation responsable

Une IA inclusive ne peut être conçue que par des équipes elles-mêmes inclusives. Pourtant, une étude récente souligne que les professionnels en situation de handicap travaillant dans l’IA rapportent une expérience moins favorable que leurs pairs (arXiv).

À l’inverse, les données de McKinsey montrent que les entreprises les plus diversifiées sont 36 % plus performantes que la moyenne (Diversity Wins, 2020). Diversité et performance ne s’opposent donc pas : elles se renforcent.

Exemples inspirants d’IA inclusive

Éducation inclusive en Inde : des ONG déploient des outils IA capables de traduire automatiquement les cours en plusieurs langues locales, démocratisant ainsi l’accès au savoir.

Microsoft Copilot : selon The Australian, 91 % des personnes en situation de handicap interrogées estiment que ses fonctions d’accessibilité (sous-titres, suggestions) facilitent leur quotidien professionnel.

Open Talent Market de Schneider Electric : une plateforme basée sur l’IA qui recommande automatiquement des opportunités de mentorat, des compétences à développer et des projets correspondant aux aspirations professionnelles des salariés (CIO).

Comment renforcer l’IA et inclusion en pratique ?

Rendre l’intelligence artificielle véritablement inclusive suppose plus qu’une bonne intention : cela exige une méthodologie claire et des engagements concrets. Plusieurs leviers peuvent être activés :

• Former des équipes pluridisciplinaires et diversifiées (genre, culture, handicap).
• Évaluer systématiquement les biais dans les datasets et les algorithmes.
• Intégrer l’accessibilité dès le design (compatibilité lecteurs d’écran, contrastes visuels, commandes vocales).
• Mettre en place des audits éthiques réguliers pour garantir transparence et équité.
• Cultiver l’esprit critique chez les utilisateurs, afin d’éviter la confiance aveugle dans les résultats produits par l’IA.

Vers une IA plus humaine et inclusive

L’IA et inclusion ne devraient pas être deux trajectoires parallèles, mais un seul et même chemin. Pourtant, à en croire les « ratés » documentés — de l’algorithme de recrutement qui « oublie » les femmes aux logiciels de reconnaissance faciale qui trébuchent devant certaines couleurs de peau — on comprend vite que la route est encore longue.

Soyons clairs : une intelligence artificielle qui exclut n’a rien d’« intelligente ». Elle n’est qu’un miroir grossissant de nos angles morts. Et si nous laissons la technologie avancer sans y injecter diversité, accessibilité et esprit critique, alors l’IA risque moins de bâtir le futur que de recycler, en version 2.0, les inégalités du passé.

La bonne nouvelle ? L’inclusion n’est pas une utopie lointaine, mais une décision très concrète : former les équipes, corriger les biais, concevoir avec tous les utilisateurs en tête. En somme, se souvenir que la véritable prouesse ne sera pas d’avoir créé des machines qui apprennent, mais d’avoir su bâtir une technologie qui n’oublie personne.