{"id":5644,"date":"2025-01-08T19:09:38","date_gmt":"2025-01-08T19:09:38","guid":{"rendered":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/?p=5644"},"modified":"2025-01-30T10:21:36","modified_gmt":"2025-01-30T10:21:36","slug":"gouvernance-des-donnees-responsable-pour-un-monde-plus-equitable","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/gouvernance-des-donnees-responsable-pour-un-monde-plus-equitable\/","title":{"rendered":"Gouvernance des donn\u00e9es responsable pour un monde plus \u00e9quitable"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-text-align-left\">Lors du s\u00e9minaire sur la gouvernance des donn\u00e9es, pr\u00e9sent\u00e9 par les \u00e9tudiants-es du Master en sciences de l\u2019information (Bolognesi et al., 2024), il a \u00e9t\u00e9 soulign\u00e9 que l\u2019intelligence artificielle intervient dans des d\u00e9cisions critiques mettant en \u00e9vidence l\u2019importance de la qualit\u00e9 et de la gestion des donn\u00e9es. La gouvernance des donn\u00e9es \u00e9merge comme une solution pour garantir que ces technologies restent justes et transparentes, en particulier face \u00e0 des biais syst\u00e9matiques qui affectent disproportionnellement certaines populations.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Biais invisibles, r\u00e9sultats visibles : quand l&#8217;IA oublie la diversit\u00e9<\/h2>\n\n\n\n<p>Les biais algorithmiques apparaissent lorsque les donn\u00e9es d&#8217;entra\u00eenement des syst\u00e8mes d&#8217;IA ne repr\u00e9sentent pas fid\u00e8lement la diversit\u00e9 des populations. Le syst\u00e8me de reconnaissance faciale est l&#8217;un des exemples les plus \u00e9vidents de l&#8217;impact des biais dans les bases de donn\u00e9es. <\/p>\n\n\n\n<p>L&#8217;\u00e9tude <em>Gender Shades<\/em> (Buolamwini et Gebru, 2018) d\u00e9montre que ces syst\u00e8mes fonctionnaient de mani\u00e8re significativement moins pr\u00e9cise pour les femmes \u00e0 la peau fonc\u00e9e et les personnes de couleur par rapport aux hommes blancs. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, les syst\u00e8mes commerciaux de classification du genre affichaient des erreurs de pr\u00e8s de 35 % pour les femmes \u00e0 la peau fonc\u00e9e, contre moins de 1 % pour les hommes \u00e0 la peau claire.<\/p>\n\n\n\n<p>Les chercheurs-euses ont attribu\u00e9 cette in\u00e9galit\u00e9 de performance \u00e0 un probl\u00e8me fondamental : la repr\u00e9sentation insuffisante de certains groupes dans les ensembles de donn\u00e9es utilis\u00e9s pour entra\u00eener ces mod\u00e8les. En d&#8217;autres termes, les bases de donn\u00e9es contenaient une majorit\u00e9 de visages d&#8217;hommes blancs, ce qui a conduit \u00e0 des biais dans les algorithmes de reconnaissance faciale. Cet aspect soul\u00e8ve une question centrale en mati\u00e8re de gouvernance des donn\u00e9es : comment pouvons-nous garantir que les donn\u00e9es utilis\u00e9es pour entra\u00eener des syst\u00e8mes d&#8217;IA refl\u00e8tent fid\u00e8lement la diversit\u00e9 de la population humaine ?<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Gender Shades\" width=\"1140\" height=\"641\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/TWWsW1w-BVo?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Le projet Gender Shades propose une approche intersectionnelle pour \u00e9valuer l&#8217;inclusivit\u00e9 des produits li\u00e9s \u00e0 l&#8217;intelligence artificielle<\/em>.