Par Emma Vidal Madjar, pour le blog MBA DMB

Biais des modèles d’IA : le risque réputationnel que votre marque ne voit pas

Les biais de l'IA ne sont pas un simple problème technique : ils se voient dans les images et les textes que produisent les modèles, et ils peuvent toucher directement l’image de votre marque. Puis « une hôtesse de l’air ». En 2025, le magazine WIRED a mené ce test à grande échelle : sur 250 vidéos générées à partir de personnes, de relations et de métiers, des stéréotypes sexistes, racistes et validistes sont apparus de façon répétée. Aucun pilote n’était une femme, alors que les hôtesses de l’air étaient presque toujours des femmes (WIRED, mars 2025).

Ce n’est pas un bug isolé. C’est la conséquence directe de la manière dont ces modèles apprennent. Pour une entreprise qui utilise l’IA pour produire des visuels, des textes ou des réponses à ses clients, la question n’est plus seulement technique : elle devient une question de marque.

01D’où viennent les biais ?

Les grands modèles de langage et les générateurs d’images ou de vidéos apprennent à partir d’immenses quantités de données publiques. Ces données viennent en grande partie d’Internet, et Internet est surtout rédigé en anglais, par des personnes et des entreprises issues de quelques pays occidentaux.

Concrètement, le modèle apprend ce qui est le plus fréquent. Il ne fait pas la différence entre « courant » et « normal ». Si la majorité des images de « médecin » montrent un homme blanc, le modèle en conclut que c’est le médecin type.

Exemple pour comprendre : demandez à une IA une « recette de pain traditionnel ». Il y a de fortes chances qu’elle vous décrive la baguette française, et pas le pain plat, le pain de maïs ou les pains de tradition africaine ou asiatique. Ce n’est pas une erreur au sens strict : c’est un prisme culturel.
Schéma en boucle : un contenu généré par IA est publié, réintégré dans les données d’entraînement, repris par le modèle suivant, puis le biais se renforce.

02  Quand un biais devient un stéréotype visible

Ce que révèle le test de WIRED

Demandez à une IA génératrice de vidéos de montrer « un pilote ». Puis « une hôtesse de l’air ». En 2025, le magazine américain WIRED, spécialisé dans la technologie et ses effets sur la société, a mené ce test à grande échelle : sur 250 vidéos générées à partir de personnes, de relations et de métiers, des stéréotypes sexistes, racistes et validistes sont apparus de façon répétée. Aucun pilote n’était une femme, alors que les hôtesses de l’air étaient presque toujours des femmes (WIRED, mars 2025).

Une étude plus large confirme les biais de l’IA

Le test de WIRED n’est pas le seul à pointer le problème. Une étude mise en ligne en 2026 sur les générateurs de vidéos a mesuré les associations entre groupes et métiers. Les biais suivent de très près les statistiques réelles : leur intensité est corrélée à 0,93 avec la part d’hommes effectivement présents dans les métiers concernés (VEAT, arXiv, 2026).

Une corrélation mesure le lien entre deux phénomènes : 0 signifie aucun lien, 1 un lien parfait. Un score de 0,93 indique donc un lien très fort. Il faut toutefois noter qu’il s’agit d’une prépublication sur arXiv, une plateforme où les chercheurs partagent leurs travaux avant leur évaluation par des pairs.

Ce chiffre est important. L’IA ne « invente » pas les stéréotypes : elle reproduit les inégalités du passé, et les rend visibles au moment où on lui demande une image. Pour une entreprise, cela signifie qu’un contenu « réaliste » peut diffuser des inégalités qu’elle ne voulait pas véhiculer.Ces résultats montrent que les biais de l’IA ne se limitent pas à quelques cas isolés.

Une autre étude, publiée en 2025 dans la revue scientifique IEEE Intelligent Systems, met en évidence des biais de genre significatifs dans Sora, à partir de consignes neutres comme stéréotypées (Nadeem et al., 2025).

Pour voir concrètement comment Sora fabrique ces images, regardez ce reportage de l’émission Le dessous des images (ARTE, 2024). Le passage sur la distinction entre le vrai et le faux commence à 7 min 15.

