À l’heure où les systèmes d’intelligence artificielle prennent une place croissante dans les dispositifs de conformité : KYC, filtrage AML, scoring de risques, lutte anti-fraude, éthique, protection des données, etc. Une question clé s’impose : comment garantir l’équité, la transparence et la fiabilité de ces systèmes automatisés ?
Si l’automatisation promet efficacité et réactivité, un biais algorithmique mal maîtrisé peut entrainer :
- Des exclusions injustifiées de transactions clients
- Une perte de confiance dans les dispositifs internes
- Des risques juridiques, éthiques et réputationnels
- Des sanctions réglementaires
Ces biais peuvent provenir de jeux de données incomplets ou biaisés, de méthodes d’étiquetage approximatives ou encore de choix de modélisation non transparents...
Alors, comment s’en prémunir ?
- Cartographier les biais dès l’inventaire des systèmes IA et des cas d’usage sensibles
- Soigner la qualité des données : éviter les datasets biaisés ou incomplets
- Impliquer les parties prenantes (compliance, IT, RH, éthique, juridique) dès la phase de conception
- Mettre en place un processus de validation et d’explicabilité des algorithmes, notamment pour les systèmes à haut risque
- Anticiper l’auditabilité
- Définir des plans de remédiation
Avec l’IA Act qui entre en vigueur dès août 2026, ces exigences deviennent non seulement souhaitables mais obligatoires. Les régulateurs attendent des institutions financières une maîtrise de bout en bout de leurs systèmes IA : du design à la supervision continue.
Toute décision automatisée doit pouvoir être expliquée, tracée et contrôlée.