Jean-Jacques Pluchart
L’encyclique Magnifique Humanité publiée en mai 2026 (voir clubturgot.com 114) a relancé les débats sur les principes éthiques de l’IA. Différents mouvements constitués d’institutions, d’entreprises, de laboratoires scientifiques et de think tanks, s’efforcent de définir des référentiels éthiques – sous forme de codes et de chartes – basés à la fois sur des réflexions philosophiques, sociologiques et psychologiques, mais ce cadre suscite des débats entre régulationnistes et libertariens.
Les fondements des éthiques de l’IA
Les délibérations éthiques relatives aux pratiques de l’IA suivent trois principales approches : universelle, normative et appliquée. La première – de nature axiologique et inspirée par Kant, et Rousseau – repose sur les principes et les valeurs qui fondent la vie en société : le respect de l’homme, de la vérité, de la justice, de la nature… La seconde – dite légaliste ou prescriptive – recouvre des jugements moraux et des valeurs sociales, comme le vrai ou le faux, le bon ou le mauvais, le juste ou l’injuste… La troisième – de nature praxéologique – mesure les conséquences, les externalités ou les impacts d’un système, d’un comportement ou d’un objet sur l’économie, la nature, la société ou la personne. Elle est le plus souvent appliquée aux nouvelles technologies, notamment à l’IA, et au management, notamment durable (Pistilli, 2024).
Les référentiels éthiques de l’IA
Afin de limiter leurs impacts négatifs sur les pensées, les décisions ou les comportements collectifs et individuels, des guides ou des chartes d’éthique publiés par les entreprises et des codes normatifs, référentiels et/ou règlements édictés par des régulateurs (Organisations internationales, États-nations, associations),visent à encadrer la conception des logiciels et l’utilisation de leurs données et résultats par les entreprises (Constantinides & al, 2024). Les codes ne revêtent généralement pas de dimension déontologique ou morale, contrairement aux chartes, aux guides ou, en France, aux « raisons d’être » des entreprises.
Les institutions internationales comme l’OCDE, l’ONU, l’UNESCO et le G7 se sont efforcées depuis 2019 d’instaurer une « éthique normative » et « une gouvernance mondiale de l’IA ». Le Vatican, notamment inspiré par les travaux de Bonanti (2018) inspirateur de plusieurs codes, prône l’avènement d’une « algor- éthique » (ou éthique des algorithmes) fondée sur les principes « de transparence, d’inclusion sociale, de responsabilité, d’impartialité et de fiabilité». Dans l’ensemble, selon Menecoeur (2020), les 126 documents sur l’éthique de l’IA recensés au niveau mondial, se partagent entre des codes publics (nationaux et internationaux) et des guides privés (d’entreprises, d’universités et d’associations). Mais les gouvernants des États – Unis, de la Chine populaire et de l’Union européenne, ainsi que les dirigeants de leurs entreprises numériques, appliquent en pratique des règles, des codes et des guides éthiques qui répondent à des approches souvent différentes.
Le relativisme éthique de l’IA
Les textes européens – et notamment l’AI Act – font notamment l’objet d’intenses actions de lobbyng, notamment de la part des GAFAM, afin d’éviter l’AI open source et les déclassements de certains logiciels d’AI générative. La plupart des think tanks européens conseillent un renforcement de la régulation de l’IA, comme l’Institut Montaigne, qui a lancé l’opération Objectif IA en faveur de la formation au numérique, l’Observatoire de la RSE qui s’efforce de mettre l’IA au service de l’application des normes ESG, et l’Institut Louis Bachelier qui a engagé le programme Good in Tech afin de mesurer l’impact de l’IA sur la société
Mais un collectif regroupant 30 leaders mondiaux de l’IA a dénoncé l’approche européenne, déclarant que « l’Europe est devenue moins compétitive et moins innovante par rapport à d’autres régions, et elle risque maintenant de prendre encore plus de retard à l’ère de l’IA en raison de décisions réglementaires incohérentes ». Ces réactions montrent que les codes et les guides de l’IA sont soumis à une forme de « relativisme éthique », car ils dépendent de facteurs à la fois technologiques et économiques, mais aussi – et de plus en plus – de considérations géopolitiques et culturelles. Ils font l’objet de lectures différentes selon les disciplines, les métiers et les idéologies des acteurs de l’IA et de l’idéologie.
