L’intelligence artificielle (IA) est en train de remodeler nos modes de vie et nos routines quotidiennes.
Aucun secteur n’échappe à l’influence des algorithmes d’IA. Qu’il s’agisse de la santé, de la banque, du commerce de détail, de la finance, de la sécurité, des transports, de l’éducation ou du divertissement, les applications de l’IA sont omniprésentes.
Les données statistiques indiquent que le marché mondial de l’IA, évalué à 136,6 milliards de dollars, devrait atteindre 1,81 billion de dollars d’ici 2030.
Face à cette adoption massive de l’IA par les entreprises internationales, comment s’assurer que les algorithmes sont justes et conformes aux réglementations légales ?
C’est là qu’intervient la gouvernance de l’IA.
Dans cet article, nous allons explorer en profondeur la gouvernance de l’IA. Nous examinerons sa signification, ses principes, ses avantages, son importance, etc. Plongeons directement dans le sujet.
Qu’est-ce que la gouvernance de l’IA ?
La gouvernance de l’intelligence artificielle, ou gouvernance de l’IA, est un processus qui consiste à définir un ensemble de règles et de politiques pour s’assurer que les algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique (ML) sont développés avec l’objectif d’une adoption équitable de l’IA pour tous.
La gouvernance de l’IA aborde des questions cruciales telles que la transparence, les préjugés, la confidentialité, la responsabilité et la sécurité, afin de garantir une utilisation éthique de l’IA. Elle vise à résoudre les problèmes liés à l’utilisation abusive de l’IA ou aux violations potentielles.
L’objectif principal de la gouvernance de l’IA est de déterminer comment elle se rapporte à la justice, à l’autonomie et à la qualité des données. Une gouvernance efficace de l’IA requiert une collaboration entre différentes parties prenantes, telles que les agences gouvernementales, les institutions académiques, les organisations industrielles et les groupes de la société civile.
Il s’agit de réguler l’accès et le contrôle des données personnelles, et d’utiliser l’IA de manière éthique, en maximisant les bénéfices potentiels tout en minimisant les risques de préjudice, d’illégalité et d’injustice.
Un cadre de gouvernance de l’IA peut inclure les éléments suivants :
- Élaboration de codes de conduite et de directives éthiques pour les développeurs.
- Mise en place de mécanismes d’évaluation de l’impact social et économique de l’IA.
- Création de cadres réglementaires pour assurer une utilisation sûre et fiable de l’IA.
Ainsi, une gouvernance de l’IA bien gérée permet aux organisations de fonctionner avec confiance et agilité, au lieu de les entraver.
Principes clés de la gouvernance de l’IA
La gouvernance de l’IA vise à protéger les entreprises qui utilisent des solutions d’IA dans les logiciels et technologies émergents, ainsi que leurs clients utilisant ces technologies.
Elle établit un guide ou une politique réglementaire que les organisations doivent suivre pour promouvoir une utilisation éthique de l’IA.
Voici les principes fondamentaux qui régissent la gouvernance de l’IA.
#1. Faire preuve d’empathie
Il est essentiel de concevoir l’IA de manière à ce qu’elle comprenne les implications sociales de ses réactions et respecte les émotions humaines.
L’absence de limites et de règles claires sur ce qui est acceptable peut entraîner un manque d’empathie dans les technologies d’IA telles que les bots, ce qui pourrait blesser les sentiments humains et nuire à la réputation de l’entreprise.
#2. Assurer la transparence
Il est crucial de concevoir des systèmes d’IA et de certifier des algorithmes qui expliquent clairement leurs opérations de prise de décision afin d’éviter l’insatisfaction des clients et de garantir la responsabilité et le contrôle.
Les entreprises doivent donc concevoir des algorithmes qui communiquent les politiques de l’IA concernant les biais et qui offrent une explication transparente en cas de problème.
#3. Équité et non-discrimination
Les systèmes d’IA peuvent perpétuer des discriminations et des préjugés existants, intentionnellement ou non. Il est donc essentiel de veiller à ce que les systèmes d’IA ne violent pas les droits de l’homme liés à la religion, au sexe, au genre, au handicap ou à la race, afin qu’ils traitent chacun de manière juste et équitable.
Concevoir, développer et déployer des systèmes d’IA équitables et non discriminatoires qui garantissent l’inclusivité est un principe fondamental de la gouvernance de l’IA.
