IA et DEI
L’intelligence artificielle a le potentiel d’infuser la diversité, l’équité et l’inclusion (DEI) dans les organisations à un niveau systémique, si elle est utilisée judicieusement.
Lorsqu’elle est jumelée à une lentille de DEI, l’intelligence artificielle (IA) peut s’assurer que les parcours et les processus fondamentaux soutiennent la stratégie de DEI de l’organisation, et même démanteler les préjugés historiques qui peuvent passés inaperçus. Cependant, la plupart des entreprises estiment qu’elles ne sont pas prêtes* à prospérer à l’ère du travail d’équipe humain-machine. Et l’étude de Mercer Tendances mondiales en talents révèle que seulement 16 % des employés à l’échelle mondiale croient que les dirigeants de leur organisation adoptent vraiment l’IA et/ou l’automatisation.
Ceux qui n’utilisent pas ou ne comprennent pas l’IA ne peuvent pas récolter les récompenses, ni gérer l’impact de l’IA sur la DEI. Les principales entreprises gardent plusieurs risques et opportunités à l’esprit dans leurs transformations numériques.
Les risques que l’IA pose à la DEI
L’IA pourrait bloquer ou inverser les progrès de la DEI de l’entreprise et même exacerber les problèmes que ce travail vise à résoudre. Seulement 33 % des employés s’attendent (ou ont déjà vu) à des changements positifs dans leur charge de travail en raison de l’IA ou de l’automatisation. C’est en partie parce que de nombreuses entreprises essaient de conserver leurs anciens processus lorsqu’elles adoptent de nouvelles technologies. Les formulaires papier deviennent des fichiers numériques faciles à créer, à copier et à déplacer, de sorte que l’encombrement qu’ils alimentent s’aggravent souvent.
Du point de vue de la DEI, cette tendance vers les affaires comme d’habitude peut amplifier la marginalisation déjà présente dans l’organisation. Voici ce qu’il faut surveiller :
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Préjugé
Les sorties d’IA génératives peuvent perpétuer les préjugés trouvés dans les données de formation, les algorithmes et d’autres intrants qui les guident. Des outils comme Midjourney* et ChatGPT* ont été formés sur une multitude de données en ligne, y compris du contenu nuisible et biaisé qui a été inclus dans leurs résultats.
Les données de l’entreprise peuvent également saisir des décisions historiquement biaisées. Les personnes de certains groupes peuvent avoir été embauchées à des taux inférieurs ou avoir reçu moins de rétroaction positive que d’autres. Les modèles d’IA qui ne sont pas formés sur des données diversifiées et de haute qualité et conçus pour signaler les préoccupations pourraient simplement répéter ces tendances de préjugés des dossiers de l’entreprise.
Les préjugés sont également présents dans d’autres applications d’IA. Les outils de reconnaissance faciale et d’analyse qui sont principalement formés sur les images d’hommes blancs, par exemple, peuvent mal lire les photos de femmes et de personnes de couleur. De plus, les défauts de développement peuvent amener une foule d’algorithmes prédictifs à prendre des décisions déloyales et défavorables pour les groupes marginalisés sur tout, des demandes de prêt aux peines pénales.
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Confidentialité et sécurité des donnéesSans les bons contrôles en place, la connexion de l’IA aux systèmes de l’entreprise peut nuire à la confidentialité et à la sécurité des données des employés. Les collègues pourraient avoir accès aux données privées de chacun. Les fournisseurs d’IA peuvent recueillir, vendre ou mal gérer les renseignements personnels des clients et de leurs employés. Ces fournisseurs pourraient même ne pas sécuriser ces renseignements contre les cyberattaques et le vol d’identité par des tiers.
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La division numérique
La plus grande menace de l’IA est peut-être le fossé numérique : un écart entre ceux qui peuvent accéder aux nouvelles technologies et ceux qui ne peuvent pas. Tout comme les ordinateurs, Internet et les appareils mobiles, l’IA libère de nouvelles ressources et capacités, et ceux qui ne peuvent pas l’utiliser n’en profiteront pas.
Une partie de la division numérique est matérielle. Au minimum, l’utilisation de l’IA nécessite un ordinateur ou un appareil mobile que de nombreuses personnes ne peuvent pas se permettre ou ne reçoivent pas de leurs entreprises, à moins que cela ne soit essentiel à leur travail. Les outils d’IA basés sur le Web exigent un accès à Internet, mais ce n’est pas bon marché non plus, et ils ne sont pas disponibles dans certaines régions rurales.
