Les 7 piliers pour une IA éthique en 2026

L’intelligence artificielle s’invite partout, qu’il s’agisse de nos processus RH, nos outils de relation client ou encore de nos systèmes de décision. Avec elle, une question s’impose de plus en plus aux dirigeants et aux responsables RSE : ces systèmes sont-ils vraiment dignes de confiance, autrement dit, sont-ils éthiques ?

L’éthique, au sens philosophique du terme, est la discipline qui interroge nos choix à l’aune de leurs conséquences sur autrui. Appliquée à l’IA, cette notion devient un cadre structurant pour concevoir et piloter des systèmes qui respectent nos droits fondamentaux.

Dans cet article, nous explorons ce que recouvre réellement la notion d’IA éthique, ses 7 piliers fondateurs, et le cadre réglementaire qui s’impose aujourd’hui aux entreprises européennes.

Tentative de définition de l’IA éthique

Un concept aussi central que l’IA éthique mérite que l’on s’attarde sur sa définition.

Comprendre l’éthique exige un retour vers la philosophie

Commençons par un petit voyage dans l’espace-temps qui nous renvoie en Grèce Antique.

Le terme éthique vient du grec èthos, qui désigne le caractère d’un individu, ses mœurs, sa façon d’habiter le monde. Aristote en a fait l’une des premières disciplines philosophiques. Pour le philosophe, l’éthique est la science de l’action bonne, la recherche de ce qui permet à l’individu et à la collectivité de vivre ensemble de façon juste.

Elle n’est pas synonyme de morale. La morale prescrit des règles fixes, héritées d’une tradition ou d’une autorité tandis que l’éthique questionne les fondements de nos choix. Elle examine les valeurs qui guident nos décisions et les conséquences qu’elles engendrent sur autrui.

Si l’éthique consiste à interroger nos choix à l’aune de leurs effets sur autrui, alors une IA éthique sera celle dont les concepteurs, développeurs et utilisateurs auront assumé cette responsabilité. Ceci tout au long du cycle de vie du système.

Que pourrait être alors une IA éthique ?

Concrètement, une IA éthique est un système pensé pour servir l’intérêt humain sans discriminer, sans manipuler, sans rendre ses mécanismes de décision illisibles pour ceux qu’ils affectent. Éthique et IA se conditionnent ainsi mutuellement, à condition d’en faire une priorité dès le départ.

Dès lors, cette conception doit prendre racine dans

• Les choix de conception (et d’écoconception !)
• La qualité des données mobilisées
• Les objectifs assignés au système
• La diversité des équipes qui le développent.
  
  

Ainsi, l’IA éthique va chercher plus loin qu’une simple IA qui respecte la loi en vigueur, en tant que technologie qui tient compte des droits fondamentaux, des vulnérabilités propres à certains groupes et des effets à long terme de ses décisions sur la société.

 » L’éthique de l’intelligence artificielle n’est pas qu’un défi technique : c’est un impératif pour nos sociétés. À mesure que l’IA progresse à un rythme vertigineux, les enjeux d’équité, de responsabilité et de gouvernance éthique peinent à suivre. »

Source : Sept professeurs et chercheurs d’HEC Paris, Repenser l’éthique de l’IA au-delà de la conformité, 2025.

Les 7 piliers de l’IA éthique

Chez Consultis Environnement, nous considérons que l’IA doit être autant considérée par un prisme environnemental qu’éthique, dans une approche frugale et consciente des impacts sociaux qu’elle peut causer.

Dans ce cadre, notre conception d’une IA éthique gravite autour de sept piliers :

1. Equité
2. Transparence
3. Absence de malveillance
4. Responsabilité
5. Respect de la vie privée
6. Robustesse
7. Inclusivité
   
   

1. Equité

L’équité est sans doute le pilier le plus médiatisé de l‘IA éthique, ce qui est principalement dû au fait que la plupart des LLMs sont dotés de biais algorithmiques importants pouvant entraîner :

• Des algorithmes de recrutement qui pénalisent les femmes
• des outils de reconnaissance faciale moins performants sur les peaux foncées
• des systèmes de scoring de crédit qui reproduisent des inégalités sociales préexistantes…

Un système d’IA équitable a pour objectif de traiter individus et groupes de manière juste, sans discriminer sur la base du sexe, de l’origine, de l’âge ou de tout autre critère protégé. Garantir cette équité suppose d’abord de s’interroger sur les données d’entraînement. Sont-elles représentatives de la diversité réelle des personnes concernées ? Reflètent-elles des inégalités passées que l’algorithme va mécaniquement perpétuer ?

Ce questionnement est le point de départ de toute démarche sérieuse en matière d’IA et éthique.

2. Transparence

La transparence recouvre deux réalités bien distinctes qu’il faut démêler avec soin :

1. La transparence technique, souvent appelée explicabilité. C’est la capacité à comprendre comment un algorithme est parvenu à une décision donnée
2. La transparence organisationnelle, consistant à informer les utilisateurs qu’ils interagissent avec une IA, et leur préciser quelles données sont mobilisées pour les traiter.
   
   

L’AI Act européen a érigé la transparence en obligation légale pour certaines catégories de systèmes, notamment ceux qui interagissent directement avec des personnes physiques comme les chatbots ou les outils de génération de contenu.

3. Absence de malveillance

Un système peut être conçu avec les meilleures intentions du monde mais produire des effets néfastes, l’enfer est pavé de bonnes intentions algorithmiques !

L’absence de malveillance trouve ses racines dans le rapport Belmont, cadre de référence historique de l’éthique médicale repris par IBM dans sa définition de l’IA éthique.