#4. Maîtriser les biais
Les systèmes d’IA prennent généralement leurs décisions en fonction des données disponibles.
Les organisations doivent donc réglementer leurs données d’apprentissage automatique (ML) et évaluer leur impact pour détecter les biais qui pourraient s’introduire involontairement dans le système.
#5. Établir la responsabilité
Le développement et le déploiement de l’IA doivent s’accompagner de lignes de responsabilité claires pour tout résultat négatif résultant de leur utilisation.
Il est essentiel pour les entreprises utilisant des systèmes d’IA d’établir la responsabilité en cas de problème avec la qualité ou l’exactitude des résultats générés.
#6. Garantir la sécurité et la fiabilité
Les systèmes d’IA peuvent avoir un impact significatif sur le bien-être des personnes. Il est donc essentiel de mettre en place des systèmes d’IA sûrs et fiables qui ne nuisent pas aux individus ou à la société.
Les organisations doivent tenir compte de divers facteurs, notamment la qualité des données, l’architecture du système, les processus de prise de décision, les algorithmes, etc., pour garantir la fiabilité et la sécurité des systèmes d’IA.
Pourquoi la gouvernance de l’IA est-elle importante ?
L’IA comporte des risques et des limites, et les systèmes d’IA ne prennent pas toujours les bonnes décisions, même si le modèle est correctement entraîné.
L’utilisation de l’IA soulève des problèmes sociaux, juridiques et éthiques importants auxquels les organisations doivent faire face.
De plus, 76 % des PDG s’inquiètent du risque de biais et du manque de transparence sur le marché mondial de l’IA.
La gouvernance de l’IA joue un rôle essentiel en fournissant un cadre qui surveille et gère les risques liés à l’IA, tout en garantissant un déploiement éthique et responsable. Une gouvernance efficace de l’IA contribue à assurer la transparence, l’équité et la responsabilité au sein des systèmes d’IA, garantissant la confidentialité, le respect des droits de l’homme et la promotion de la fiabilité.
La gouvernance de l’IA est donc nécessaire pour prévenir l’exploitation intentionnelle ou non intentionnelle de l’IA et éviter les risques financiers, de réputation et réglementaires.
Les différentes couches de la gouvernance de l’IA
La division de la gouvernance de l’IA en différentes couches peut faciliter la mise en œuvre transparente des règles.
Cependant, il n’existe pas de modèle standard et unique pour définir les couches de gouvernance de l’IA, car différentes entreprises et organisations les définissent différemment.
Voici une manière courante pour plusieurs organisations de définir les couches de gouvernance de l’IA :
- Couche juridique et réglementaire : elle comprend la création, la conception et l’application de politiques, de normes, de lois et de réglementations qui régissent le déploiement et le développement de l’utilisation de l’IA. Elle inclut également les considérations sociales et éthiques qui façonnent la mise en œuvre de l’IA.
- Couche technique : elle concerne la conception et la mise en œuvre technique du système d’IA, y compris des questions telles que la cybersécurité, la qualité des données et l’équité algorithmique.
- Couche organisationnelle : elle inclut la supervision et la gestion des systèmes d’IA au sein des organisations, y compris leur utilisation, leur développement et leur mise en œuvre. Cette couche aborde également les questions de responsabilité, de gestion des risques et de transparence.
- Couche internationale : elle implique la collaboration et la coordination entre différents pays et organisations mondiales pour élaborer des normes, des standards et des réglementations communes en matière de technologie d’IA. Cette couche traite également des problèmes liés à la concurrence et aux tensions géopolitiques.
- Couche sociale : Elle englobe l’impact social et culturel de l’utilisation des systèmes d’IA, incluant des aspects comme l’éducation, les droits humains, la confidentialité, l’équité, les questions d’emploi et l’accès aux technologies d’IA.
Bien que ces couches ne soient pas nécessairement distinctes, elles offrent une approche collaborative et multidisciplinaire qui implique des parties prenantes de différents secteurs afin de permettre la gouvernance de l’IA.
Comment mesurer la gouvernance de l’IA ?
L’absence de mesures appropriées et précises de l’IA et de ses systèmes peut exposer les organisations à des risques considérables.
Pour gérer et mesurer correctement la gouvernance de l’IA, il est essentiel que les organisations définissent clairement qui est responsable de garantir cette gouvernance.