De plus, l’IA générative nécessite beaucoup plus de puissance informatique que ce à quoi la plupart des gens peuvent accéder gratuitement. Certains fournisseurs offrent des versions « gratuites » simplifiées d’outils d’IA génératifs, mais ils recueillent souvent les renseignements personnels des utilisateurs pour subventionner les coûts. Les outils plus avancés exigent généralement que les gens ou leurs employeurs paient des frais d’abonnement, et même dans les grandes entreprises, c’est un coût important qui limite souvent la vitesse et la disponibilité de ces outils.
La division numérique concerne également l’exposition. Il faut un apprentissage pratique pour utiliser, comprendre et bénéficier efficacement de l’IA. Les personnes qui n’ont pas l’occasion de l’utiliser à la maison, à l’école ou au travail ne profiteront pas de la même croissance professionnelle que celles qui le font.
Les occasions que l’IA apporte à la DEI
- 1 Accroître l’efficacité
- 2 Application d’une lentille DEI
- 3 Améliorer l’engagement
- 4 Réduire les obstacles
Au milieu des budgets et de l’adhésion qui s’estompent, ce n’est pas un secret que les programmes de DEI se replientet* que les dirigeants de DEI se sentent épuisés. Certains chefs de la diversité* se retirent complètement, épuisés par le fait de tout faire eux-mêmes.
Ça suffit.
L’IA peut aider à réduire le fardeau pour les dirigeants en matière de DEI et à optimiser les coûts. De la rédaction de contenu à la production de rapports sur les mesures de DEI, la capacité de l’IA à rationaliser et à automatiser permettra finalement aux équipes de DEI d’en faire plus avec les ressources existantes.
Ceux qui font partie de la fonction DEI ne sont pas les seuls à en bénéficier. Selon le sondage de Mercer Canada 2023–2024 « Dans la tête des employés », 51 % des employés croient que la technologie les aidera à être plus efficaces au travail. De plus, ils s’attendent à ce que l’IA générative augmente l’efficacité des opérations de leur entreprise.
L’analyse des données de l’entreprise pour déceler les préjugés et les inégalités, dans l’ensemble des employés et dans toutes les dimensions de la diversité, semble-t-elle être une entreprise massive? C’était — jusqu’à ce que l’IA arrive. L’IA peut traiter d’énormes ensembles de données en une fraction du temps qu’il faudrait à la plupart des gens par eux-mêmes.
De même, la vérification des communications dans une optique de DEI est une tâche essentielle avec peu de place pour l’erreur. Les communications d’entreprise sont souvent planifiées des semaines ou des mois à l’avance, mais les contextes linguistiques et culturels inclusifs évoluent en temps réel. L’IA peut aider les organisations à suivre le rythme du changement, à vérifier les préoccupations dans leurs messages et à affiner les communications pour un impact maximal.
L’IA peut également favoriser la DEI grâce à un meilleur engagement. Par exemple, l’IA générative peut aider les recruteurs à attirer et à mobiliser des talents diversifiés grâce à des stratégies, une sensibilisation, des descriptions de poste et des entrevues plus inclusives.
L’IA générative peut également surveiller le sentiment et le rendement des employés, et même guider la direction pour mieux servir et retenir les talents des groupes sous-représentés. Cet encadrement pourrait inclure des simulations de formation pour interagir avec différents segments de main-d’œuvre.
La segmentation de la main-d’œuvre par traits communs peut être utile, jusqu’à un certain point. Mais trop se concentrer sur les segments pourrait détourner l’attention de toute la portée de la diversité dans l’ensemble de la main-d’œuvre. L’IA peut améliorer l’expérience des employés grâce à un engagement hautement personnalisé.
L’IA générative, en particulier, a le pouvoir de réduire les obstacles. Il peut synthétiser, analyser et créer des informations au nom des utilisateurs pour aider à combler les lacunes en matière de connaissances et de compétences. Cette capacité permet d’égaliser les règles du jeu et d’ouvrir de nouvelles possibilités de carrière à un plus grand nombre de personnes provenant de populations mal desservies.
L’IA générative peut également briser la barrière linguistique. Il traduit le texte et la parole d’une langue à l’autre avec une vitesse et une précision remarquables, et manipule même la vidéo en direct* afin que les gens puissent sembler parler d’autres langues seuls. Ces capacités amélioreront la communication entre les collègues et les organisations multinationales et permettront aux personnes des secteurs à faible revenu de travailler à distance pour de meilleurs salaires.
