Lors d’une table ronde privée au pavillon de HCLTech pendant le Forum économique mondial 2026, des dirigeants C-suite et hauts dirigeants ont exploré comment l’IA peut favoriser une inclusion plus large au sein des organisations et des sociétés.

Richard Lui, Inclusion@work, Conseiller, Animateur chez MSNBC, assurait la modération et le panel comprenait :

• David Kenny, président exécutif, Nielsen
• Hiro Iwamoto, Premier marin aveugle au monde à avoir traversé le Pacifique sans escale
• Sharon Hague, directrice générale Royaume-Uni, Pearson
• Ana Kreacic, Chef de la gestion des connaissances, Oliver Wyman
• Abhi Shah, Directeur général, membre du conseil d’administration, philanthrope
• Srimathi Shivashankar, Vice-présidente d’entreprise et chef d’EdTech Services, HCLTech

Au-delà de la diversité de genre, la conversation a porté sur l’inclusion des compétences, des données démographiques, des régions et de l’économie émergente du care.

Les participants ont discuté de la façon dont la conception et le déploiement de l’IA responsable peuvent créer des opportunités équitables, renforcer la résilience de la main-d’œuvre et ouvrir de nouvelles sources d’innovation et de valeur. La séance a mis l’accent sur des stratégies concrètes que les dirigeants d’entreprise peuvent mettre en œuvre pour encourager une croissance inclusive tout en façonnant l’IA pour un avenir durable et centré sur l’humain.

Voici sept des principaux enseignements de la discussion.

1. L’inclusion s’étend au-delà de l’identité vers la capacité et l’accès

Le groupe a remis en question la manière dont l’inclusion est généralement abordée. Les définitions traditionnelles privilégient souvent la représentation démographique, mais l’IA redéfinit les avantages et qui peut en bénéficier. Une définition plus complète de l’inclusion inclut désormais celles et ceux qui ont accès aux outils d’IA, savent comment s’en servir et tirent profit de la productivité, de l’apprentissage et de la mobilité économique que ces outils peuvent permettre.

Ce recadrage est important car il peut élargir les écarts aussi rapidement qu’il les referme. Si la littératie en IA, l’accompagnement et l’infrastructure restent concentrés dans les communautés déjà favorisées, la technologie risque de créer une nouvelle fracture : non seulement entre les secteurs ou les entreprises, mais entre les personnes qui savent utiliser l’IA efficacement et celles qui ne le peuvent pas. Les participants ont souligné que les barrières du dernier kilomètre telles que la connectivité, l’accès aux appareils, la langue et la capacité de formation détermineront si l’IA devient vraiment un accélérateur d’inclusion.

Les dirigeants ont également noté que l’inclusion doit tenir compte de points de départ variés. Différentes régions présentent des niveaux de base différents en matière de systèmes éducatifs, marchés du travail et infrastructures numériques. Une stratégie uniforme ne fonctionnera pas. La croissance inclusive exige de segmenter les populations par besoins et contraintes, puis de concevoir des parcours appuyés par l’IA qui améliorent l’accès à l’apprentissage, à l’employabilité et à la participation à grande échelle.

2. La représentation des données et les hypothèses des modèles sont le lieu où l’iniquité s’inscrit

Un thème récurrent était que les systèmes d’IA tendent à reproduire à grande échelle ce qui est inscrit dans leurs données et hypothèses, y compris les préjugés historiques et les lacunes de représentation. Les participants ont souligné que de nombreuses sources de données reflètent une participation incomplète, des mesures incohérentes et des angles morts liés aux politiques publiques. Lorsque certaines populations sont sous-représentées ou exclues, les modèles formés sur ces ensembles de données peuvent mal représenter la réalité et amplifier les inégalités.

Le groupe a discuté du fait que la formation et l’évaluation ne tiennent souvent pas compte de la pleine diversité des utilisateurs finaux selon la race, le genre, le handicap, la langue, la région et le contexte socio-économique. Même au sein d’une seule région, il peut exister des différences significatives non saisies par les catégories standards. Le risque ne porte pas seulement sur des résultats inexacts, mais sur des décisions en aval affectant l’embauche, l’octroi de prêts, les recommandations en santé, le soutien à l’éducation et l’allocation des ressources.