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">L\u2019impact des donn\u00e9es mal gouvern\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n<p>La gouvernance des donn\u00e9es se d\u00e9finit comme un cadre d\u2019autorisation et de contr\u00f4le sur la gestion des donn\u00e9es (Janssen et al., 2020). Cela inclut la cr\u00e9ation de politiques, de normes et de proc\u00e9dures qui r\u00e9gissent la collecte, le stockage, l\u2019utilisation et la destruction des donn\u00e9es. Dans le contexte de l\u2019IA, cela signifie garantir que les donn\u00e9es sont fiables, repr\u00e9sentatives et conformes aux r\u00e9glementations telles que la <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/legal-content\/FR\/TXT\/?uri=CELEX%3A32016R0679\">RGPD<\/a> et la <a href=\"https:\/\/www.kmu.admin.ch\/kmu\/fr\/home\/faits-et-tendances\/digitalisation\/protection-des-donnees\/nouvelle-loi-sur-la-protection-des-donnees-nlpd.html\">nLPD<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Les cons\u00e9quences d&#8217;une gouvernance des donn\u00e9es d\u00e9faillante vont bien au-del\u00e0 des enjeux organisationnels. Elles entra\u00eenent la marginalisation et l&#8217;exclusion de groupes vuln\u00e9rables, notamment les communaut\u00e9s autochtones (Oliver et al., 2024). Ces d\u00e9faillances conduisent \u00e0 une mauvaise interpr\u00e9tation, une utilisation non-autoris\u00e9e ou une exploitation abusive des informations concernant ces communaut\u00e9s. Cela g\u00e9n\u00e8re des repr\u00e9sentations erron\u00e9es, renforce les st\u00e9r\u00e9otypes et m\u00e8ne \u00e0 des d\u00e9cisions qui ignorent les valeurs culturelles et les r\u00e9alit\u00e9s v\u00e9cues des peuples autochtones. Sans une gouvernance efficace, ces communaut\u00e9s perdent le contr\u00f4le sur leurs donn\u00e9es, limitant leur capacit\u00e9 \u00e0 les utiliser de mani\u00e8re autonome et strat\u00e9gique et compromettant la pr\u00e9servation de leur patrimoine culturel. De plus, cela entra\u00eene des effets n\u00e9gatifs \u00e0 long terme, entravant l&#8217;\u00e9laboration de politiques publiques adapt\u00e9es et exacerbant les in\u00e9galit\u00e9s sociales et \u00e9conomiques. Une gouvernance des donn\u00e9es mal con\u00e7ue aggrave ainsi la marginalisation des peuples indig\u00e8nes, restreignant leur autonomie et leur participation \u00e0 la gestion de leurs informations.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Approches pour une gouvernance fiable<\/h2>\n\n\n\n<p>Le cadre conceptuel de la gouvernance des donn\u00e9es (Abraham et al., 2019) identifie plusieurs \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s pour une gestion efficace des donn\u00e9es au sein d&#8217;une organisation. Il inclut : <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li class=\"has-small-font-size\">les <strong>ant\u00e9c\u00e9dents<\/strong>, qui englobent les facteurs internes et externes influen\u00e7ant l&#8217;adoption de la gouvernance, tels que la culture d&#8217;entreprise et les r\u00e9glementations ;<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-small-font-size\">l&#8217;<strong>\u00e9tendue organisationnelle<\/strong> d\u00e9termine si la gouvernance est limit\u00e9e \u00e0 une partie de l&#8217;organisation ou implique des partenaires externes ;<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-small-font-size\">l&#8217;<strong>\u00e9tendue des donn\u00e9es<\/strong> fait la distinction entre les donn\u00e9es traditionnelles et les big data, plus complexes et massives. <\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-small-font-size\">les <strong>domaines d\u00e9cisionnels des donn\u00e9es <\/strong>concernent les aspects de gestion des donn\u00e9es comme la qualit\u00e9, la s\u00e9curit\u00e9 et le cycle de vie des donn\u00e9es ;<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-small-font-size\">les <strong>m\u00e9canismes de gouvernance<\/strong> comprennent les r\u00e8gles, proc\u00e9dures et interactions n\u00e9cessaires pour g\u00e9rer les donn\u00e9es efficacement ;<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-small-font-size\">les <strong>cons\u00e9quence<\/strong> de la gouvernance se mesurent en termes d&#8217;am\u00e9lioration de la performance organisationnelle et de gestion des risques, notamment la r\u00e9duction des erreurs et des fraudes.