Editorial
Texte intégral
1Nos activités, nos pratiques professionnelles et même nos imaginaires sont de plus en plus régis par des applications techniques associées à l’intelligence artificielle (IA). Touchant des domaines aussi variés que la santé, l’éducation, l’emploi, la sécurité ou encore la justice, ces applications nous enserrent de toutes parts en induisant des transformations économiques, sociales et culturelles. C’est pour cela qu’il est important que le développement de l’IA se fasse conformément à des valeurs centrées sur l’humain, telles que les libertés fondamentales, l’égalité et l’équité. Il convient donc de donner un sens à ces applications, autrement dit, de « s’assurer que le développement de ces technologies ne contribue pas à accroître les inégalités sociales et économiques ; et s’appuyer sur l’IA pour effectivement les réduire » (Villani et al., 2018). C’est aussi la préoccupation de Karine Gentelet et al. qui explorent, à travers l’ouvrage collectif Les intelligences artificielles au prisme de la justice sociale (2023), les enjeux à l’intersection entre justice sociale et IA.
2Concernant les inégalités sociales, par exemple, plusieurs travaux mettent en évidence que les algorithmes reproduisent, et parfois amplifient, les biais sociaux présents dans les données sur lesquelles ils sont entraînés. Comme le souligne Kate Crawford (2021) dans Atlas of AI, les systèmes d’intelligence artificielle s’inscrivent dans des structures de pouvoir et de production qui peuvent renforcer des inégalités existantes. De même, les recherches de Ruha Benjamin synthétisées dans Race After Technology (2019) montrent que les technologies dites « intelligentes » peuvent produire des effets discriminatoires, en particulier lorsqu’elles sont appliquées à des contextes sensibles comme le recrutement, le logement ou la justice pénale.
3Dans ce contexte, l’ouvrage en deux tomes d’Alain Alcouffe, Bernard Fourcade, Jean-Michel Plassard, Gabriel Tahar, Efficacité versus équité en économie sociale (2000) arrive au point nommé pour aider à penser les tensions entre l’efficacité des solutions IA et l’équité dans divers domaines (emploi, formation, protection sociale, discrimination, etc.). Cet équilibre est nécessaire dans le domaine des politiques publiques, et plus précisément des politiques d’emploi et de formation, dans celui des systèmes de protection sociale pour prévenir la discrimination et promouvoir la cohésion sociale et la redistribution, ainsi qu’à travers les modèles de développement associés.
4Ces constats renvoient à une problématique centrale : comment garantir une utilisation équitable de l’IA au service de l’inclusion et de la justice sociale ? Les approches de fairness in machine learning (Barocas, Hardt & Narayanan, 2019) proposent des cadres techniques pour réduire les biais algorithmiques, mais elles demeurent insuffisantes si elles ne s’accompagnent pas d’une réflexion plus large sur la gouvernance et l’éthique de l’IA. Comme l’affirme le rapport de l’UNESCO (2021) sur l’éthique de l’intelligence artificielle, il est essentiel de concevoir des mécanismes de régulation qui favorisent la transparence, la responsabilité et la participation des citoyens. L’OCDE (2019) ajoutera qu’il faut développer une IA ouverte à tous.
5C’est pour contribuer à la réflexion autour de cette question que la revue Communication, technologies et développement propose le dossier thématique n°18. L’IA ouverte à tous y est convoquée sous la notion d’équité sociale. Ce concept renvoie à la promotion d’une société démocratique, saine, sûre et juste, fondée sur l’intégration sociale et la cohésion, qui respecte les droits fondamentaux et la diversité culturelle, assure l’égalité entre hommes et femmes et combat la discrimination sous toutes ses formes. De ce point de vue, l’équité sociale est proche de la justice sociale, qui renvoie à l’égalité des droits et des devoirs de base pour les citoyens et une possible acceptation d’inégalités socio-économiques que si et seulement si elles engendrent des avantages pour tous en particulier pour les plus défavorisés (Rawls, 1987).
6Dans cette perspective, la question de l’équité sociale à l’ère de l’IA ne se limite pas à un enjeu technique : elle interroge profondément les choix politiques, économiques et culturels qui orientent le développement technologique. Loin de se réduire à un débat entre innovation et précaution, elle invite à repenser les finalités mêmes de l’IA afin qu’elle constitue un levier de justice et de réduction des inégalités, plutôt qu’un facteur de fracture sociale.