L’AI Act européen a traduit ce principe en droit positif. Depuis le 2 février 2025, les systèmes d’IA à risque inacceptable sont ainsi explicitement interdits sur le sol européen.

4. Responsabilité

Qui répond de sa responsabilité quand un algorithme prend une mauvaise décision ?

La question n’est pas si simple que ça, et mérite d’être posée ! Est-ce de la responsabilité :

• Du fournisseur du système
• Du développeur
• Du déployeur
• De l’utilisateur final… ?
  
  

La chaîne de responsabilité est longue, et sa définition reste floue dans la grande majorité des organisations qui déploient de l’IA aujourd’hui.

Le principe de responsabilité (ou « accountability » in ze langue de Shakespeare) exige que des acteurs humains identifiés puissent répondre des décisions prises par un système d’IA.

La norme ISO/IEC 42001:2023, première norme internationale de système de management de l’IA, s’attaque à ce problème de responsabilité. En ce sens, elle impose aux organisations de définir des rôles clairs, de documenter leurs choix de déploiement et d’instaurer des mécanismes de recours pour les personnes affectées par une décision algorithmique.

5. Respect de la vie privée

Les systèmes d’IA sont, par nature, voraces en données (ce qui consomme, par ailleurs, énormément d’électricité et d’eau en faisant tourner des data centers toujours plus imposants).

Cette nécessité de s’entraîner sur un grand nombre de données s’explique par un schéma clair, qui est que plus un modèle est entraîné sur des volumes importants et variés, plus ses performances ont tendance à s’améliorer. Il se crée alors un rapport de dépendance qui produit une tension structurelle que peu d’organisations anticipent correctement, et qui peut se formuler de la façon suivante :

Comment entraîner une IA sans que les données utilisées n’empiètent sur la vie privée des gens ?

Parmi les réponses à cette question, on peut penser à un système d’IA respectueux de la vie privée, qui applique des principes de privacy by design, ce qui peut prendre différentes formes :

• Minimisation des données collectées
• Anonymisation lorsque c’est possible
• Limitation stricte des finalités d’utilisation
• Garantie de l’intégrité des données stockées.
  
  

Ce pilier existe depuis 2018 en lien avec les exigences du RGPD,  mais l’IA y ajoute une couche de complexité supplémentaire, car désormais, les données ne servent plus seulement à décrire une situation, mais aussi à prédire des comportements, à segmenter des populations, à automatiser des décisions qui touchent directement à la vie des personnes.

Le respect de la vie privé devient ici un critère éthique de premier plan, qu’il est possible de mettre en avant dans la charte éthique de votre entreprise.

6. Robustesse

La robustesse (un critère développé en profondeur par le chercheur en biologie Olivier Hamant, que nous avons eu la chance de recevoir lors d’une conférence dans nos locaux en 2024 !) est le pilier que l’on oublie le plus souvent dans les discussions sur l’IA éthique. Il est en effet souvent relegué à des questions d’ordre technique, alors même qu’il soulève d’importantes questions éthiques.

Imaginez un système d’aide au diagnostic médical qui déraille face à des données légèrement différentes de celles sur lesquelles il a été entraîné, ou un algorithme de gestion des risques financiers incapable de tenir sous une cyberattaque ciblée. La robustesse technique conditionne directement la fiabilité des décisions, et donc leur impact réel sur les personnes qui en dépendent.

Selon les lignes directrices de la Commission européenne de 2019, un système d’IA digne de confiance doit être résilient aux attaques, fiable, reproductible et précis. Il doit pouvoir faire face aux erreurs, aux défaillances et aux tentatives d’utilisation malveillante sans que ses résultats ne dévient de façon incontrôlée.

7. Inclusivité

Une IA inclusive est conçue pour bénéficier au plus grand nombre.

Cela commence dès la phase de conception. L’IA éthique et inclusive doit pouvoir répondre à ces questions :

• Quelles populations ont été représentées dans les données d’entraînement ?
• Qui a participé à la définition des cas d’usage ?
• Qui sera concrètement affecté par les décisions du système ?
• Ces questions, simples en apparence, sont souvent les plus difficiles à poser dans l’urgence d’un projet technologique.
  
  

L’inclusivité touche aussi à l’accessibilité des outils eux-mêmes (un des principes phares de l’écoconception des services numériques). Un système d’IA déployé en entreprise qui suppose un niveau élevé de littératie numérique, ou qui n’a pas été pensé pour les personnes en situation de handicap, n’est pas un système inclusif.

L’AI Act Européen : cadre réglementaire de l’IA éthique

Le 1er août 2024, le règlement (UE) 2024/1689, dit « AI Act », est entré en vigueur. C’est le premier cadre juridique complet au monde dédié à l’intelligence artificielle. Sa logique repose sur une approche par les risques : plus un système d’IA est susceptible d’affecter des droits fondamentaux, plus les obligations qui lui sont imposées sont exigeantes.

Quatre catégories sont alors distinguées :

• Risque inacceptable
• Risque élevé
• Risque limité
• Risque minimal.
  
  

Les systèmes jugés à risque inacceptable sont interdits depuis le 2 février 2025, tandis que les obligations les plus lourdes, applicables aux systèmes à haut risque, entreront pleinement en vigueur le 2 août 2026.

En cas de non-conformité, les sanctions peuvent atteindre 35 millions d’euros ou 7 % du chiffre d’affaires mondial de l’entreprise.

L’AI Act fixe ainsi une forme de plancher légal à l’IA éthique. Les organisations qui souhaitent aller au-delà ont tout intérêt à s’appuyer sur des référentiels complémentaires comme la norme ISO/IEC 42001:2023 évoquées précédemment, et à se faire accompagner par des experts capables de traduire ces exigences en pratiques opérationnelles concrètes.