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"435\" src=\"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Capture-decran-2024-12-16-a-16.29.12-1024x435.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-5664\" srcset=\"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Capture-decran-2024-12-16-a-16.29.12-1024x435.png 1024w, https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Capture-decran-2024-12-16-a-16.29.12-300x127.png 300w, https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Capture-decran-2024-12-16-a-16.29.12-768x326.png 768w, https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Capture-decran-2024-12-16-a-16.29.12.png 1282w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Abraham et al. (2019, p. 428)<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusion<\/h2>\n\n\n\n<p>La gouvernance des donn\u00e9es est essentielle pour construire une intelligence artificielle qui soit non seulement performante, mais aussi juste et \u00e9thique. R\u00e9duire les biais algorithmiques passe par des donn\u00e9es diversifi\u00e9es, des cadres de contr\u00f4le robustes et une responsabilisation partag\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n<p>Alors que les donn\u00e9es, surnomm\u00e9es le \u00ab nouveau p\u00e9trole \u00bb, deviennent des ressources de plus en plus convoit\u00e9es, investir dans une gouvernance fiable est plus qu\u2019une n\u00e9cessit\u00e9 : c\u2019est une opportunit\u00e9 strat\u00e9gique pour b\u00e2tir un avenir \u00e9quitable.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Bibliographie<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>ABRAHAM, Rene, SCHNEIDER, Johannes et VOM BROCKE, Jan, 2019. Data governance: A conceptual framework, structured review, and research agenda.\u00a0<em>International Journal of Information Management<\/em>. Vol.\u00a049, pp.\u00a0424\u2011438. DOI\u00a010.1016\/j.ijinfomgt.2019.07.008.<\/p>\n\n\n\n<p>BOLOGNESI, Luigi et al., 2024. <em>Gouvernance des donn\u00e9es<\/em> [en ligne]. S\u00e9minaire sur les sciences de l&#8217;information, Carouge. 29 novembre 2024. Disponible \u00e0 l\u2019adresse : https:\/\/cyberlearn.hes-so.ch\/pluginfile.php\/3072865\/mod_resource\/content\/0\/ppt_MA_IS_seminaire_gouvernance_donnees_20241129.pdf [consult\u00e9 le 16 d\u00e9cembre 2024].<\/p>\n\n\n\n<p>BUOLAMWINI, Joy et GEBRU, Timnit, 2018. Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification. In\u00a0:\u00a0<em>Proceedings of the 1st Conference on Fairness, Accountability and Transparency<\/em>, pp.\u00a077\u201191 [en\u00a0ligne]. PMLR. 21\u00a0janvier\u00a02018. Disponible \u00e0 l\u2019adresse\u00a0: https:\/\/proceedings.mlr.press\/v81\/buolamwini18a.html [consult\u00e9 le 16\u00a0d\u00e9cembre\u00a02024].<\/p>\n\n\n\n<p>JANSSEN, Marijn et al., 2020. Data governance: Organizing data for trustworthy Artificial Intelligence.\u00a0<em>Government Information Quarterly<\/em>. Vol.\u00a037, no\u00a03, p.\u00a0101493. DOI\u00a010.1016\/j.giq.2020.101493.<\/p>\n\n\n\n<p>OLIVER, Gillian et al., 2024. Understanding data culture\/s: Influences, activities, and initiatives: An Annual Review of Information Science and Technology (ARIST) paper.\u00a0<em>Journal of the Association for Information Science and Technology<\/em>. Vol.\u00a075, no\u00a03, pp.\u00a0201\u2011214. 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