{"id":30653,"date":"2026-10-12T09:21:51","date_gmt":"2026-10-12T08:21:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.labrador-transparency.com\/?p=30653"},"modified":"2026-10-12T09:22:55","modified_gmt":"2026-10-12T08:22:55","slug":"faire-confiance-a-lia-deux-idees-recues-a-combattre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.labrador-transparency.com\/fr\/blog\/faire-confiance-a-lia-deux-idees-recues-a-combattre\/","title":{"rendered":"Faire confiance \u00e0 l’IA : deux id\u00e9es re\u00e7ues \u00e0 combattre"},"content":{"rendered":"\t\t
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Cette \u00e9dition des Transparency Awards<\/a> \u00e9tait plac\u00e9e sous le signe de la d\u00e9cision : comment les organisations d\u00e9cident, avec quels outils, et avec quel degr\u00e9 de confiance dans ces outils. L’intelligence artificielle, de plus en plus pr\u00e9sente dans les processus de d\u00e9cision, en est aujourd’hui un acteur \u00e0 part enti\u00e8re. Reste une question simple : peut-on r\u00e9ellement lui faire confiance ?<\/p>

C’est cette question qu’a abord\u00e9e Olivier Sibony<\/a> en s’attaquant \u00e0 un lieu commun du discours manag\u00e9rial sur l’IA : \u00ab\u00a0v\u00e9rifiez toujours ce que vous propose l’IA, corrigez-la quand elle se trompe.\u00a0\u00bb Un conseil qui para\u00eet sens\u00e9 et qui est pourtant, selon lui, un mauvais conseil.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Premier constat : si l'IA est meilleure que nous, il faut le savoir<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Le raisonnement part d’une \u00e9vidence trop souvent oubli\u00e9e : on n’utilise une IA que parce qu’elle est, a priori, meilleure que nous pour prendre une d\u00e9cision donn\u00e9e<\/b>. D\u00e8s lors, sur les cas o\u00f9 l’humain n’est pas d’accord avec elle, c’est le plus souvent l’IA qui a raison sans quoi elle ne serait pas meilleure. Exiger une v\u00e9rification syst\u00e9matique revient donc \u00e0 comparer l’IA non pas \u00e0 un humain parfait, mais \u00e0 un humain faillible, et \u00e0 se donner le droit de la contredire pr\u00e9cis\u00e9ment dans les cas o\u00f9 elle nous corrige le plus utilement.<\/p>

Une \u00e9tude portant sur des diagnostics m\u00e9dicaux illustre ce paradoxe : des m\u00e9decins posent le bon diagnostic dans 74 % des cas compliqu\u00e9s soumis, une IA sp\u00e9cialis\u00e9e dans 90 % des cas. Lorsqu’on demande aux m\u00e9decins d’utiliser l’IA tout en gardant la d\u00e9cision finale la fameuse consigne de v\u00e9rification, le taux de r\u00e9ussite ne progresse que marginalement, de 74 \u00e0 76 %. En pratique, les m\u00e9decins, comme la plupart des humains, ont tellement int\u00e9gr\u00e9 l’injonction \u00e0 rester vigilants qu’ils tranchent en leur propre faveur d\u00e8s qu’ils sont en d\u00e9saccord avec la machine annulant une grande partie du gain de performance.<\/p>

Le v\u00e9ritable enjeu n’est donc pas de v\u00e9rifier apr\u00e8s coup, mais de s’assurer, en amont, qu’on peut faire confiance \u00e0 l’IA dans les cas pr\u00e9cis o\u00f9 elle nous contredit.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Le pr\u00e9alable : savoir ce qu'on veut<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Cette confiance suppose une condition implicite : savoir pr\u00e9cis\u00e9ment ce que constitue une bonne d\u00e9cision. C’est possible dans un cadre bien d\u00e9fini, comme un diagnostic m\u00e9dical, o\u00f9 l’on peut arbitrer entre faux positifs et faux n\u00e9gatifs. C’est beaucoup plus rare dans les d\u00e9cisions manag\u00e9riales courantes.<\/p>