En plus de tenir compte des lois et réglementations imposées par le gouvernement, les organisations doivent également prendre des mesures qui soutiennent leurs décisions stratégiques et leurs opérations quotidiennes.
Ces mesures comprennent :
Sécurité : les données alimentent la sécurité et l’utilisation du modèle dans l’IA. Il est essentiel de comprendre l’utilisation inappropriée et la falsification des environnements et des systèmes d’IA.
Conformité réglementaire : Une autre manière de mesurer la gouvernance de l’IA est d’évaluer comment les organisations se conforment aux normes et exigences réglementaires liées à l’IA. Les mesures incluent l’évaluation du respect par une organisation des directives de sécurité, de confidentialité et d’éthique.
Biais : Dans le domaine de l’IA, le biais fait référence à des distorsions et des erreurs systématiques qui peuvent survenir lors du développement des systèmes d’IA, ce qui peut conduire à des résultats discriminatoires. Mesurer la gouvernance de l’IA par le biais implique l’évaluation de l’équité de l’algorithme d’IA, l’accès aux processus décisionnels du système d’IA, ainsi que la qualité et la représentativité des ensembles de données d’entraînement.
Transparence : La transparence dans l’IA fait référence à la mesure dans laquelle le fonctionnement interne et les opérations du système d’IA sont ouverts et compréhensibles. Les organisations peuvent mesurer le niveau de transparence à la fois aux niveaux du déploiement et du développement.
Audit : Dans l’IA, l’audit fait référence à l’examen systématique et indépendant des systèmes, environnements, politiques et procédures d’IA d’une organisation. Les audits se concentrent sur divers aspects de la gouvernance de l’IA, notamment l’évaluation de la gestion des données, l’atténuation des biais, le développement de modèles, la prise de décision algorithmique, la confidentialité, ainsi que l’examen de la documentation et des processus éthiques.
Responsabilité : Dans l’IA, la responsabilité fait référence à la mesure dans laquelle les utilisateurs, les développeurs et les autres parties prenantes sont tenus responsables des actions du système d’IA. Cela comprend la clarification de la responsabilité d’un individu et de son rôle dans l’utilisation des systèmes d’IA. Les mécanismes d’évaluation de la responsabilité incluent les comités de surveillance, les cadres de responsabilité et les comités d’examen éthique.
La mesure de la gouvernance de l’IA comporte de multiples facettes, compte tenu de divers facteurs tels que la transparence, l’équité, la responsabilité, la sécurité, les préjugés et les réglementations de conformité.
Plus tôt ces aspects de mesure sont mis en place, mieux les organisations peuvent les intégrer dans le logiciel et les adapter à leurs objectifs.
Avantages de la gouvernance de l’IA
La gouvernance de l’IA permet aux organisations de tirer pleinement parti des avantages de l’IA tout en minimisant les risques et les coûts associés.
Voici les principaux avantages de la gouvernance de l’IA :
#1. Garantir une utilisation responsable de l’IA
La gouvernance de l’IA garantit que les organisations développent et utilisent des systèmes d’IA de manière transparente, éthique et responsable. Cette utilisation responsable et éthique de l’IA aide à promouvoir la confiance du public dans les systèmes et technologies d’IA et à lutter contre ses impacts négatifs.
#2. Amélioration de l’efficacité
Des systèmes d’IA bien gérés contribuent à améliorer la productivité et l’efficacité en automatisant les tâches répétitives, en améliorant la prise de décision et en minimisant les erreurs.
#3. Amélioration de l’équité et de la prise de décision
Un meilleur accès aux données dans le cadre de la gouvernance de l’IA aide à promouvoir l’impartialité et l’équité dans la collecte de données, en contribuant à faire des prédictions précises et à prévenir les risques de résultats biaisés.
#4. Favoriser la participation et la collaboration
La gouvernance de l’IA facilite la participation et la collaboration entre plusieurs parties prenantes, telles que le gouvernement, l’industrie, la société civile et les universitaires. Elle aide à promouvoir une compréhension commune des avantages de l’IA et à élaborer des solutions communes aux risques et aux défis de l’IA.
Défis de la gouvernance de l’IA
Bien qu’elle garantisse efficacement des systèmes d’IA éthiques, la gouvernance de l’IA est confrontée à de nombreux défis.
