Gouvernance de l’IA au Kenya pour un accès équitable au crédit
Le Kenya a toujours fait preuve de vision. Ce dont nous avons besoin maintenant, c’est d’une cohérence réglementaire, d’une maturité institutionnelle et d’un engagement partagé envers l’équité.
Une récente enquête sur l’intelligence artificielle dans le secteur bancaire, réalisée par la Banque centrale du Kenya (CBK), fournit un compte rendu honnête et sobre de la situation actuelle du secteur financier face à la révolution de l’IA. Cette enquête intervient à un moment où le pays prend des mesures audacieuses pour se positionner dans l’économie numérique mondiale, et le lancement de la Stratégie nationale de l’IA plus tôt cette année en témoigne. Grâce à cette stratégie, le Kenya vise à exploiter l’IA pour la transformation économique et l’innovation centrée sur le citoyen.
Cependant, comme c’est souvent le cas avec l’évolution technologique rapide, l’ambition politique se heurte à la préparation institutionnelle. Selon l’enquête, alors que 50 % des prêteurs n’ont pas encore adopté la technologie, 65 % de ceux qui l’utilisent appliquent l’IA pour le scoring de risque de crédit. Cela n’est pas surprenant, car les décisions de crédit sont au cœur de la confiance dans le système financier, déterminant qui a accès aux opportunités et dans quelles conditions.
La promesse de l’IA et ses défis
L’IA est un outil puissant qui offre aux institutions financières un nouveau moyen de réimaginer l’évaluation des risques. Grâce à l’IA, elles peuvent passer de solutions de scoring de crédit rigides, fortement dépendantes des garanties, des titres et des bulletins de salaire, à une approche plus dynamique et axée sur les données, reflétant les comportements réels. Ceci est grandement soutenu par l’essor des empreintes numériques, des historiques de transactions, des patterns de paiement mobile et des analyses comportementales.
Cependant, cette promesse s’accompagne d’un avertissement sérieux : sans un cadre de gouvernance bien conçu et éthique, l’IA peut devenir un mauvais maître, renforçant l’exclusion, perpétuant les biais algorithmiques et érodant la transparence. En effet, l’enquête de la CBK met en lumière que peu d’institutions utilisant l’IA pour l’évaluation de crédit ont intégré des mécanismes de detection des biais, d’explicabilité ou de recours client.
Les systèmes d’IA, en particulier dans le domaine du crédit, ne devraient pas fonctionner en tant que boîtes noires. Lorsqu’une institution refuse un prêt à un emprunteur sur la base des recommandations d’un algorithme, elle doit pouvoir expliquer cette décision à l’emprunteur. Un système qui ne peut justifier ses décisions est non seulement éthiquement problématique, mais également juridiquement vulnérable et dangereux sur le plan réputationnel.
Convergence entre la Stratégie nationale de l’IA et la CBK
Il est crucial que la Stratégie nationale de l’IA et la CBK convergent. Les valeurs d’inclusivité, d’éthique et de surveillance humaine mises en avant dans la Stratégie doivent être ancrées dans les lignes directrices de la CBK concernant l’adoption de l’IA dans le secteur. Pour garantir un impact significatif, ces principes doivent être intégrés dans des cadres réglementaires spécifiques au secteur, basés sur des attentes claires en matière de gouvernance de l’IA dans les services financiers, abordant l’équité, l’intégrité des données, la responsabilité algorithmique et une surveillance humaine proportionnelle.