Le recrutement en est un exemple frappant. Le volume de candidatures, lui-m\u00eame gonfl\u00e9 par l’usage de l’IA c\u00f4t\u00e9 candidats, oblige les entreprises \u00e0 recourir \u00e0 des algorithmes de tri. Mais la plupart des fiches de poste, aussi d\u00e9taill\u00e9es soient-elles, ne pr\u00e9cisent jamais la pond\u00e9ration entre les crit\u00e8res, ni les indicateurs permettant de v\u00e9rifier qu’un crit\u00e8re est rempli. Faute de cette pr\u00e9cision, ce sont les concepteurs de l’outil pas l’entreprise elle-m\u00eame qui d\u00e9terminent implicitement les crit\u00e8res de d\u00e9cision, souvent en extrapolant \u00e0 partir des recrutements pass\u00e9s. Ce mode de fonctionnement reproduit alors m\u00e9caniquement les biais historiques de l’organisation, sans qu’aucun garde-fou humain ne puisse les corriger, puisque personne n’a formul\u00e9 explicitement ce qui \u00e9tait r\u00e9ellement recherch\u00e9.<\/p>

La conclusion est directe : pour bien d\u00e9cider, seul ou avec une IA, il faut d’abord savoir ce que l’on veut et faire l’effort de le formuler. <\/b>\u00c0 d\u00e9faut, on laisse d’autres d\u00e9finir nos crit\u00e8res \u00e0 notre place.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Second constat : la bo\u00eete noire n'est pas le vrai probl\u00e8me<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La seconde id\u00e9e re\u00e7ue combattue est celle de l’opacit\u00e9 : on ne pourrait jamais totalement faire confiance \u00e0 une IA parce qu’elle reste une bo\u00eete noire, y compris pour ses concepteurs<\/b>. Or, souligne Olivier Sibony, le cerveau humain est lui aussi une bo\u00eete noire plus complexe encore qu’un algorithme et cela n’emp\u00eache personne de faire confiance \u00e0 ses coll\u00e8gues ou \u00e0 ses proches.<\/p>

Plus largement, la confiance dans des objets que l’on ne comprend pas est une condition m\u00eame de la vie en soci\u00e9t\u00e9 : personne ne comprend le fonctionnement d’un avion, d’un m\u00e9dicament ou d’une balance \u00e9lectronique chez l’\u00e9picier<\/b>. Cette confiance repose sur une infrastructure invisible : organismes de contr\u00f4le, accr\u00e9ditations, publications scientifiques \u00e0 comit\u00e9 de lecture, autorisations de mise sur le march\u00e9. C’est cette infrastructure et non la compr\u00e9hension individuelle qui rend la confiance possible.<\/p>

L’IA souffre alors moins d’un d\u00e9ficit de compr\u00e9hension que d’un d\u00e9ficit d’infrastructure<\/b> : les normes, proc\u00e9dures et organismes de contr\u00f4le capables de garantir sa fiabilit\u00e9 n’ont pas encore atteint la maturit\u00e9 de ceux qui encadrent d’autres technologies. L’enjeu collectif, y compris pour les professionnels de l’information et de la transparence, est de construire cette innovation institutionnelle \u00e0 la hauteur de la rapidit\u00e9 de l’innovation technologique<\/b>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Faire confiance \u00e0 l’IA quand elle est r\u00e9ellement meilleure que nous suppose deux efforts pr\u00e9alables : d\u00e9finir pr\u00e9cis\u00e9ment ce que l’on cherche \u00e0 obtenir, et construire les conditions institutionnelles normes, contr\u00f4les, validations ind\u00e9pendantes qui permettent de v\u00e9rifier objectivement sa fiabilit\u00e9<\/b>. Sans ces deux \u00e9tapes, la v\u00e9rification syst\u00e9matique promue par le sens commun ne fait qu’annuler les b\u00e9n\u00e9fices que l’IA pourrait apporter.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    T\u00e9l\u00e9charger l'\u00e9tude Transparence <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    D\u00e9couvrez :<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tLes tendances observ\u00e9es<\/b> en mati\u00e8re d\u2019information financi\u00e8re, extra-financi\u00e8re et \u00e9thique<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
    • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tDes exemples concrets<\/b> pour am\u00e9liorer vos documents<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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