Concevoir une IA plus inclusive commence par l’architecture des données
Dans un monde où l’intelligence artificielle (IA) redéfinit l’économie mondiale, une vérité devient de plus en plus claire : l’IA n’est aussi puissante, juste et perspicace que les données dont elle s’inspire. Actuellement, ces données racontent une histoire incomplète. Dans un monde où près de 2,6 milliards de personnes restent hors ligne, les ensembles de données qui sous-tendent les systèmes d’IA ne reflètent pas encore la pleine diversité de l’expérience humaine.
Par exemple, il existe plus de 7 000 langues parlées dans le monde, mais la plupart des chatbots IA sont formés sur seulement une centaine d’entre elles. L’anglais, qui est parlé par moins de 20 % de la population mondiale, domine près des deux tiers de tout le contenu web et reste le principal moteur des modèles de langage de grande taille (LLM). Ce n’est pas seulement une question d’inclusion, mais un véritable problème de données. Avec des niveaux de numérisation inégaux, de nombreuses langues sous-représentées manquent de contenu numérique structuré, ce qui rend difficile l’apprentissage des systèmes d’IA à leur sujet.
Ce problème de données dépasse le cadre technique — il représente un risque sociétal. Sans un design intentionnel, l’IA continuera d’exclure de larges segments de la population mondiale, renforçant les inégalités existantes et manquant les riches perspectives des communautés sous-représentées.
La connectivité n’est que la ligne de départ
L’IA inclusive commence par l’accès. Près d’un tiers de la population mondiale manque toujours d’un accès internet fiable, rendant ces communautés invisibles aux algorithmes qui pilotent nos économies. Bien que la connectivité mondiale ait atteint 68%, avec 5,5 milliards de personnes en ligne et une couverture 5G atteignant maintenant 51% de la population mondiale, les écarts persistent. Dans les pays à faible revenu, la pénétration de la 5G n’est encore que de 4%.
Pour aider à combler cette lacune, des investissements significatifs ont été promis pour étendre un accès réseau abordable dans plusieurs pays du Moyen-Orient, d’Afrique et d’Asie. Cependant, l’inclusion ne s’arrête pas à la connexion. Le développement d’une infrastructure de données robuste est l’étape suivante essentielle pour s’assurer que ceux qui se connectent soient vus, entendus et représentés dans les systèmes d’IA.
De la fragmentation aux modèles fédérés
La région MENA se trouve à un tournant. Les gouvernements ont lancé des stratégies ambitieuses en matière d’IA, investi dans l’infrastructure et favorisé des écosystèmes d’innovation. L’adoption de l’IA s’accélère, mais la confiance dans l’infrastructure numérique est en déclin. Cette situation souligne la nécessité pressante de passer de systèmes hérités fragmentés à des architectures de données prêtes pour l’IA.
Les modèles de données fédérés, par exemple, offrent une voie à suivre, permettant aux organisations de partager des informations à travers les frontières sans compromettre la vie privée ou la propriété. Le succès de ces modèles exige un design intentionnel. L’interopérabilité, les considérations culturelles et la conformité aux diverses réglementations locales doivent être intégrées dans l’architecture dès le départ.
La confiance doit être conçue, pas supposée
Des études montrent que la protection des données et la conformité réglementaire sont les principales barrières à l’adoption de l’IA générative. Ces préoccupations ne sont pas abstraites. À mesure que l’IA s’intègre davantage dans les services publics, la finance, la santé et l’éducation, la confiance est primordiale. Les réglementations fragmentées et les menaces croissantes en matière de cybersécurité peuvent freiner les progrès et éroder la confiance du public.
C’est pourquoi une IA responsable doit être intégrée dans les systèmes dès le premier jour, et non ajoutée plus tard comme une réflexion après coup. La capacité de contrôler, protéger et gouverner éthiquement les actifs de données nationaux est désormais une nécessité stratégique.
Le pouvoir des partenariats public-privé stratégiques
Aucun acteur unique ne peut construire une IA inclusive seul. Des progrès significatifs en matière d’inclusion de l’IA ne pourront être réalisés que par des écosystèmes collaboratifs, et les partenariats public-privé sont essentiels pour faire évoluer l’innovation responsable. En rendant les gens connectés et en les habilitant à participer à l’économie numérique, nous garantissons leur inclusion dans les ensembles de données et les systèmes qui façonneront notre avenir.
Investir dans les fondations des données est non négociable
Moderniser l’architecture des données est désormais une priorité plus élevée pour les dirigeants de la région MENA que même l’IA générative elle-même. Cela s’explique par le fait que l’IA n’est aussi puissante que les données auxquelles elle peut accéder. Des données de mauvaise qualité, fragmentées ou biaisées ne conduisent pas seulement à des idées erronées et à une automatisation peu fiable, mais élargissent également les inégalités et augmentent les risques.
Les dirigeants de la région reconnaissent l’urgence de cette situation. Une proportion significative d’entre eux cite la modernisation de l’architecture des données comme un élément essentiel pour les prochaines années. Cependant, l’investissement seul ne suffit pas. Les organisations doivent intégrer la stratégie de données dans les flux de travail quotidiens et favoriser des cultures qui valorisent la transparence et la responsabilité.
L’IA inclusive doit être intentionnelle
Le futur sera défini par ceux qui investissent tôt — et judicieusement — dans les fondations d’une technologie inclusive. Cela signifie concevoir des systèmes qui servent non seulement les connectés mais qui incluent également activement ceux qui sont encore en marge. Alors que nous envisageons l’avenir, nous partageons tous la responsabilité de nous interroger non seulement sur la manière d’adopter l’IA, mais aussi : quelle réalité notre IA reflète-t-elle ?
