Renforcer la gouvernance de l’IA dans le prêt au Kenya pour garantir un accès équitable au crédit
Le Kenya se trouve à un tournant dans l’exploitation de l’intelligence artificielle (IA) pour l’inclusion financière. Cependant, des experts avertissent qu’en l’absence d’une gouvernance robuste, le scoring de crédit basé sur l’IA pourrait aggraver les inégalités existantes.
État actuel de l’IA dans le secteur bancaire
Une récente enquête sur l’intelligence artificielle dans le secteur bancaire, réalisée par la Banque centrale du Kenya (CBK), révèle que la moitié des prêteurs kenyans n’ont pas encore mis en œuvre l’IA. Parmi les 50 % qui l’utilisent, environ 65 % l’appliquent au scoring du risque de crédit.
Le potentiel de transformation de l’IA
L’IA a le potentiel de transformer l’évaluation des risques en exploitant des éléments tels que les empreintes numériques, les historiques de transactions, les données de mobile-money et l’analyse comportementale. Ce changement pourrait aider à atteindre les groupes non bancarisés et mal desservis, en particulier ceux de l’économie informelle. Toutefois, les avantages pourraient se retourner contre les utilisateurs sans garde-fous éthiques.
Les défis de la gouvernance
La même enquête de la CBK indique que peu d’institutions utilisant l’IA disposent de mécanismes pour la détection des biais, l’explicabilité des algorithmes ou la réparation pour les clients. Il est essentiel que les institutions puissent expliquer leurs décisions, surtout dans une société confrontée à des inégalités et à un fossé numérique croissant.
Alignement avec la stratégie nationale de l’IA
Il est crucial que le Kenya aligne sa stratégie nationale d’IA avec les directives de la CBK. Les réglementations financières doivent explicitement intégrer des valeurs d’inclusivité, d’éthique, de responsabilité, d’intégrité des données et d’supervision humaine proportionnée.
Utilisation des environnements réglementaires
Les environnements réglementaires (regulatory sandboxes) pourraient être utilisés pour tester les systèmes d’IA en matière d’équité et de transparence, et non seulement de précision prédictive. Il est également important que les fonctions de conformité évoluent, passant d’une révision post-développement à une influence active sur les systèmes d’IA dès la phase de conception.
Conclusion
En fin de compte, le succès de l’IA dans le risque de crédit dépendra de la gouvernance et non de la technologie seule. Le Kenya doit se poser la question : l’IA va-t-elle élargir l’accès financier ou renforcer l’exclusion masquée en tant qu’innovation ? Réel progrès dépendra des régulateurs établissant des normes applicables et des institutions intégrant une véritable gouvernance de l’IA dans leurs opérations. Sans ces deux éléments, la promesse de l’IA pourrait devenir une menace pour l’inclusion, et non un facilitateur.
