L’IA peut-elle être éthique sans être transparente ?

On entend partout aujourd’hui que pour parler d’une IA éthique, elle doit impérativement être transparente. Pourtant, dans des secteurs comme la santé, la finance ou la défense, les modèles les plus puissants restent souvent des “boîtes noires”, opaques… parfois même pour ceux qui les ont conçus.

Alors, peut-on vraiment parler d’IA éthique quand personne ne sait exactement comment elle prend ses décisions ? C’est la question que j’ai posée autour de moi. Et parmi les professionnels, chercheurs et designers que j’ai interrogés, une conviction revient sans détour :

« Sans un minimum de transparence, aucune IA ne peut se prétendre éthique. »

C’est justement ce que je vais défendre dans cet article.

Pourquoi la transparence est-elle un pilier de l’IA éthique ?

La transparence ne se résume pas à publier le code source d’un algorithme. Elle englobe aussi la capacité à expliquer, auditer et contester les décisions prises par la machine. Et cette exigence repose sur quatre raisons fondamentales :

1. L’auditabilité et la redevabilité
   Sans accès aux données d’entraînement ou à l’architecture du modèle, comment prouver qu’il n’est pas biaisé ? Et en cas de discrimination ou d’erreur, qui est responsable ? Silence total.
   Sans trace, pas de preuve. Sans preuve, pas de justice.
   
2. La confiance des utilisateurs
   Les citoyens – et encore plus les usagers vulnérables – ont besoin de comprendre ce qui se passe “sous le capot”. Qui accepterait une recommandation médicale sans savoir ce qui l’a motivée ? Les citoyens exigent de comprendre comment leurs données sont traitées et comment une recommandation leur est faite : c’est tout l’enjeu de la confiance algorithmique.
   
   Pour voir à quel point une interface mal conçue peut faire fuir un public précieux, jetez un œil à notre article consacré à l’UX senior-friendly : Senior-friendly ? Pourquoi votre interface fait fuir nos grands‑parents
   
3. La conformité légale
   En Europe, le RGPD (Règlement Général de l’UE sur la Protection des Données) consacre un “droit à l’explication” pour toute décision automatisée ayant un impact significatif sur une personne. La loi, déjà, exige des algorithmes un minimum de transparence.
   
4. L’amélioration continue
   Une IA fermée reste figée. Une IA ouverte, elle, peut évoluer, être corrigée, améliorée. Et donc, devenir plus juste avec le temps.

Sans ces garanties, difficile d’imaginer une IA “éthique” au sens fort du terme. Pourtant, le mot est souvent brandi comme une caution – sans que les principes soient toujours appliqués. D’où le besoin de prendre du recul sur les arguments de ceux qui plaident, malgré tout, pour des systèmes opaques.

Les arguments avancés pour défendre une IA éthique… même opaque

Dans le camp des “défenseurs de l’opacité”, on retrouve plusieurs lignes de défense bien rodées. En voici quelques-unes, que l’on entend régulièrement :

• « La performance d’abord »
  Les modèles les plus performants – notamment en diagnostic médical ou en prévision climatique – sont souvent les moins explicables. Pour certains, le gain en précision justifie le flou.
  
• « Propriété intellectuelle »
  Rendre public le cœur d’un algorithme, c’est risquer de livrer un avantage concurrentiel, voire un secret industriel.
  
• « Complexité technique »
  Les architectures modernes comptent parfois des milliards de paramètres. Même les ingénieurs qui les ont entraînées ne peuvent plus expliquer chaque décision.
  
• « La confiance dans la recherche »
  Les publications sont relues par des pairs, disent certains. Pas besoin de tout exposer au grand public.

Chacun de ces arguments pose de vraies questions. Il est vrai que l’IA transparente peut être plus difficile à construire, plus coûteuse à maintenir, et potentiellement plus vulnérable à la copie.

Mais cela justifie-t-il qu’on y renonce complètement ? Je pense que non. Et dans la suite de cet article, je vais justement expliquer pourquoi ces limites ne doivent pas nous paralyser – et comment il est possible de construire une IA à la fois puissante, protégée… et responsable.

Pourquoi ces arguments ne suffisent pas : l’éthique exige la redevabilité

Les justifications en faveur d’une IA opaque peuvent sembler pragmatiques. Mais dès que l’on parle d’éthique – et donc de justice, de droits, d’humains – elles montrent leurs limites. Car l’éthique ne se mesure pas seulement à l’aune de la performance ou de la propriété intellectuelle, mais à la capacité d’un système à être tenu responsable.

Performance vs responsabilité

Oui, un modèle opaque peut afficher des scores de précision plus élevés dans un environnement de test. Mais dans la vraie vie, à quoi bon une prédiction “exacte” si on ne sait pas pourquoi elle est faite ?

En santé, par exemple, un algorithme de diagnostic peut répéter des erreurs massives sans que personne ne s’en aperçoive, justement parce qu’on ne comprend pas ses logiques internes.

Résultat : les professionnels de santé finiront par perdre leur vigilance, en suivant aveuglément un outil qu’ils ne maîtrisent pas. Une IA performante mais incontrôlable devient alors un facteur de risque, et non un gain de qualité.

Secret d’affaires vs intérêt général

Le droit au secret industriel est légitime. On peut le comprendre. Mais dès lors qu’un système algorithmique affecte l’accès à des droits fondamentaux (emploi, logement, crédit, santé…), il n’est plus seulement un outil d’entreprise : il devient un instrument sociétal.

