Développement de l’IA dans l’économie sociale : une technologie au service de l’impact social
Développement de l’intelligence artificielle dans l’économie sociale : une technologie au service de l’impact social
L’intelligence artificielle (IA) connaît une croissance fulgurante. Depuis l’arrivée de ChatGPT, le débat public s’est intensifié. Dans une lettre ouverte datée du 28 mars 2023, plus d’une centaine d’experts ont appelé à une pause dans le développement de certaines IA afin de mieux encadrer leurs implications éthiques.
Dans un précédent article, nous montrions que, dans des secteurs technologiques sous tension comme l’IA, le simple statut non lucratif ne suffit plus à garantir l’alignement avec les valeurs défendues par les organisations. C’est pourquoi les acteurs de l’économie sociale se montrent souvent prudents face à ces technologies.
Pourtant, le développement de l’IA dans l’économie sociale pourrait permettre de mettre la technologie au service de l’impact social.
Comprendre le fonctionnement de l’intelligence artificielle
Avant d’explorer ses usages, rappelons ce qu’est une IA.
Une intelligence artificielle est un ensemble de techniques permettant à une machine de simuler certaines capacités humaines : traitement du langage, reconnaissance d’images, prédiction, classification, etc.
Dans le cas de ChatGPT, le système repose sur un modèle de type GPT (Generative Pre-Trained Transformer), un réseau neuronal entraîné sur de vastes corpus de données. Il génère des réponses en analysant des probabilités statistiques et des associations linguistiques — non sur une compréhension réelle du contenu.
Ainsi, les outils actuellement disponibles relèvent davantage du machine learning avancé que d’une intelligence dotée d’un raisonnement autonome.
IA et campagnes de dons : améliorer le ciblage
Certaines organisations ont déjà intégré l’intelligence artificielle dans leurs stratégies de levée de fonds.
Le rouge correspond au démarchage classique non ciblé, le vert au ciblage classique et le bleu au ciblage effectué à l’aide d’algorithmes. L’intelligence artificielle améliore l’efficacité des campagnes de dons en identifiant les profils des donateurs et en orientant les mailings de la meilleure façon possible. Il s’agit donc d’un gain d’efficacité, de rentabilité, mais aussi d’un argument écologique en réduisant le nombre d’e-mails et donc l’impact carbone d’une campagne.
Des outils d’analyse prédictive permettent :
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d’identifier les profils les plus susceptibles de donner,
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d’optimiser les campagnes d’emailing,
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de réduire les sollicitations inutiles,
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d’améliorer le retour sur investissement (ROI).
L’algorithme permet d’affiner le ciblage par rapport aux méthodes traditionnelles, ce qui peut :
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accroître l’efficacité financière,
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réduire l’empreinte carbone des campagnes (moins d’emails, moins de papier),
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améliorer la pertinence des messages.
Cependant, plusieurs limites subsistent :
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manque de transparence des algorithmes,
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absence de données open source,
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difficulté d’évaluation indépendante de la performance réelle.
L’efficacité de ces dispositifs dépend fortement de la qualité des données disponibles.
Mesurer l’impact social grâce à l’analyse automatisée
La mesure d’impact est un enjeu central pour les organisations de l’économie sociale.
Or, quantifier la valeur sociale créée reste complexe et coûteux. L’intelligence artificielle peut contribuer à :
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analyser à grande échelle les retours des bénéficiaires,
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effectuer des analyses de sentiment sur les réseaux sociaux,
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détecter des tendances dans les perceptions publiques,
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structurer des données qualitatives en indicateurs exploitables.
Le développement d’outils d’IA spécifiquement conçus pour analyser l’impact social pourrait aider les organisations à :
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améliorer leurs pratiques,
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mieux communiquer leur impact,
Freins à l’adoption de l’IA dans l’économie sociale
Un expert en data science travaillant pour une grande mutuelle souligne plusieurs obstacles :
1. Une perception négative du secteur
L’IA est parfois perçue comme un domaine réservé aux « geeks », éloigné des préoccupations sociales.
2. Des difficultés de collecte de données
La structuration et la qualité des données sont souvent insuffisantes pour déployer des modèles prédictifs robustes.
3. Une transformation organisationnelle complexe
Dans des secteurs comme la mutualité, la gestion des risques repose historiquement sur l’expérience métier. Introduire des outils automatisés implique un changement culturel profond.
Des bénéfices concrets déjà observables
Malgré ces freins, des applications existent déjà :
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tri automatique des emails et documents scannés,
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optimisation de la relation bénéficiaire,
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automatisation des demandes courantes,
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détection des fraudes.
Les résultats observés incluent :
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un gain de temps significatif,
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une amélioration de la qualité de service,
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une meilleure allocation des ressources humaines.
Conclusion : vers une IA éthique et responsable dans l’économie sociale
L’intelligence artificielle soulève des questions éthiques majeures :
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gouvernance des données,
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biais algorithmiques,
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respect de la vie privée,
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transparence des modèles.
Mais elle représente également une opportunité stratégique pour l’économie sociale.
Selon Dr. Lobna Karoui, spécialiste de l’éthique de l’IA, l’intelligence artificielle peut devenir un levier puissant pour :
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améliorer l’efficacité organisationnelle,
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renforcer la connaissance des bénéficiaires,
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optimiser l’impact social.
À condition qu’elle reste un outil au service de l’humain, et non un substitut.
Le défi pour l’économie sociale est clair :
développer une IA alignée sur ses valeurs démocratiques, solidaires et responsables.
FAQ — Intelligence artificielle et économie sociale
L’intelligence artificielle est-elle compatible avec les valeurs de l’économie sociale ?
Oui, si elle est développée de manière éthique, transparente et au service de l’impact social.
Quels sont les principaux usages de l’IA dans l’économie sociale ?
Ciblage des campagnes de dons, mesure d’impact, automatisation administrative, détection de fraudes, analyse de données.
Quels sont les risques associés ?
Biais algorithmiques, opacité des modèles, dépendance technologique, problèmes de gouvernance des données.
Pourquoi l’adoption est-elle lente dans l’économie sociale ?
Manque de compétences internes, réticences culturelles, ressources financières limitées.
L’IA peut-elle remplacer les professionnels du secteur social ?
Non. Elle peut assister, optimiser et analyser, mais elle ne remplace pas l’expertise humaine ni la relation sociale.






