Ces dernières années, le biais algorithmique est devenu un problème de plus en plus important, car les technologies ont atteint un tel degré qu'elles peuvent prendre des décisions qui ont un impact significatif sur la vie des gens. Il existe de nombreux exemples de la façon dont la prise de décision algorithmique peut perpétuer les préjugés existants et produire des résultats inéquitables: des algorithmes d'évaluation de la solvabilité utilisés pour déterminer qui obtient des prêts et des prêts hypothécaires aux systèmes de reconnaissance faciale utilisés pour la surveillance et l'application de la loi.
Cependant, ce phénomène n'est-il qu'un problème technique, ou est-il aussi une forme d'immoralité structurelle? Cet essai examinera si le biais algorithmique peut être considéré comme un problème moral et affirme qu'il s'agit en fait d'une forme d'immoralité structurelle qui nécessite une action urgente.
Premièrement, il est important de comprendre ce qu'est l'immoralité structurelle. L'immoralité structurelle s'applique aux situations où les individus et les institutions sont systématiquement désavantagés en raison de leur situation sociale, souvent basée sur des caractéristiques telles que la race, le sexe, la classe et l'orientation sexuelle. En d'autres termes, cela implique une répartition inégale des ressources, du pouvoir et des capacités au sein de la société. Le biais algorithmique est étroitement lié à l'immoralité structurelle, car il résulte de préjugés sociaux qui ont été encodés dans les systèmes technologiques. Lorsque les algorithmes sont formés à des données qui reflètent ces préjugés, ils peuvent les reproduire dans leurs processus décisionnels, ce qui conduira à des résultats inéquitables pour certains groupes.
Par exemple, si l'algorithme d'évaluation du crédit dépend fortement des codes postaux qui sont corrélés avec le niveau de revenu et d'éducation, cela peut discriminer les personnes à faible revenu ou celles qui vivent dans des zones où les écoles sont pauvres. De même, les systèmes de reconnaissance faciale peuvent identifier à tort les personnes de couleur plus souvent que les Blancs, ce qui entraîne une surestimation et une identification inexacte.
Le biais algorithmique a également des conséquences qui vont au-delà du niveau individuel. Cela renforce les structures d'oppression existantes et crée de nouvelles inégalités entre les générations.
Par exemple, les enfants de parents qui se sont vu refuser des prêts en raison de pratiques de crédit biaisées peuvent avoir des difficultés à accéder à l'enseignement supérieur et à trouver un emploi plus tard, créant un cycle de pauvreté entre les générations. En outre, le biais algorithmique peut exacerber les différences existantes en les renforçant à grande échelle, ce qui rend difficile leur contestation par des moyens traditionnels tels que l'action juridique ou la réforme des politiques. Cela souligne l'urgence de s'attaquer à ce problème, car il touche non seulement les individus, mais aussi les efforts de justice sociale visant à créer un monde plus juste.
Il est donc clair que le biais algorithmique est un problème moral qui demande de l'attention.
Cependant, il ne s'agit pas seulement de corriger des erreurs techniques; elle exige plutôt une approche globale qui s'attaque aux causes profondes de l'immoralité structurelle. L'un des moyens de le faire est de veiller à ce que les algorithmes soient conçus et utilisés de manière transparente, avec des mécanismes de responsabilité et de surveillance publiques. Il s'agira notamment de faire participer les communautés touchées au processus de développement, d'assurer l'accès aux données et aux processus décisionnels, et de mettre en place des mécanismes de rétroaction et de compensation pour identifier les préjugés. Une autre étape importante consiste à diversifier les équipes qui développent ces technologies, en veillant à ce qu'elles reflètent les différentes perspectives nécessaires pour identifier et éliminer les préjugés potentiels.
Enfin, il faut investir dans la recherche sur la justice algorithmique pour mieux comprendre comment concevoir des systèmes plus équitables.
En conclusion, le biais algorithmique n'est pas seulement un problème technique, mais une forme d'immoralité structurelle qui perpétue les inégalités existantes et en crée de nouvelles. Pour relever ce défi, il faut adopter une approche intégrée qui comprend le développement transparent, la surveillance publique, la participation communautaire et l'investissement dans la recherche sur l'équité. L'inaction peut renforcer davantage les structures de pouvoir existantes et saper les efforts visant à créer une société plus juste.
Le biais algorithmique peut-il être considéré comme une forme d'immoralité structurelle ?
Ces dernières années, une attention croissante a été accordée à la question du biais algorithmique, en particulier quand il s'agit des algorithmes de décision utilisés par les entreprises technologiques telles que Google et Facebook. Ces algorithmes sont conçus pour prendre des décisions basées sur une grande quantité de données, mais ils peuvent également reproduire et renforcer les préjugés sociaux existants, tels que le racisme et le sexisme.