Il est essentiel de relever les défis de la gouvernance de l’IA pour obtenir des avantages à long terme. Ces défis sont les suivants :
- Discrimination et biais : si les systèmes d’IA sont entraînés sur des données biaisées, ils peuvent devenir sensibles aux préjugés et à la discrimination, en particulier s’ils sont conçus sans tenir compte de diverses perspectives. Il est essentiel de résoudre le problème de la prise de décision biaisée dans les modèles d’IA pour éviter des résultats discriminatoires et injustes.
- Manque de responsabilité : de nombreux systèmes d’IA sont difficiles à comprendre, ce qui rend difficile de les tenir responsables de leurs résultats et décisions. Il est essentiel que les systèmes d’IA adhèrent à la transparence et à la responsabilité pour améliorer la compréhension de la manière dont les organisations utilisent les données pour la prise de décision.
- Ressources et expertise limitées : le développement et la mise en œuvre efficaces de la gouvernance de l’IA et de ses politiques nécessitent une expertise et des ressources importantes, ce qui peut être difficile pour les petites entreprises et organisations.
- Technologies en évolution rapide : l’évolution rapide de la technologie de l’IA peut rendre difficile pour la gouvernance de l’IA de suivre le rythme des technologies et de lutter contre les risques émergents.
Ressources d’apprentissage
#1. Introduction à la gouvernance de l’IA
Ce cours Udemy sur l’introduction à la gouvernance de l’IA est parfait si vous souhaitez apprendre les bases et vous initier aux concepts de gouvernance de l’IA.
Il comprend 1,5 heure de vidéos de cours à la demande et huit ressources téléchargeables qui vous aident à comprendre comment surveiller, mesurer et contrôler les modèles basés sur l’IA de votre organisation.
#2. Stratégie et gouvernance de l’IA
Ce cours sur la stratégie et la gouvernance de l’IA proposé par Coursera vous permet de découvrir et de comprendre différentes stratégies d’IA utilisées dans la transformation de l’entreprise, ainsi que divers outils pour minimiser les obstacles à l’utilisation de l’IA et obtenir un avantage concurrentiel.
Il s’agit d’un cours adapté aux débutants pour apprendre tout ce que vous devez savoir sur la gouvernance et les stratégies de l’IA auprès des meilleurs instructeurs de l’Université de Pennsylvanie.
#3. Gouvernance et cybersécurité de l’intelligence artificielle (IA)
Si les cours ne vous conviennent pas, ce livre sur la gouvernance de l’IA et la cybersécurité sur Amazon est parfait pour approfondir les risques uniques créés par les systèmes d’IA, établir un cadre de gouvernance de l’IA pour atténuer ces risques, et comprendre les divers risques de cybersécurité liés aux systèmes d’IA.
Il examine également des conseils sur la création d’un cadre de cybersécurité pour identifier et atténuer les risques liés à l’IA, ainsi que les compétences nécessaires pour effectuer un examen de sécurité des systèmes d’IA. Il n’est pas nécessaire d’avoir des connaissances avancées en statistiques ou en programmation pour comprendre les concepts de ce livre et les appliquer facilement dans les environnements d’IA de votre organisation.
#4. Stratégie, politique, pratique et gouvernance pour l’IA dans les établissements d’enseignement supérieur
Si vous êtes dans l’enseignement supérieur et souhaitez en apprendre davantage sur les concepts de gouvernance de l’IA et les meilleures pratiques en matière de sécurité et de politique, ce livre disponible sur Amazon est un excellent choix.
Il aborde des sujets tels que l’éthique de l’intelligence artificielle, le leadership administratif post-secondaire et l’efficacité énergétique, ce qui en fait une ressource précieuse pour les scientifiques des données, les professionnels de l’informatique, les chercheurs et les professionnels de l’enseignement supérieur.
Derniers mots
La gouvernance de l’IA aide les organisations à maximiser les avantages de l’IA et à minimiser les risques et les coûts associés.
Il est essentiel d’établir des directives claires, des cadres éthiques et des réglementations pour garantir l’équité et la sécurité au sein des systèmes d’IA. Cet article vous aide à comprendre le concept de gouvernance de l’IA, son importance, ses avantages, ses applications et ses défis.
Donc, si vous souhaitez mettre en place des systèmes d’IA éthiques, équitables et impartiaux, assurez-vous de mettre en œuvre un cadre de gouvernance de l’IA au sein de votre organisation.
Vous pouvez ensuite consulter les compétences clés recherchées pour les professionnels de l’IA.