7Le numéro s’est fixé pour objectif de générer une convergence des savoirs par une approche pluridisciplinaire sur les implications de ce développement technologique sur l’équité sociale. Et comme on pouvait s’y attendre, la réflexion sur l’équité renvoie inexorablement à celle sur l’éthique.
8En ouverture de la discussion, Horea Mihai Badau propose une Charte Éthique des Algorithmes IA pour guider les utilisateurs dans leur interaction éthique avec l’IA. Cette charte, basée sur l’observation du comportement des utilisateurs sur TikTok et ChatGPT, énonce 12 principes, dont la sensibilisation à l’IA, l’honnêteté, la diversité, la responsabilité, le respect de la vie privée, la collaboration, le respect du droit d’auteur et des autres utilisateurs, l’évitement de la désinformation, l’encouragement de la transparence, le partage des meilleures pratiques et la politesse. C’est également sous le prisme de l’éthique que Lamyae Jmoula entrevoit une IA pour tous. L’autrice examine les principes éthiques élaborés par quatre instances internationales pour favoriser des usages responsables et durables de l’IA.
9Pour Yang Yu et Liwei Bo, l’équité sociale passe par l’égalité dans les interactions culturelles et les transactions interculturelles. Son texte montre comment l’intelligence artificielle et les robots intelligents favorisent la participation des utilisateurs à la production et à la diffusion des produits culturels et analyse les influences positives et négatives de l'intelligence artificielle sur la communication interculturelle. C’est aussi sous l’angle de la culture que Innocent Azilan et Kouméalo Anaté abordent le sujet. Leur texte analyse l’essor de l’intelligence artificielle générative (IAG) dans la création littéraire et ses effets sur la délégation de la créativité. Inévitablement, l’approche critique des différentes positions autour de l’IA littéraire et leurs controverses, proposée par les deux auteurs, conduit logiquement à la proposition d’une éthique de la co-création qui recentre l’intentionnalité de l’utilisateur-auteur et plaide pour de nouveaux paradigmes d’attribution et de gouvernance des œuvres hybrides. Marcienne Martin prolonge cette réflexion en se demandant quelle est la différence, d’un point de vue culturel, entre la création artistique née des sentiments et de l’imagination de l’Homo sapiens et le même phénomène développé dans l’intelligence artificielle ?
10Relwende Aristide Yaméogo et Joël Colloc ont quant à eux choisi d’examiner le sujet dans le domaine médical. À partir d’une observation des usages des technologies en pratique médicale, les auteurs révèlent la réticence des médecins quant à l’introduction du big data et de l’intelligence artificielle dans la pratique médicale du fait des risques d’atteinte à l’éthique médicale et des bouleversements néfastes sur la relation de soins malgré les nombreux avantages. Le risque principal est la perte de la confiance du patient en son médecin. Les auteurs en appellent à la mise en place de processus de co-construction des outils avec la collaboration de tous les acteurs et le respect des règles métiers pour leur appropriation dans le domaine médical.
11Même lorsqu’on envisage l’équité de l’IA du point de vue sécuritaire, l’éthique n’est pas loin, comme le fait Fabrice Lollia, on aboutit à la conclusion selon laquelle il faut des solutions éthiques concernant les biais directs (comme les discriminations) et indirects (par exemple, le risque de crédit pour une catégorie sociale non prise en compte, déformant le résultat de l’analyse finale) ou la construction des algorithmes, avec la question de leur neutralité pour corriger un biais par un autre biais.
12Il en est de même dans le domaine des médias et du journalisme. L’analyse des pratiques journalistiques et de la production médiatique favorisées par l’intelligence artificielle, tout comme l’étude de l’engagement du public envers les contenus générés par l’IA, à l’instar des travaux de Soumaya Berjeb, mettent en évidence de nombreux dilemmes éthiques notamment en ce qui concerne la confidentialité des données et les risques de désinformation. Cette dernière dimension interroge également Javier Toscano lorsqu’il entreprend d’évaluer sa pertinence sociale et ses défis théoriques à la lumière des développements récents de l’IA et de l’apprentissage automatique.
Pour citer cet article
Référence électronique
Etienne Damome, « Editorial », Communication, technologies et développement [En ligne], 18 | 2025, mis en ligne le 01 novembre 2025, consulté le 19 avril 2026. URL : http://journals.openedition.org/ctd/14421 ; DOI : https://doi.org/10.4000/155wn
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