Il y a beaucoup de méconnaissances et de mythes sur la RSE (Responsabilité Sociétale des Entreprises). D’ailleurs, souvent, il y a, dès le départ, une mauvaise définition de l’acronyme RSE qui est souvent transformé en Responsabilité Sociale et Environnementale. Et c’est très différent !
La RSE appliquée à l’intelligence artificielle soulève de la même manière beaucoup de questions (légitimes) et de confusions.
Pourquoi intégrer l’IA dans une démarche RSE ?
L’IA peut être un levier puissant pour améliorer la performance économique tout en respectant les piliers de la RSE : social, environnemental et économique.
Il faut pour autant bien prendre conscience qu’elle soulève des défis éthiques et sociétaux considérables et qui nécessitent une approche responsable pour éviter les biais, garantir la transparence et limiter son impact énergétique.
Quels sont les axes clés d’une démarche RSE pour l’IA ? Les 4 piliers d’une IA responsable :
a) Gouvernance responsable de l’IA
• Encadrement éthique : Définir des principes éthiques clairs (équité, explicabilité, absence de biais discriminatoires).
• Conformité légale : S’assurer que les systèmes respectent les lois sur la protection des données (RGPD en Europe).
• Transparence : Communiquer sur le fonctionnement des algorithmes et leurs impacts.
b) Environnement
• Réduction de l’empreinte carbone : Optimiser la consommation énergétique liée aux modèles d’IA, en privilégiant des centres de données écologiques et des modèles moins énergivores.
• Cycle de vie des outils : Favoriser des solutions durables dans le choix des équipements et logiciels.
c) Social
• Formation et inclusion : Former les collaborateurs pour comprendre et utiliser l’IA de manière responsable.
• Impact sur l’emploi : Anticiper les transformations des métiers et accompagner les salariés (upskilling et reskilling).
• Accessibilité : Développer des solutions IA inclusives pour répondre aux besoins de tous, y compris des populations marginalisées.
d) Éthique des données
• Consentement et usage éthique : Garantir une collecte et une utilisation des données respectueuses des droits des individus.
• Biais algorithmiques : Mettre en place des audits réguliers pour détecter et corriger les biais.
Quelle méthodologie mettre en place dans le cadre d’une démarche RSE par rapport à l’IA ?
1. Audit initial : Identifier les usages actuels de l’IA et leur conformité avec les valeurs RSE.
2. Définition des priorités : Identifier les enjeux éthiques, sociaux et environnementaux les plus pertinents pour l’entreprise.
3. Élaboration d’une charte éthique de l’IA : Inclure des engagements précis et mesurables.
4. Mise en œuvre : Déployer des solutions concrètes (optimisation énergétique, formations, audits algorithmiques, etc.).
5. Suivi et communication : Mettre en place des indicateurs de performance RSE liés à l’IA et communiquer les résultats aux parties prenantes.
Quelques exemples concrets de la logique RSE liée à l’IA dans différentes entreprises :
• Social : Une banque utilise l’IA pour détecter des fraudes tout en s’assurant qu’elle ne discrimine pas certaines populations.
• Environnement : Un acteur du e-commerce optimise sa logistique grâce à l’IA pour réduire son empreinte carbone.
• Éthique : Une entreprise de santé utilise des algorithmes transparents et vérifiables pour garantir l’équité dans les diagnostics.
• Éducation : Une plateforme éducative utilise l’IA pour adapter les contenus pédagogiques aux besoins individuels tout en veillant à l’inclusivité et à l’accessibilité des contenus.
• Agriculture : Des outils d’IA prédictifs aident à optimiser les récoltes, réduisant ainsi le gaspillage alimentaire tout en tenant compte des contraintes environnementales.
Quelques chiffres :
Les centres de données consomment environ 1 % de l’énergie mondiale, un chiffre qui pourrait tripler d’ici 2030 si rien n’est fait (source : IEA).
Selon une étude de l’Université de Stanford, 70 % des algorithmes de reconnaissance faciale présentent des biais liés à l’origine ethnique.
A retenir !
Une démarche RSE sur l’IA n’est pas une contrainte, mais une opportunité de créer de la valeur durable tout en renforçant la confiance des parties prenantes. Cela permet d’allier innovation technologique et responsabilité sociétale.
Une IA intégrée dans une démarche RSE peut améliorer la réputation de l’entreprise, fidéliser les clients et attirer les talents sensibles aux valeurs d’éthique et de durabilité.
Réfléchir sur les impacts spécifiques de l’IA dans l’entreprise doit être vu comme une véritable opportunité de SAVOIR et COMPRENDRE, puis AGIR. Et l’angle social et societal est un enjeu considérable, tout autant que l’enjeu environnemental.
Jérôme COUTOU • Associé – Directeur Développement • +33(0)6 85 75 38 09