L’intérêt général doit alors primer. Il ne s’agit pas de publier tout le code source, mais de trouver des compromis responsables :

• des “explanation cards”, qui décrivent de façon simple le fonctionnement du modèle ;
• des rapports de risques et biais connus, même sans divulguer la recette complète ;
• ou encore des interfaces d’audit, accessibles aux régulateurs, aux associations ou aux journalistes.

Ces pratiques sont encore rares. Mais elles existent. Et elles montrent que la transparence ne signifie pas renoncer à toute confidentialité, mais choisir ce que l’on doit rendre visible pour respecter la dignité des usagers.

Complexité vs explicabilité

Certains modèles, comme les réseaux neuronaux profonds, sont effectivement trop complexes pour être “lus” ligne par ligne. Mais cela ne veut pas dire qu’ils doivent être des boîtes noires.

Depuis quelques années, des outils comme LIME, SHAP ou Anchors permettent d’analyser l’impact de chaque variable sur une décision :
« Pourquoi ce prêt a-t-il été refusé ? Est-ce à cause du revenu ? De l’âge ? De l’adresse ?« 

Ces méthodes ne donnent pas une transparence “totale”, mais une transparence fonctionnelle, qui suffit souvent à répondre aux enjeux d’explicabilité.

On ne demande pas aux IA d’être simples. Mais d’être responsables, traçables, et compréhensibles. Rien que ça.

Les limites réelles à la transparence – et comment les contrecarrer

Maintenant, soyons honnêtes : la transparence n’est pas un bouton magique. Il y a des situations où la rendre totale serait contre-productif, voire dangereux. Mais cela ne signifie pas qu’il faut y renoncer. Il s’agit plutôt de composer intelligemment avec les contraintes, pour rester sur une trajectoire éthique.

Le volume des données : « trop d’infos tue l’info« 

Dans certains cas, publier tous les jeux de données utilisés pour entraîner une IA serait… infaisable. Trop volumineux, trop complexes, et parfois trop sensibles. Pensez aux données de santé, par exemple : les rendre publiques telles quelles serait une atteinte directe à la vie privée.

La parade ? Fournir des jeux de données synthétiques, anonymisés, et surtout représentatifs. Ces « datasets de démonstration » permettent aux chercheurs ou aux citoyens d’avoir un aperçu réaliste des biais potentiels, sans exposer les données originales.

C’est une forme de transparence indirecte, mais tout à fait compatible avec l’éthique.

La sécurité : protéger sans cacher

On l’oublie parfois, mais la transparence technique peut aussi ouvrir la porte à des usages malveillants. En cybersécurité, révéler l’architecture exacte d’un modèle IA peut faciliter des attaques adversariales, c’est-à-dire des manipulations destinées à tromper l’algorithme.

Comment contourner ça ? En publiant non pas le code brut, mais des descriptions abstraites des modèles (abstract model descriptions), accompagnées de rapports de robustesse. Ces documents permettent d’évaluer la solidité et les limites du système, sans pour autant donner les clés aux hackers.

C’est le principe du “suffisamment transparent” : dire l’essentiel, sans mettre en péril la sécurité globale.

Les brevets et licences : ouvrir sans se déposséder

Autre obstacle bien réel : la crainte de perdre un avantage compétitif. On ne peut pas demander à une start-up ou à un laboratoire privé de donner gratuitement le fruit de son travail de R&D, surtout dans un secteur aussi concurrentiel que l’IA.

Mais ici encore, des solutions émergent. Certaines entreprises choisissent de publier leur modèle sous licence libre, avec des clauses éthiques spécifiques : interdiction d’usage discriminatoire, obligation de citation, ou restriction à des usages non commerciaux.

Des licences hybrides (comme la MIT + Fair Use) offrent un bon équilibre entre ouverture et protection. Elles permettent de partager sans se déposséder.

L’éthique : ce n’est pas l’utopie, c’est la responsabilité

Oui, la transparence a ses limites. Et non, on ne peut pas toujours tout dévoiler sans risquer d’exposer des données sensibles, de nuire à la sécurité ou de compromettre des secrets industriels. Mais cela ne veut pas dire qu’il faut faire machine arrière.

Ce qui compte, ce n’est pas d’atteindre un idéal absolu, mais de ne pas démissionner de ses responsabilités au prétexte que c’est trop complexe. Une IA peut garder une part de mystère tout en respectant les principes fondamentaux de redevabilité et d’équité.

À chaque obstacle, il existe une réponse possible, pragmatique, humaine et éthique :

• Le volume des données ? On anonymise.
• La sécurité ? On abstrait.
• La propriété intellectuelle ? On partage avec des licences responsables.

Être transparent, ce n’est pas forcément tout dire, mais dire ce qui compte, clairement, honnêtement, avec des preuves à l’appui. Et quand on ne peut pas tout montrer, on a le devoir d’expliquer pourquoi. Ce sont ces efforts — parfois imparfaits, mais sincères — qui dessinent les contours d’une IA réellement éthique, et pas seulement « conforme sur le papier ».

Parce qu’au fond, une IA éthique, c’est une IA qui respecte les humains. Leurs droits, leurs limites, leur intelligence. Même lorsqu’elle fonctionne dans une relative opacité.

À vous la parole maintenant

Seriez-vous prêt·e à ouvrir vos algorithmes ?
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