Ariane Thomas – Global Tech Director of Sustainability L’Oréal Group

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La définition de l’IA responsable en 2026, comme hier ou demain, pour moi elle doit être inclusive et durable, avec des indicateurs.

Votre histoire personnelle avec l’IA ?  

Mon histoire personnelle avec l’IA, c’est une histoire d’intelligence artificielle responsable et de mesure d’impact. J’ai la chance de créer le programme Achats Responsables du Groupe, la Direction Environnement du Groupe et depuis 2021, je dirige la feuille de route Développement Durable pour la Tech ainsi que le programme intelligence artificielle de confiance. 

Racontez-nous « Trustworthy AI »

C’est simplement pour dire Intelligence Artificielle de confiance. La Commission européenne a travaillé sur ce sujet-là dès 2018 et j’ai eu la chance d’être exposée au groupe de travail. Et donc chez L’Oréal, on a regardé comment ça pouvait s’incarner aussi bien d’un point de vue entreprise, gouvernance d’entreprise, que dans la vie quotidienne des projets. C’est basé sur sept principes : Human Oversight qui veut dire le contrôle humain, la sécurité, la data privacy, transparence, accountability, responsability et sustainability. Ces principes-là, de manière à les appliquer et vérifier qu’ils soient mis en œuvre dans l’organisation partout dans le monde, on a créé une évaluation pour tous les systèmes d’IA qui, depuis octobre 2023, est mis en œuvre. es processus font partie d’une gouvernance plus générale au niveau du Groupe, ce qui nous permet de retrouver notre portefeuille d’IA, les risques que l’on voit et comment on y répond dans le temps.

L’exemple de Beauty Genius 

L’intelligence artificielle appliquée à nos cas d’usage : Beauty Genius, est un cas emblématique parce qu’il est en lien avec le consommateur. C’est un assistant beauté qui permet, à partir d’un diagnostic de peau, de cheveux et des demandes du client, de faire des recommandations produits. Et donc sur ce type de cas d’usage, on a regardé le système d’IA qui est composé de différents LLM ; comme on regarde nos produits composés de packaging, de matières premières. Et sur l’ensemble de la chaîne, on a fait une évaluation qui nous permet d’identifier les risques et de trouver des solutions ou en tout cas d’y répondre et d’affiner les enjeux de data privacy, de transparence, de responsabilité de façon générale, de diversité, équité, inclusion également. Et donc c’est extrêmement intéressant parce que non seulement on le fait au moment du lancement du système d’IA de Beauty Genius, mais on le fait de façon récurrente en fonction de l’évaluation  l’évolution des données, des LLM. Donc, ce n’est pas une fois pour toute, c’est en continu que l’on évalue nos systèmes d’IA.

Quelles règles pour vos fournisseurs qui utilisent l’IA ?  

Alors bien sûr, quand l’IA générative est arrivée, très vite, le Groupe s’est saisi du sujet et a mis en place – parce qu’on n’avait pas les moyens de mesurer de façon précise – un cadre général qu’on a appelé les do’s and don’ts, qui est valable pour nous, mais qui est valable aussi pour nos fournisseurs, qui nous permet de garantir des principes qui sont essentiels pour L’Oréal. Il y a le Human Oversight, le contrôle humain. C’est vraiment un premier do : c’est vérifier la qualité des résultats, vérifier ce que vous obtenez. Second do, nous sommes responsables et nos fournisseurs également de la qualité du contenu donc d’un point de vue légal, d’un point de vue propriété intellectuelle, d’un point de vue data privacy.

Et en ce qui concerne les don’ts, un principe non négociable était : pas de démonstration de la performance de produits sur des images générées par la GenAI. Toute la performance produit, elle se voit sur du vivant, la peau, les cheveux, mais des vraies personnes. 

Un autre use case à partager ?  

Dans les cas un peu complexes qu’on a rencontré, dont je voudrais partager l’expérience, il s’agit d’un chatbot qui permet aux ressources humaines de qualifier les CV de façon plus rapide à partir de certains critères. On avait un fournisseur qui nous proposait d’ajouter une dimension conversationnelle. Donc on met en place notre évaluation et là se pose la question de la gouvernance et de la manière dont le fournisseur traite ses risques. Et c’est une petite structure aux US qui nous dit : nous, on est conforme à la réglementation californienne. Et à l’époque, l’IA de confiance n’était pas encore mise en œuvre par la commission européenne. Et donc ça restait un projet, mais l’IA Act n’avait pas été voté. 

Donc là on était face à un dilemme : les équipes opérationnelles qui mettaient beaucoup de pression pour qu’on puisse déployer ça parce que ça allait les aider dans leur quotidien. Et nous qui disions : il y a quand même un risque dans la mise en œuvre de la partie conversationnelle. Et donc de l’importance de la gouvernance, des process, de pouvoir avoir des temps de discussion à haut niveau qui permettent d’évaluer les risques et les avantages de ces systèmes d’IA. Et de fait, on n’a pas déployé la partie conversationnelle à ce moment-là.

Une IA plus responsable en 2026 ? 

La définition de l’IA responsable en 2026, comme hier ou demain, pour moi elle doit être inclusive et durable, avec des indicateurs. Le défi qu’on a devant nous, c’est la question de l’agentique. Opportunité parce que des agents vont pouvoir mesurer des IA, difficulté parce que la question du Human Oversight, du contrôle humain est en train de glisser en termes de vocabulaire à Human in the Loop, donc l’homme dans la discussion, et donc comment on mesure ça, comment on met en œuvre ça, pour pouvoir toujours avoir la garantie que nos valeurs sont incarnées dans tout ce que l’on fait.

Un Positive word pour conclure ? 

Alors j’ai trois mots. Le premier, c’est Valeur. Les valeurs européennes, les valeurs de l’entreprise, les valeurs humaines, c’est essentiel. Ensuite, Impact, le fait de mesurernos valeurs et que ce ne soit pas simplement de l’incantation, mais des actions concrètes et ça c’est vraiment très important pour nous. Et le troisième c’est Collectif. Seul, on n’y arrive pas, c’est l’intelligence collective qui nous permet d’avancer.