Les objets connectés promettaient au départ plus de confort, d’efficacité et d’économie d’énergie. Thermostats intelligents, assistants vocaux, aspirateurs robots, éclairages automatisés : tous s’appuient sur des algorithmes pour “optimiser” la maison. Mais optimiser selon quels critères, pour qui, et avec quelles conséquences ?
C’est là qu’apparaît une notion encore peu explorée : le biais algorithmique domestique. Autrement dit, le risque que les algorithmes embarqués dans les objets connectés favorisent certains comportements, habitudes ou profils de foyers au détriment d’autres, parfois sans que les habitants en aient conscience.
Qu’entend-on par biais algorithmique domestique ?
Le biais algorithmique est déjà bien documenté dans d’autres domaines : recrutement, crédit, publicité ciblée, filtrage de contenus, etc. Il se produit lorsqu’un algorithme produit des résultats systématiquement défavorables ou favorables à certaines catégories d’utilisateurs, non pas parce qu’il a été conçu explicitement pour discriminer, mais parce qu’il reflète des données, des choix de conception ou des hypothèses initiales biaisés.
Transposé à l’univers de la maison connectée, on peut parler de biais algorithmique domestique lorsque :
- les réglages par défaut privilégient un type de foyer (comportement, taille, rythme de vie) ;
- les modèles d’apprentissage reflètent les habitudes d’un groupe d’utilisateurs “typique” qui ne correspond pas à tous ;
- les algorithmes poussent certains comportements jugés “optimaux” sans laisser beaucoup de place à la diversité des usages ;
- les arbitrages (confort, économie, sécurité, confidentialité) sont décidés par le fabricant, pas par le foyer.
Le biais n’est pas forcément visible à l’œil nu : il se manifeste dans la manière dont la maison se comporte au quotidien, influence les gestes des habitants et inscrit, petit à petit, certains comportements comme “normaux”.
Thermostats intelligents : qui décide de ce qu’est un bon confort thermique ?
Les thermostats connectés sont un bon exemple pour comprendre le problème. Leur argument principal : “apprendre” les habitudes des occupants pour chauffer au bon moment, à la bonne température, et réduire la facture énergétique.
En pratique, plusieurs types de biais peuvent apparaître :
- Biais de profil : le thermostat a été conçu et entraîné sur des foyers qui ont un rythme régulier (travail de bureau, retour à heure fixe), ce qui ne convient pas aux travailleurs de nuit, aux indépendants ou aux personnes en télétravail partiel.
- Biais de confort : les seuils par défaut de “confort” reflètent une norme culturelle ou régionale. Certaines personnes préféreront des températures plus élevées ou plus basses, mais le système les incite, via ses recommandations, à se conformer à son modèle.
- Biais d’objectif : selon que le thermostat soit conçu pour maximiser les économies d’énergie, le confort, ou un équilibre entre les deux, il va “favoriser” certains comportements : tolérer plus de variations de température, privilégier des baisses la nuit, limiter les hausses brutales, etc.
Dans ce cas, le biais algorithmique domestique ne signifie pas forcément que certains foyers sont “désavantagés” au sens strict, mais que leurs préférences et contraintes réelles ne sont pas pleinement prises en compte. La maison intelligente devient une maison normée, qui aime les horaires réguliers et les comportements prévisibles.
Assistants vocaux et voix dominante
Les assistants vocaux constituent un autre terrain où les biais se manifestent. Pour comprendre correctement les commandes, ils sont entraînés sur des bibliothèques de voix et d’accents. Si ces bibliothèques sont déséquilibrées, certains types de voix seront mieux compris que d’autres.
Dans un foyer, cela peut conduire à des situations subtiles :
- les adultes sont mieux reconnus que les enfants, qui doivent répéter plus souvent ;
- certains accents ou façons de parler sont plus facilement compris, donnant à une personne une sorte de “pouvoir” supplémentaire sur le système ;
- les femmes ou les hommes peuvent être différenciés en termes de reconnaissance selon les jeux de données utilisés, même si ce n’est pas l’intention.
On parle alors de biais de reconnaissance, qui, dans un contexte domestique, peut renforcer des dynamiques de pouvoir implicites : celui ou celle qui est “mieux entendu” contrôle plus facilement les objets de la maison.