Qu’est-ce que cela signifie pour l’accessibilité : l’occasion pour les personnes, avec ou sans handicap, d’accéder aux ressources avec une facilité et une efficacité similaires? L’IA prend en charge les fonctions texte-parole et parole-texte et génère même des descriptions audio du contenu visuel* pour les personnes avec handicaps. Ces technologies d’assistance créent plus d’occasions pour plus de personnes.
La voie à suivre
Établir la gouvernance de l’IA
La gouvernance de l’IA est un système de règles et de surveillance pour s’assurer que l’IA est développée et utilisée de manière responsable. Ce système peut inclure un comité de risque de l’IA (avec une représentation diversifiée) et des vérifications d’algorithmes de routine pour résoudre toute préoccupation. Ces mesures de protection peuvent aider les gouvernements et d’autres institutions à gérer l’impact de l’IA sur les personnes, le climat et l’économie.
Les entreprises explorent la gouvernance de l’IA pour plusieurs raisons, y compris la réduction des menaces à la sécurité et l’augmentation des possibilités de DEI. Les entreprises peuvent intégrer des processus et des politiques éthiques en matière d’IA dans leurs transformations numériques afin d’atténuer les risques liés aux préjugés, aux données des employés et à la division numérique. Il s’agit de passer des problèmes aux solutions : moins se soucier de concevoir la bonne chose et plus de bien la concevoir.
Assurer un accès équitable
L’IA est prête à transformer notre façon de travailler, d’apprendre et de se connecter. Compte tenu de son potentiel, les premiers adopteurs auront un avantage évident sur les gardiens de clôture. Mais l’exposition à l’IA peut varier selon la démographie, le statut socioéconomique et d’autres dimensions. L’élargissement de l’accès à l’IA aidera à répandre les gains et à réduire le fossé numérique. Voici quelques façons d’y parvenir :
- Campagnes d’éducation et de sensibilisation du public pour promouvoir la connaissance de l’IA
- Investissements dans l’infrastructure de l’IA (appareils, matériel Internet, serveurs en nuage)
- Aide financière pour les outils alimentés par l’IA et les technologies connexes
- Conception accessible dans les applications d’IA pour les personnes handicapées
- Partenariats institutionnels pour synergiser la formation, les ressources et les occasions en matière d’IA
Favoriser le développement de carrière
Bien que l’élargissement de l’accès à l’IA puisse également stimuler le développement de carrière, les outils d’IA génératifs s’adressent souvent uniquement aux travailleurs numériques et aux professionnels de l’entreprise. Ce ne sont pas tous les secteurs qui préparent les employés à prospérer avec l’IA : Il pourrait bientôt automatiser une gamme de tâches administratives, et il n’est pas nécessaire pour certains emplois à col bleu, comme la fabrication de première ligne.
Ces travailleurs pourraient tirer parti de l’IA à l’avenir pour combler les lacunes dans leurs connaissances et leurs compétences. Mais ils doivent d’abord savoir comment l’utiliser, et selon l’étude Tendances mondiales en matière de talents, moins de la moitié des employés (45 %) ont confiance que leurs organisations leur enseigneront les compétences dont ils ont besoin si leur emploi change en raison de l’IA ou de l’automatisation. Les organisations ont donc un rôle à jouer si nous voulons vraiment tirer profit des connaissances démocratisées de l’IA générative.
Le manque d’expertise en IA alimente également une crise « technologique » dans la main-d’œuvre mondiale. L’offre actuelle de compétences en IA parmi les travailleurs ne satisfera pas la demande de ces compétences dans un avenir proche. Alors, comment les employeurs pourraient-ils travailler pour combler cette pénurie de compétences?
Le requalification et le perfectionnement des compétences peuvent résoudre la crise et favoriser l’équité, à la fois dans les possibilités de carrière et dans la façon dont les gains de l’IA sont distribués. Une partie du temps et de l’argent économisés peut être réaffectée à une formation en IA qui profite à l’ensemble de la main-d’œuvre. De tels efforts offrent des compétences transférables qui peuvent mener à un meilleur cheminement de carrière et à une meilleure employabilité, en particulier pour les personnes de groupes sous-représentés.
L’avenir des humains et des machines
Conseil de la haute direction
Directeur principal, Stratégie et analyse des effectifs
Directeur de l’innovation – Mercer | Leapgen
Associé, conseiller en transformation
Membre de l’équipe conseil en diversité, équité et inclusion
Membre de l’équipe conseil en diversité, équité et inclusion