Inégalités artificielles

• Après avoir analysé comment l’IA reconfigure les relations de pouvoir au sein des entreprises et modifie la fracture des compétences, il est temps d’examiner les nouvelles formes d’inégalités qu’elle engendre à l’échelle socio-économique. Ces inégalités, qui transcendent la sphère organisationnelle, s’articulent autour du concept d’inégalité artificielle développé par Chakravorti. Dans un article publié en 2025, l’auteur met en garde contre le potentiel de l’IA à exacerber les disparités existantes dans les sociétés contemporaines, en concentrant les opportunités entre les mains de certains groupes socio-économiques et en excluant d’autres.
• Cette dynamique, souligne-t-il, limite l’accès équitable aux ressources et creuse les lacunes structurelles. Selon Chakravorti, six divisions contribuent à la formation de cette inégalité artificielle :
• Les données parce qu’elles peuvent discriminer, générer des biais et même produire des informations fausses ou incomplètes.
• Le revenu, puisque l’utilisation de l’IA, peut augmenter la productivité de certains travailleurs tout en en remplaçant d’autres, entraînant des pertes de revenus et d’emplois.
• L’usage, car les personnes ayant accès à l’éducation et aux ressources économiques sont plus susceptibles de faire confiance et d’utiliser les outils d’IA.
• Géographiquement, selon le FMI, les gains de productivité et de revenus liés à l’IA profiteront principalement aux pays à revenu élevé, ce qui risque d’accentuer les inégalités à l’échelle mondiale.
• L’industrie, parce qu’elle est dominée par un petit groupe d’entreprises, limite l’entrée de nouveaux acteurs dans le secteur de l’IA et crée une sorte d’oligopole.
• L’énergie, puisque l’IA a une forte demande en énergie et en eau, contribue probablement à la pauvreté énergétique, car les systèmes énergétiques ont tendance à être concentrés dans des espaces socioéconomiques plus riches, excluant les personnes qui n’ont pas accès à l’eau ou à l’énergie.

Accorder de l’importance à ces divisions est essentiel ; comme le suggère Chakravorti, les entreprises doivent assumer la responsabilité de réduire les inégalités artificielles afin de garantir une utilisation éthique de l’IA qui ne nuit pas aux populations vulnérables.

Les données, les usages, la géographie, l’industrie et les ressources énergétiques sont traversés par d’autres formes de pouvoir technologique, économique, géopolitique et institutionnel. L’IA transforme ces relations en centralisant le contrôle des connaissances, en optimisant l’allocation des ressources et en redéfinissant la répartition mondiale du pouvoir.

Ces six axes sont donc façonnés par des dynamiques de puissance multiples. Le pouvoir technologique est détenu par ceux qui contrôlent les infrastructures numériques et les systèmes d’IA, déterminant comment les données sont collectées, traitées et utilisées. Le pouvoir économique est concentré dans les industries capables d’intégrer l’IA pour optimiser leurs processus et dominer les marchés. Le pouvoir géopolitique, à son tour, influence la répartition inégale des ressources énergétiques, de la connectivité et des talents à l’échelle mondiale. Enfin, le pouvoir institutionnel intervient dans la régulation ou la déréglementation de l’accès, de la durabilité et de l’équité dans ces domaines (Montes, 2024 ; PNUD, 2023).

Ainsi, l’inégalité artificielle n’est pas seulement le résultat de la technologie, mais aussi de l’interaction entre l’IA et les structures de pouvoir préexistantes qui sont renforcées, reconfigurées ou remplacées par son adoption. Comprendre cette interdépendance est essentiel pour anticiper les risques et concevoir des stratégies permettant à l’IA de contribuer à l’inclusion, plutôt que d’approfondir les inégalités.