Objets qui “encouragent” certains comportements
Au-delà de la reconnaissance ou des profils, certains objets connectés sont explicitement conçus pour encourager ou décourager des comportements. On retrouve ce principe dans :
- les applications de suivi de consommation d’énergie, qui félicitent ou réprimandent subtilement ;
- les éclairages qui s’éteignent rapidement pour économiser, incitant à ne pas rester dans certaines pièces ;
- les dispositifs de sécurité qui multiplient les alertes, poussant à fermer, verrouiller, surveiller plus qu’avant.
Le biais algorithmique domestique apparaît ici dans la manière dont les concepteurs ont décidé de ce qui est “bon” pour le foyer. Une application peut, par exemple, valoriser systématiquement les baisses de consommation au détriment du confort thermique, sans prendre en compte certains besoins spécifiques (personnes âgées, jeunes enfants, pathologies).
L’objet ne se contente plus de refléter les choix de la famille : il oriente, voire modèle ces choix, en fonction d’objectifs définis en amont (économie, performance, conformité à une norme).
Les causes profondes de ces biais
Plusieurs facteurs se combinent pour produire ces biais au sein de la maison connectée :
- Les données d’entraînement : si les modèles sont conçus à partir de foyers “type”, certains modes de vie minoritaires (familles nombreuses, colocations, horaires atypiques, revenus modestes) seront moins bien représentés.
- Les objectifs d’optimisation : un objet peut être optimisé pour réduire la consommation énergétique, prolonger la durée de vie du matériel ou favoriser l’utilisation de certains services payants. Ces objectifs se traduisent en arbitrages concrets dans le comportement du système.
- Les choix de design : les réglages par défaut, la difficulté d’accès à certains paramètres, le vocabulaire utilisé dans l’interface contribuent à encourager certaines options plutôt que d’autres.
- Les contraintes techniques : par simplicité, certains modèles supposent un comportement régulier, une présence typique, un nombre d’occupants limité, etc., ce qui crée un biais structurel.
Quels risques pour les habitants ?
Les risques ne sont pas spectaculaires, mais ils s’inscrivent dans la durée :
- un sentiment de décalage entre la maison “intelligente” et les besoins réels du foyer ;
- une forme de fatigue ou de résignation face à des réglages qu’on ne maîtrise plus ;
- des décisions implicites sur le confort, la sécurité ou la confidentialité prises par les objets plutôt que par les habitants ;
- dans certains cas, des inégalités renforcées à l’intérieur même du foyer si certains profils sont mieux servis par les algorithmes.
À cela s’ajoute une dimension plus large : lorsque les objets connectés installés dans différents foyers poussent tous dans la même direction (par exemple, certains types de consommation ou de routines), ils contribuent à normaliser un modèle de vie domestique au détriment d’autres.
Comment limiter le biais algorithmique domestique ?
Pour les concepteurs et fabricants
- Tester les produits sur une grande diversité de foyers (taille, rythme de vie, profils) avant de finaliser les comportements par défaut.
- Rendre les objectifs explicites : indiquer clairement si le système cherche à optimiser l’énergie, le confort, la sécurité, ou un compromis, et permettre à l’utilisateur de choisir sa priorité.
- Offrir une transparence minimale sur les décisions : journaux d’événements, explications simples du type “j’ai baissé le chauffage car…” ou “j’ai déclenché cette alerte car…”.
- Prévoir des modes simplifiés, mais aussi des modes avancés où l’utilisateur peut reprendre la main sur les règles.
Pour les utilisateurs
- Ne pas accepter tous les réglages par défaut sans les interroger : les adapter au mode de vie réel du foyer.
- Surveiller les effets concrets des fonctions “intelligentes” sur le quotidien : confort, liberté, énergie, stress.
- Désactiver certaines automatisations si elles imposent plus qu’elles n’aident.
- Privilégier, lorsque c’est possible, les objets ou systèmes qui laissent un réel contrôle sur les règles et les priorités.
Conclusion : une maison intelligente, mais pour qui ?
Le biais algorithmique domestique n’est pas un scénario de science-fiction. Il se joue déjà dans les petits détails du quotidien : une température suggérée, une lumière qui s’éteint, une notification qui insiste, une fonction “smart” que l’on n’ose pas désactiver de peur de perdre un bénéfice supposé.
La question clé n’est pas seulement de savoir si les objets connectés peuvent être biaisés, mais de vérifier en permanence pour qui ils sont optimisés. Une maison véritablement intelligente devrait s’ajuster aux habitants, et non l’inverse. Identifier, comprendre et corriger les biais algorithmiques domestiques est une étape indispensable pour que la technologie reste un outil au service des foyers, et non un cadre silencieux qui façonne leur manière de vivre sans le dire.
