Vous est-il déjà arrivé de scroller sur Tiktok, et de tomber sur une vidéo qui vous décrit parfaitement? Ou peut-être aviez-vous recherché un produit en ligne et plusieurs autres recommandations similaires sont apparues simultanément ? On a souvent tendance à se demander comment ces plateformes nous connaissent aussi bien lorsque nous recevons des recommandations et des publicités personnalisées qui correspondent exactement à notre profil. Mais comment est-ce possible ?
Cela est possible grâce à des algorithmes, des séries d’instructions que l’ordinateur doit suivre afin de compléter une tâche. Celles-ci permettent d’améliorer l’expérience du consommateur et la performance des entreprises concernées à travers le marketing.
Cependant, la complexité de la création de ces algorithmes cache une des limites de l’intelligence artificielle, le biais algorithmique.
Un biais algorithmique, c’est quoi ?
Un biais algorithmique, c’est la tendance des algorithmes à favoriser certains types de contenus ou de personnes, entraînant des résultats faussés ou inexacts. (Salesforce). Ils peuvent souvent être basés sur des préjugés et des stéréotypes présents dans la société, que ce soit au niveau de la collection de données pour entrainer les modèles d’intelligence artificielle ou par rapport aux développeurs lors de la conception de l’algorithme.
Les types de biais les plus courants
- biais de sélection : les données utilisées pour entrainer le modèle de l’intelligence artificielle ne représentent pas la population cible.
- biais de confirmation : seules les informations validant une hypothèse sont priorisées par l’algorithme, tandis que celles-là contredisant sont ignorées.
- biais de représentation: un groupe est surreprésenté, le modèle n’arrive pas à traiter les cas qui ne ressemblent pas à l’échantillon majoritaire.
Quel est l’impact de ces biais en marketing?
Sur les entreprises:
Les entreprises qui ont choisi le référencement naturel (SEO) sont parmi les partis les plus affectés par les biais algorithmiques. Si le type de contenu partagé avec le consommateur dépend de son comportement passé, il y aura moins de chance pour cet individu de tomber sur ces publicités non payantes. La compagnie aura donc moins de visibilité auprès de sa population cible.
De plus, sachant que les algorithmes analysent le comportement historique des consommateurs, si ces données sont initialement biaisées, l’algorithme pourrait ne pas atteindre la bonne cible avec ses publicités marketing. Cela engendrerait donc des coûts inutiles et une efficacité réduite du marketing de la compagnie.
Sur le consommateur :
Prenons pour exemple Maria, une femme âgée de 25 ans. Elle parcourt ses réseaux sociaux et Google (moteur de recherche) pour trouver un cadeau à son copain. Elle recherche habituellement des produits pour femme: son algorithme va donc restreindre la variété de produits pour hommes qui apparaitra dans ses résultats. Ici, on parle de biais algorithmique de confirmation. Le consommateur ne retrouve pas tous les résultats qu’il aurait pu obtenir si le biais était absent.
Il est aussi possible que les algorithmes recommandent un type de contenu à une cible en raison de son genre, de son âge, ou de son ethnie. Selon une étude de l’université de Stanford, « 45% des ensembles de données utilisées pour l’entrainement de l’IA contiennent ce type de biais ». Ceci est un biais discriminatoire, qui met le consommateur dans une case : il sera seulement exposé à un type de contenu marketing correspondant à son « profil ». Cela l’empêchera de découvrir de nouveaux produits ou services et limitant son point de vue particulier.
Comment pouvons-nous réduire les biais algorithmiques?
Afin de réduire le risque de biais algorithmiques, voici quelques solutions à considérer:
- Assurer la diversité des données utilisées par l’intelligence artificielle pour entrainer son modèle, ainsi que la diversité des personnes qui les entrainent. Les développeurs doivent refléter la diversité sociétale. En 2024, d’après le World Economic Forum, seulement 22% d’entre eux représentent des minorités ethniques.
- Tester et mettre à jour régulièrement les algorithmes de ces modèles. Il est possible d’utiliser des outils de détection de biais comme le Watson OpenScale conçu par IBM.
- Renforcer les régulations concernant les algorithmes pour imposer la transparence algorithmique. Cela permettra de faciliter la compréhension des méthodes des développeurs et des résultats obtenus.
Sources
Rose-Collin, F. (2025)La face cachée de l’IA dans le marketing : Les pièges les plus courants et comment les éviter. Ranktracker.https://www.ranktracker.com/fr/blog/the-dark-side-of-ai-in-marketing-common-pitfalls-and-how-to-avoid-them/
Hopkins, T. (2023). Biais dans l’IA : Implications éthiques et solutions. Automates Intelligents. https://automatesintelligents.com/biais-dans-lia-implications-ethiques-et-solutions/
Quentin. (2022). Les biais algorithmiques en entreprise : comment les éviter ? Skillco. https://www.skillco.fr/articles/les-biais-algorithmiques-en-entreprise-comment-les-eviter
Baslé, S. (2018). Recrutement : lutter contre les biais humains et algorithmiques grâce à la mise en situation. La Revue du Digital. https://www.larevuedudigital.com/recrutement-lutter-contre-les-biais-humains-et-algorithmiques-grace-a-la-mise-en-situation/
Stratégie de Citrouilles Algorithmiques. (s.d.). Comment les algorithmes impactent-ils notre quotidien ? Stratégie de citrouilles algorithmiques. https://strat-de-citrouilles-algorithmiques.fr/strategie-de-citrouilles-algorithmique/algorithmes/comment-les-algorithmes-impactent-ils-notre-quotidien/
Roussel, N. (2025). Comment prévenir les biais de genre dans l’IA marketing : Stratégies éthiques pour l’intelligence artificielle en marketing. iandyoo. https://www.iandyoo.com/comment-prevenir-les-biais-de-genre-dans-lia-marketing-strategies-ethiques-pour-lintelligence-artificielle-en-marketing/.
Antoine. (2025). Lutte contre les biais algorithmiques : solutions et stratégies efficaces. E-Relation Client. https://www.e-relation-client.com/lutte-biais-algorithmiques-relation-client/.
Salesforce. (s.d.). Biais algorithmique : Définition, impact et défis. Salesforce. https://www.salesforce.com/fr/resources/definition/biais-algorithmique/#topic2.
Centaure Marketing IA. (2023, modifié en 2024). Biais de l’IA : Miroirs de nos imperfections et préjugés. Centaure Marketing IA. https://www.centaure-marketing-ia.fr/blog-tsunami-ia-marketing-intelligence-artificelle-ai/biais-ia.