Abécédaire Imaginaire de l’Intelligence Artificielle – Cognition et Esprit Critique

Biaisonnance

/bjɛ.zo.nɑ̃s/

n.f. Phénomène d’amplification et de propagation des biais par les systèmes d’intelligence artificielle, créant un effet de caisse de résonance qui intensifie les partialités et les propage comme une contagion.

Vous avez remarqué comment vos recommandations deviennent de plus en plus homogènes ? Comment votre assistant IA semble confirmer systématiquement vos opinions ? Comment certains stéréotypes se retrouvent subtilement renforcés dans les contenus générés ? Vous assistez à la biaisonnance en action, ce processus insidieux par lequel l’IA amplifie et propage les partialités présentes dans ses données d’entraînement.

« La biaisonnance est particulièrement visible dans les algorithmes de recommandation qui transforment nos chambres d’écho numériques en véritables bunkers idéologiques. »

« Pour lutter contre la biaisonnance, les développeurs d’IA implémentent désormais des mécanismes de diversification délibérée dans leurs systèmes. »

« L’effet de biaisonnance transforme des partialités subtiles en clivages profonds à mesure que l’IA amplifie et propage ces orientations initiales comme une contagion numérique. »

Fusion élégante de « biais » et « résonance« , ce terme capture parfaitement la dynamique d’un phénomène particulièrement préoccupant : la façon dont les biais, préjugés et partialités présents dans les données d’entraînement ne font pas que persister dans les systèmes d’IA, mais s’amplifient et se propagent à la manière d’une contagion idéologique. Comme dans une caisse de résonance où le son s’intensifie par réverbération, les partialités initiales se renforcent à chaque itération algorithmique.

La biaisonnance se distingue des biais traditionnels par son caractère auto-renforçant et sa dynamique d’amplification contagieuse. Contrairement aux préjugés humains qui peuvent être contestés par l’expérience ou le dialogue, les biais algorithmiques opèrent sous couvert d’objectivité mathématique, leur conférant une autorité nouvelle et troublante. Plus insidieux encore, ces systèmes créent des boucles de rétroaction où les résultats biaisés produisent de nouvelles données biaisées qui, à leur tour, renforcent les partialités initiales, créant un cycle de contagion difficile à interrompre.

D’autres termes comme « distorsonnance » (fusion de « distorsion » et « résonance ») ou « distiagion » (combinaison de « distorsion », « IA » et « contagion ») ont été proposés pour décrire ce phénomène, mais « biaisonnance » s’est imposé pour sa clarté et sa capacité à évoquer immédiatement l’idée d’une résonance amplificatrice des biais. Tout comme le clivström crée un tourbillon d’inégalités sociales qui s’accélère, la biaisonnance génère un tourbillon cognitif où les préjugés s’intensifient de façon exponentielle.

Ce phénomène soulève des questions fondamentales sur la neutralité supposée de la technologie et sa capacité à reproduire, voire amplifier, les inégalités et divisions sociales existantes. La biaisonnance nous rappelle que les algorithmes ne sont jamais vraiment neutres – ils reflètent et souvent exacerbent les partialités de leurs créateurs et des données sur lesquelles ils sont entraînés, transformant chaque système d’IA en potentielle caisse de résonance pour les préjugés de notre société.

Avez-vous déjà pris conscience de la manière dont votre vision du monde pourrait être progressivement déformée par ce phénomène de biaisonnance, cette amplification contagieuse des partialités à travers les systèmes d’IA que vous utilisez quotidiennement ?

Retour au Sommaire de l’Abécédaire