Miniature du reportage ARTE « Sora : l’outil pour générer des vidéos par IA », émission Le dessous des images
Le reportage ARTE sur Sora, à partir de 7 min 15. Cliquez sur l’image pour le regarder.

Ce reportage montre une vidéo de promotion publiée par OpenAI en février 2024 : une balade à Tokyo entièrement générée par Sora (OpenAI, février 2024). Elle est techniquement impressionnante. Mais une image parfaite n’est pas une image neutre : elle peut véhiculer un stéréotype sans que personne ne le remarque.

03  L’impact sur votre entreprise

Un biais dans un modèle n’est pas un problème technique qui reste dans les serveurs. Il arrive dans vos campagnes, vos réseaux sociaux, votre service client et vos processus RH. Trois risques reviennent souvent. Pour une marque, les biais de l’IA se traduisent d’abord par un risque d’image.

La réputation. Un visuel publicitaire généré sans relecture peut montrer une image stéréotypée ou excluante. Les réseaux sociaux amplifient ce type d’incident en quelques heures, et la correction arrive rarement aussi vite que la diffusion. Exemple fictif : une marque de produits de beauté publie une série de visuels produits par IA où toutes les femmes sont jeunes, minces et de type européen. Les commentaires ne portent plus sur le produit, mais sur la représentation.

Le marketing et la conversion. Un contenu qui ne correspond pas à votre cible perd de son efficacité. Une IA entraînée surtout sur des données anglophones peut produire des messages qui sonnent juste en anglais et maladroits en français, en arabe ou en portugais. Pour une marque qui vend sur plusieurs marchés, cela fragilise la communication locale. Un contenu qui ne tient pas compte de ces biais de l’IA risque aussi de perdre en efficacité auprès de sa cible.

Le cadre réglementaire. L’AI Act européen impose des obligations de transparence et de gestion des risques pour certains usages de l’IA. Le sujet n’est plus seulement éthique : il devient un sujet de conformité pour les entreprises qui utilisent ces outils.

04  Cadre d’action : 4 étapes pour agir dès maintenant

Vous n’avez pas besoin d’un comité d’éthique pour commencer. Voici une méthode applicable dans une PME comme dans un grand groupe, en adaptant le niveau de détail.

01  Auditer vos usages. Listez où l’IA intervient dans votre entreprise : rédaction, visuels, service client, recrutement, traduction. Pour chaque usage, testez les outils avec quelques consignes neutres (« un chef d’entreprise », « une personne qui travaille ») et notez les représentations qui reviennent toujours.

02  Définir une gouvernance. Précisez qui décide de l’usage de l’IA, qui valide les contenus et quelles règles s’appliquent. Une charte d’usage d’une page suffit souvent pour commencer. Elle doit dire ce qui est autorisé, ce qui ne l’est pas, et qui est responsable en cas de problème.

03  Tester par marché et par langue. Un contenu validé pour la France doit être relu pour les autres marchés. Faites lire le contenu par des personnes issues des marchés concernés : une formulation neutre dans une langue peut être stéréotypée dans une autre.

04  Garder une supervision humaine. Un humain doit relire et valider les contenus sensibles avant publication : visuels de campagne, messages de crise, décisions de recrutement. L’IA produit vite des réponses fluides et sûres d’elles, ce qui rend la relecture plus importante, pas moins. Pour aller plus loin sur ce point, lisez L’IA fait gagner du temps, pas de la valeur : le rôle de l’esprit critique, qui explique pourquoi la voix assurée d’une IA peut endormir notre vigilance.

05  Conclusion

Les biais des modèles d’IA ne disparaîtront pas tout seuls, et ils ne relèvent pas seulement des fournisseurs de technologie. Une entreprise qui publie un contenu généré par IA en porte la responsabilité, comme elle porte celle de ses campagnes classiques. Face aux biais de l’IA, la vigilance reste la meilleure protection.

L’avantage est clair : les marques qui testent, documentent et relisent leurs contenus IA gagnent une communication plus juste, plus crédible et plus solide face à une crise.