Plusieurs dirigeants ont insisté sur le fait que l’IA responsable doit inclure un examen continu des ensembles de données, des choix de pondération, des méthodes d’évaluation et des variations au fil du temps. À mesure que les modèles sont largement adoptés, moins d’utilisateurs vérifient les résultats, et l’autorité perçue de l’IA peut freiner un sain scepticisme. Le conseil concret est de constituer des pratiques organisationnelles exemplaires pour intégrer les modèles : comprendre quelles données sont incluses, ce qui manque, quelles hypothèses ont été prises et où les angles morts pourraient nuire à de vraies personnes.

3. L’accessibilité constitue l’un des atouts les plus évidents de l’IA pour l’inclusion, et son impact va au-delà de l’accommodement

La table ronde a mis en lumière des preuves convaincantes que l’IA améliore déjà l’autonomie quotidienne des personnes en situation de handicap, en particulier grâce à des interfaces multimodales comme la voix, la vision et l’assistance en temps réel. Les participants ont discuté de la façon dont les outils d’IA destinés aux consommateurs peuvent aider à surmonter les obstacles numériques, interpréter l’information visuelle, résoudre des problèmes techniques lorsque les outils d’accessibilité échouent et réduire la dépendance envers autrui pour les tâches routinières.

Surtout, la discussion a dépassé le simple accommodement pour aborder le développement des capacités. Lorsqu’on fournit aux personnes les bons outils, plusieurs peuvent exceller dans des rôles qui mettent à profit leurs forces. Les participants ont partagé des exemples où certaines différences liées au handicap, comme une perception auditive accrue ou des schémas neurodivers spécifiques, peuvent devenir des atouts de performance quand les milieux sont conçus pour réduire les frictions et le stress.

L’implication pour les dirigeants d’entreprise est double. Premièrement, l’accessibilité appuyée par l’IA devrait être considérée comme un levier stratégique de productivité, et non seulement comme une initiative de conformité ou de EDI. Deuxièmement, la conception inclusive doit être intégrée dès le départ, plutôt qu’ajoutée après coup. Cela signifie faire participer des utilisateurs variés aux tests de produits, privilégier l’interaction multimodale et investir dans des outils qui aident les gens à fonctionner en autonomie dans toutes les sphères de la vie et du travail.

4. L’éducation et les compétences favorisent l’inclusion, mais c’est la “capacité d’accompagnement” qui bloque

Les participants sont revenus à plusieurs reprises sur l’éducation comme voie la plus évolutive vers une croissance inclusive, particulièrement pour les collectivités vivant dans la pauvreté, avec une faible infrastructure ou une capacité institutionnelle limitée. L’IA a le potentiel de personnaliser l’apprentissage, de fournir des boucles de rétroaction impossibles à mettre en œuvre à grande échelle pour les humains et d’élargir l’accès à l’enseignement dans des contextes où le ratio enseignants-élèves est intenable.

Mais le groupe a également signalé une limite structurelle : la capacité d’accompagnement. De nombreux systèmes manquent d’éducateurs formés en nombre suffisant, et cet écart est encore plus important pour l’éducation spécialisée et le soutien à l’apprentissage inclusif. L’IA pourrait contribuer à combler une partie de cette pénurie, mais uniquement si elle est accompagnée d’une mise en œuvre réfléchie, d’une formation pour les éducateurs et de garanties pour éviter la dépendance excessive.

Plusieurs dirigeants ont souligné que l’éducation inclusive n’est pas seulement un enjeu de contenu, mais aussi d’infrastructure et de santé. Présence à l’école, assainissement, accès à l’eau potable, sécurité et connectivité déterminent tous la possibilité de participer et d’apprendre. Les stratégies d’IA qui négligent ces fondements échoueront. Lorsque ces besoins de base sont traités parallèlement à l’habilitation numérique, l’impact peut être spectaculaire : meilleure assiduité, meilleurs résultats d’apprentissage et accès plus clair à l’enseignement supérieur et à la mobilité économique.

5. L’IA transforme la façon dont on apprend, travaille et est géré, et ce changement est déjà culturel

Un autre fil conducteur était que l’IA modifie les attentes liées au travail de manière subtile mais significative. Les participants ont discuté de la façon dont un accompagnement fondé sur l’IA peut offrir des rétroactions fréquentes et structurées que les gestionnaires ne sont pas toujours en mesure d’offrir. Cela est particulièrement pertinent en matière de communication, de confiance en soi et de prise de parole, où les normes culturelles, les barrières linguistiques et les environnements hiérarchiques peuvent limiter la participation et l’avancement.

