Cette présentation aborde l'éthique de l'inclusion en intelligence artificielle dans le contexte de la mode africaine. Malgré la prolifération des applications et des ensembles de données d’IA liés à la mode, la diversité mondiale reste limitée et la mode africaine est considérablement sous-représentée. Cette présentation documente deux cas d'utilisation qui améliorent l'inclusivité de l'IA en incorporant des éléments de mode subsahariens. Le premier cas détaille la création d'un ensemble de données sur la mode sénégalaise et d'un modèle de classification des vêtements traditionnels à l'aide de l'apprentissage par transfert. Le deuxième cas étudie les modèles de textiles en cire africaine générés par des réseaux contradictoires génératifs (GAN), en particulier les architectures StyleGAN, et des modèles de diffusion d'apprentissage automatique. À côté des avancées pratiques et technologiques, les progrès théoriques et éthiques s’effectuent dans deux directions. Premièrement, les cas sont utilisés pour élaborer et définir l’éthique de l’inclusion, tout en contribuant aux débats actuels sur la différence entre l’inclusion et l’équité éthique. Deuxièmement, ces cas s’inscrivent dans le débat éthique sur la question de savoir si l’innovation en matière d’IA doit être ralentie pour prévenir les déséquilibres éthiques ou accélérée pour les résoudre. La présentation préconise cette dernière solution. Dans le domaine de l’inclusion et de la mode africaine, cela démontre le potentiel de l’IA pour relever ses propres défis éthiques grâce à une innovation accélérée.