Aux États-Unis, sous l’influence des Federal Guidelines for Sentencing Organisations (1991), les guides pratiques (guidelines) sont plus fréquents parmi les entreprises américaines que parmi les firmes européennes ou chinoises. Les GAFAM ont engagé un Partnership on AI qui recommande l’application de principes généraux et un engagement collectif: « Nous nous engageons à mener des recherches ouvertes et à dialoguer sur les implications éthiques, sociales et économiques de l’IA » (Hern, 2016). Mais l’interprétation de ces principes diffère d’une société à l’autre. Google met l’accent sur les critères sociaux (notamment les non-discriminations). Apple affiche une charte fondée sur l’honnêteté et sur le respect des parties prenantes. Meta déclare seulement appliquer les normes professionnelles en vigueur.Amazon reprend les principes fondamentaux, mais déclare paradoxalement que « l’IA pilote l’humain » ; Microsoft et Open AI affichent des « Codes de confiance reflétant leurs cultureset leurs valeurs ; ils reconnaissent « le potentiel de partialité des algorithmes et s’efforcent d’en atténuer l’impact ».
En Europe, les réflexions sur l’éthique de l’IA ont été lancées en 2015 et ont débouché sur un règlement visant la protection des données personnelles (Data Governance Act) publié en 2018 (mais appliqué en 2023), puis d’un livre blanc sur l’IA (2020), d’une directive sur les microprocesseurs (Chips Act, 2023) et d’une directive sur l’intelligence artificielle (AI Act) votée en 2024, (maisapplicable en 2026).
Ces textes s’efforcent de gérer les risques induits par l’IA et de promouvoir une « IA digne de confiance » reposant sur le respect des lois (Lawful AI), des valeurs éthiques (ethical AI) et des compétences techniques (robust AI). Les principes – empruntés à la bioéthique – portent sur l’autonomie humaine (respect des droits des citoyens), la prévention de toute atteinte (protection des hommes et des biens), l’équité (entre utilisateurs) et l’explicabilité (des logiciels).. Ces principes ont été ensuite déclinés en « exigences » : les systèmes (données, logiciels, résultats) doivent « rester sous contrôle humain » ; ils doivent être robustes, surs et transparents » . Le respect des exigences est contrôlé par des méthodes dites « techniques » : audit des « architectures dignes de confiance » (Trustworthy AI), contrôle de l’application des normes de conception (X-by-design), des méthodes d’explication, des essais, des validations et des mises en place. Des méthodes non- techniques complètent ce dispositif : régulation par des codes, des chartes et des guides, certification des systèmes, orientation des formations à l’IA et des recherches sur l’IA.
Parmi ces méthodes, l’IA Act hiérarchise les systèmes d’IA dits « fondationnels » en fonction de trois niveaux de risques sur les vies publiques et privées : les modèles qualifiés « d’inacceptables », entraînant des utilisations intrusives et discriminatoires de l’IA, sont interdits ; les systèmes qualifiés « à hauts risques », pouvant porter atteintes à la santé, à la sécurité ou aux droits fondamentaux des personnes ou de l’environnement, sont soumis à un régime strict de surveillance des biais des logiciels et de gouvernance des données (les fausses images, les contenus illicites, les images ou les textes soumis à droit d’auteur, devront notamment être signalés et corrigés) ; les « systèmes à risque modéré » devront faire l’objet de déclarations de conformité. Le règlement européen vise notamment à limiter le détournement des codes d’éthique au profit des seuls intérêts marchands (Ethic ou Blue washning). Les gouvernants européens ambitionnent de transformer « l’Union européenne en leader mondial de l’innovation en matière d’IA, tout en veillant à ce que les technologies de l’IA profitent à tous les citoyens européens ».
(extrait de la conférence de J-J.Pluchart sur « les impacts de l’IA sur les pratiques ESG » dans la cadre du symposium IPM- FNEGE du 25 juin 2026).
