Recherche : Comment l’IA responsable protège le résultat net
Selon une enquête menée par le MIT Technology Review en 2025, quatre-vingt-sept pour cent des managers reconnaissent l’importance de l’IA responsable (RAI). Ce consensus semble s’étendre à l’écosystème de l’IA, des startups aux grandes entreprises technologiques, toutes faisant preuve d’un engagement ferme envers les principes de l’IA responsable. À première vue, on pourrait être tenté de croire que nous sommes à l’aube d’une renaissance éthique de l’IA.
Cependant, seulement 15 % de ces mêmes managers se sentent bien préparés à adopter des pratiques de RAI. Un peu plus de la moitié (52 %) des entreprises disposent effectivement d’un programme d’IA responsable, selon les données de BCG. Même pour les entreprises qui ont des programmes, la plupart sont de petite taille ou de portée limitée (79 %) et manquent de contrôles et de supervision appropriés pour leurs programmes d’IA responsable (70 %). Il existe encore un fossé entre les discours et les actions concernant l’IA responsable.
Cette disparité pourrait découler d’un état d’esprit commercial obsolète, considérant les considérations éthiques comme un luxe ou même en opposition à la performance financière. Dans la quête incessante de la domination de l’IA, les entreprises sont plus enclines à allouer des ressources aux améliorations de l’IA qui augmentent leur résultat net plutôt qu’aux efforts d’IA responsable, souvent perçus comme des coûts. Mais cette dichotomie perçue entre responsabilité éthique et rentabilité se vérifie-t-elle ?
Les preuves empiriques
Nous avons exploré cette question dans le contexte des produits financiers utilisant l’IA. Plus précisément, nous avons examiné comment l’incorporation de caractéristiques responsables dans ces produits influence l’adoption par les consommateurs. Notre recherche s’est basée sur des données qualitatives et quantitatives provenant des consommateurs.
Nous avons commencé par mener une série d’entretiens semi-structurés pour découvrir les principaux attributs de conception qui stimulent l’adoption des produits d’IA. Les résultats ont suggéré que les consommateurs considèrent principalement cinq attributs de conception de produit :
- Auditabilité : La capacité de tracer et d’examiner les processus et les décisions prises par un système d’IA, intégrant une supervision humaine.
- Autonomie : Le degré auquel un système d’IA peut fonctionner de manière indépendante, prenant des décisions ou des actions sans intervention humaine.
- Personnalisation : La capacité d’un produit d’IA à adapter ses fonctions, réponses et interactions aux préférences, à l’historique et aux besoins individuels de l’utilisateur.
- Confidentialité : L’assurance qu’un produit d’IA protège les données des utilisateurs et respecte la confidentialité.
- Compréhensibilité : La clarté avec laquelle un produit d’IA peut exposer la logique derrière ses résultats, rendant son fonctionnement compréhensible pour les utilisateurs.
Parmi ces attributs, l’auditabilité, la confidentialité et la compréhensibilité se distinguent comme les principaux attributs liés à l’IA responsable.
Nous avons ensuite mené trois grandes études utilisant des expériences de choix discrets impliquant un total de 3 268 consommateurs. Dans les expériences, chaque participant a été confronté à une série de choix entre deux produits d’IA, chacun différant par ces attributs clés. L’avantage principal de ce design est qu’il oblige les participants à faire des compromis réfléchis entre différents attributs de produit, sans pouvoir choisir des « ensembles idéaux ». Par exemple, les participants pouvaient être confrontés à choisir entre un produit d’IA offrant une haute personnalisation mais une faible confidentialité, contre un autre garantissant une haute confidentialité mais une personnalisation limitée. Un tel choix exige des participants qu’ils décident quel attribut de produit ils valorisent le plus : la confidentialité ou la personnalisation. Cette méthodologie est souvent considérée comme supérieure aux enquêtes traditionnelles, où le participant pourrait évaluer les deux attributs comme hautement importants sans vraiment considérer les compromis entre eux.