Les dirigeants ont noté que l’attrait du soutien de l’IA ne tient pas au fait que les gens souhaitent remplacer les humains par des machines, mais à ce que l’IA propose un accès simple, prévisible et sécurisant sur le plan psychologique. Le défi consiste à veiller à ce que ces outils renforcent la capacité sans abaisser la pensée critique ni générer de dépendance. Alors que les systèmes d’IA s’intègrent de plus en plus dans les salles de classe ou les milieux de travail, le risque est que les utilisateurs en viennent à traiter les résultats de l’IA comme des vérités plutôt que comme des hypothèses à valider.

Les participants ont souligné l’importance d’accompagner l’adoption par l’éducation à la réflexion : comment questionner les résultats, les valider, et poser de meilleures questions. Autrement dit, la croissance inclusive ne repose pas seulement sur la distribution des outils, mais aussi sur l’apprentissage à leur usage éclairé. Cela devient une responsabilité de leadership tout autant qu’une initiative technologique.

6. La sécurité est plurielle et la croissance inclusive exige des balises claires

La conversation sur les balises a souligné que « IA sécuritaire » varie considérablement selon le contexte. Ce qui est acceptable dans une société, une industrie ou un foyer peut ne pas l’être dans un autre. Les participants ont pointé les risques de biais et de stéréotypes dans la conception des produits, la réglementation inégale entre les pays, et la vulnérabilité particulière des enfants et des jeunes à des expériences numériques dommageables.

Une préoccupation majeure était que les organisations investissent massivement dans la création de modèles, mais pas assez dans les tests, la vérification et la surveillance. Les participants ont fait valoir que la sécurité exige à la fois des contrôles techniques et une discipline humaine : évaluation continue des données d’entraînement, tests spécifiques pour les différences démographiques, et une gouvernance forte de l’utilisation des résultats dans la prise de décision. Ils ont également discuté du risque d’un déclin dans les vérifications au fur et à mesure que l’IA se normalise, ce qui peut augmenter discrètement les préjudices au fil du temps.

Pour les dirigeants, le conseil concret est de traiter la sécurité et l’inclusion comme des exigences opérationnelles : politiques claires, normes mesurables, vérifications régulières et imputabilité explicite. Sans cette structure, l’IA peut facilement reproduire les stéréotypes, amplifier la désinformation et accroître les inégalités, même si les intentions sont positives.

7. Les conseils d’administration et équipes dirigeantes peuvent concrétiser la croissance inclusive par la gouvernance, pas par les slogans

Enfin, les participants ont discuté de ce qu’il faut pour opérationnaliser la croissance inclusive au sommet de la gouvernance. Le consensus était que l’inclusion doit être intégrée à la stratégie, à l’allocation des ressources, à la mesure et à la gestion des risques ; elle ne peut être un programme en aval.

Les dirigeants ont esquissé une démarche au niveau du conseil d’administration qui commence avec l’évolution du modèle d’affaires principal, la manière dont la stratégie numérique accompagnera cette transformation, qui la dirigera de façon interfonctionnelle, et si l’organisation dispose des bonnes personnes et de la bonne culture. À partir de là, cela inclut des décisions de développer à l’interne ou d’acheter, intégrant des partenaires non traditionnels, des choix d’allocation de capital équilibrant la valeur à long terme et la pression à court terme, et des indicateurs qui définissent le succès en termes mesurables.

L’enjeu clé est que la croissance inclusive ne doit pas être présentée comme un compromis face à la rentabilité. Lorsqu’on conçoit l’IA pour une participation et des capacités élargies, il est possible de libérer des marchés adressables plus vastes, un vivier de talents plus robuste et une confiance durable. La gouvernance est ce qui transforme ce potentiel en réalisation.

Ouvrir de nouvelles opportunités grâce à la croissance inclusive

La croissance inclusive ne se produira pas d’elle-même. La discussion a montré que l’IA pourrait accroître l’accès et les capacités, mais seulement si les dirigeants considèrent l’inclusion, la sécurité et les résultats humains comme des exigences de conception et non une réflexion après coup. La voie pratique pour y parvenir réunit une gouvernance rigoureuse, des données et des tests représentatifs, un investissement dans l’éducation et la capacité d’accompagnement, ainsi qu’un développement de produits qui tient compte des communautés servies.

Pour les organisations, l’occasion n’est pas seulement de réduire les inégalités mais d’accroître la résilience, de nouveaux talents et de nouveaux marchés en faisant fonctionner l’IA pour plus de personnes, dans plus de lieux et de façons.