Dans l’une des expériences, utilisant une application de planification de retraite basée sur l’IA comme produit phare, nous avons découvert que la caractéristique la plus importante pour influencer le choix des consommateurs était la confidentialité, avec un score d’importance moyen de 31 %. Cela a été suivi par un autre attribut d’IA responsable, l’auditabilité, avec un poids de 26 %. L’autonomie est également apparue comme un facteur important (23 %). En revanche, la compréhensibilité (11 %) et la personnalisation (9 %) étaient de peu d’importance.
Dans une autre expérience, utilisant une application de gestion d’investissement en actions basée sur l’IA comme produit phare, nous avons inclus deux attributs susceptibles de surclasser les préoccupations éthiques : le prix et la performance. La performance a été la plus importante comme prévu (29 %), mais de manière notable, la confidentialité rivalisait avec le prix en importance, chacun tournant autour de 20 % d’importance moyenne. L’auditabilité (13 %) était le facteur suivant le plus important, légèrement supérieur à l’autonomie (10 %), tandis que la compréhensibilité et la personnalisation étaient à nouveau relativement moins importantes (toutes deux autour de 4 %).
Le principal enseignement de notre recherche est encourageant : incorporer des éléments d’IA responsable dans la conception de produits peut avoir un impact positif sur le choix des consommateurs, même en présence de considérations de prix et de performance.
Nos simulations de suivi des expériences illustrent l’ampleur de ce changement. Par exemple, l’introduction d’attributs responsables (c’est-à-dire la confidentialité, la compréhensibilité et l’auditabilité) dans l’application de planification de retraite a conduit à une augmentation substantielle des taux d’adoption prévus : 63,19 % pour une application avec des attributs responsables comparé à 2,4 % pour celles sans, en maintenant tous les autres facteurs constants. De même, l’ajout de niveaux plus élevés d’attributs responsables—par exemple sans partage de données avec des tiers contre partage de données identifiable—à l’application d’investissement a entraîné une augmentation de 27,5 % de l’adoption.
Cependant, les préférences des consommateurs pour des attributs spécifiques d’IA responsable ne sont pas uniformes. La confidentialité et l’auditabilité se démarquent comme critiques, reflétant des préoccupations généralisées concernant la sécurité des données et la responsabilité éthique. En revanche, les consommateurs—du moins pour l’instant et dans le contexte des produits financiers utilisant l’IA—ne sont pas particulièrement préoccupés par la compréhensibilité. Ils privilégient le fait de savoir que leurs données sont sécurisées et que les actions du système sont responsables plutôt que de comprendre les détails de la manière dont les décisions de l’IA sont prises.
Stratégie d’IA responsable
Concevoir des produits d’IA responsables auxquels les consommateurs font confiance
Notre recherche révèle que les caractéristiques d’IA responsable—en particulier la confidentialité et l’auditabilité—servent de puissants différenciateurs de produit qui peuvent générer des retours économiques significatifs. Cette découverte appelle les entreprises à reconsidérer leur allocation de ressources dans la conception des produits, notamment lorsqu’elles sont confrontées à des compromis difficiles.
Considérez le paradoxe de la personnalisation et de la confidentialité, un dilemme courant auquel font face les managers de produit. Les consommateurs désirent des expériences personnalisées mais hésitent à partager les données personnelles que ces expériences nécessitent. Les entreprises devraient-elles prioriser la personnalisation ou la confidentialité des utilisateurs ? Notre recherche fournit une réponse claire pour les produits d’IA financière : la valeur de la confidentialité l’emporte largement sur les bénéfices de la personnalisation. Pourtant, de nombreuses entreprises continuent de mettre l’accent sur la personnalisation, négligeant les préférences changeantes des consommateurs dans un marché de plus en plus conscient de la confidentialité, comme l’illustrent des enquêtes récentes.
Un autre compromis critique émerge entre la confidentialité et les capacités du modèle. Les managers supposent souvent qu’ils doivent choisir entre de solides protections de la confidentialité et des fonctionnalités avancées de l’IA. Prenons les décisions autour du traitement des données sur l’appareil par exemple. Bien que garder les données locales améliore la confidentialité, cela limite intrinsèquement l’accès à des capacités d’IA sophistiquées en raison des limitations matérielles. L’instinct de rechercher des capacités de pointe est compréhensible, mais se concentrer uniquement sur les capacités est à court terme. Les modèles qui privilégient la confidentialité tout en maintenant une performance « suffisamment bonne » pourraient mieux s’aligner sur les attentes des utilisateurs et favoriser une adoption plus forte.
Apple offre un modèle pour naviguer dans cette tension. Plutôt que de choisir entre confidentialité et capacités, l’entreprise a développé une solution hybride : un petit modèle linguistique exécuté par défaut sur les appareils, avec l’informatique en nuage engagée uniquement lorsque cela est nécessaire. Grâce à leur système de Private Cloud Compute, ils maintiennent un chiffrement de bout en bout tout en accédant à une puissance de calcul supplémentaire—combinant efficacement la protection de la confidentialité avec des capacités avancées d’IA.
Intégrer l’IA responsable dans la stratégie de marque et d’entreprise
Rendre visibles et crédibles les choix d’IA responsable est tout aussi important que de bien les concevoir. Communiquer des valeurs et des pratiques—comme le fait AstraZeneca—est un bon début, mais pas suffisant. Les consommateurs et les parties prenantes recherchent de plus en plus des preuves, pas seulement des déclarations. Pour établir la crédibilité, les entreprises doivent aller au-delà des déclarations et démontrer des engagements tangibles. Une façon de le faire est à travers des validations par des tiers, telles que les certifications d’IA responsable de l’ISO.
De même, intégrer l’IA responsable dans le positionnement de marque plus large renforce la crédibilité et la différenciation. Considérez comment Apple a stratégiquement déplacé son positionnement de la créativité à la confidentialité. Autrefois connu pour son ethos « Think Different », Apple s’est progressivement repositionné comme le champion de la confidentialité des consommateurs et a renforcé cet engagement à travers ses diverses fonctionnalités de produit.
Cette perspective doit s’étendre au-delà du positionnement de la marque pour englober la stratégie plus large. Les entreprises doivent s’aligner avec des partenaires, des fournisseurs et des collaborateurs qui privilégient également les pratiques éthiques pour établir une image cohérente et authentique en tant qu’organisation responsable tout au long de la chaîne de valeur.
L’IA responsable comme approche de gestion des risques et de conformité
Une fois intégrées de manière proactive et authentique dans le cœur d’une entreprise, les pratiques d’IA responsable pourraient même servir de tampon contre d’éventuels revers. Les systèmes d’IA ne sont pas infaillibles—les erreurs et les échecs sont presque inévitables. Mais les entreprises qui intègrent de manière proactive des principes d’IA responsable dans leurs opérations sont beaucoup mieux positionnées pour résister à l’examen.
Considérez les parallèles avec les violations de données. La recherche montre que les entreprises ayant des pratiques de données plus responsables font face à beaucoup moins de réactions négatives lors des violations. Les consommateurs pourraient de la même manière distinguer entre les entreprises qui ont montré un véritable engagement envers des pratiques responsables et celles qui n’ont fait que des promesses lorsque des échecs d’IA se produisent.
Engager à une IA responsable est également une approche tournée vers l’avenir face à l’évolution du paysage réglementaire. À mesure que les organismes de réglementation du monde entier affinent leur attention sur l’IA, comme l’illustre des initiatives comme le Règlement de l’IA de l’UE, les entreprises qui adoptent de manière proactive des normes éthiques sont susceptibles de naviguer ces nouvelles eaux avec plus de facilité, atténuant les risques et évitant les obstacles juridiques potentiels.
Tout comme l’évolution des produits verts et des pratiques durables, qui sont passées de « nice-to-have » à une nécessité de marché, l’IA responsable pourrait suivre une trajectoire similaire. Cette progression suggère que les entreprises investissant dans l’IA responsable aujourd’hui se positionnent à l’avant-garde tant de l’éthique que de la préparation au marché.
En somme, parier sur un avenir qui valorise non seulement l’innovation, mais l’éthique qui l’accompagne, est moins une question d’idéalisme et davantage de compréhension des tendances technologiques et sociétales. Les leaders en IA responsable aujourd’hui pourraient bien être les leaders du marché de demain, récoltant les fruits de leur prévoyance.
