L’intelligence artificielle (IA) transforme notre façon de vivre et d’effectuer nos tâches quotidiennes.
Il n’y a pas d’industrie ou de secteur épargné en ce qui concerne les algorithmes d’IA. Parlez de la santé, de la banque, de la vente au détail, de la finance, de la sécurité, des transports, de l’éducation et du divertissement – vous pouvez voir les applications de l’IA partout.
Les statistiques suggèrent que si le marché mondial de l’IA vaut 136,6 milliards de dollars, il devrait atteindre 1,81 billion de dollars d’ici 2030.
Alors que l’IA est largement adoptée par les organisations mondiales, comment s’assure-t-elle que ses algorithmes sont équitables et respectent les directives légales ?
C’est là que la gouvernance de l’IA entre en jeu.
Dans ce blog, nous approfondirons la gouvernance de l’IA. Nous apprendrons sa signification, ses principes, ses avantages, son importance, etc. Alors, allons-y directement.
Table des matières
Qu’est-ce que la gouvernance de l’IA ?
La gouvernance de l’intelligence artificielle ou gouvernance de l’IA est le processus de définition d’un ensemble de réglementations et de politiques visant à garantir que les algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique (ML) sont développés dans le but d’une adoption équitable de l’IA pour les personnes.
La gouvernance de l’IA aborde diverses questions chargées d’assurer l’utilisation éthique de l’IA, notamment la transparence, les préjugés, la confidentialité, la responsabilité et la sécurité. Ainsi, tous les problèmes liés à l’utilisation abusive de l’IA ou aux violations brisées sont traités par la gouvernance de l’IA.
L’objectif principal de la gouvernance de l’IA est de savoir comment elle est liée à la justice, à l’autonomie et à la qualité des données. En outre, une gouvernance efficace de l’IA nécessite une collaboration entre les parties prenantes, telles que les agences gouvernementales, les établissements universitaires, les organisations industrielles et les groupes de la société civile.
L’objectif est d’aborder l’accès et le contrôle des données et informations personnelles et d’utiliser l’IA d’une manière éthique qui aide à maximiser les profits et les avantages potentiels et à minimiser les préjudices, les illégalités et l’injustice.
Le cadre de gouvernance de l’IA peut inclure les éléments suivants :
- Développer des codes de conduite et des lignes directrices éthiques pour les développeurs
- Établir des mécanismes pour évaluer l’impact social et économique de l’IA
- Créer des cadres réglementaires pour garantir une utilisation sûre et fiable de l’IA
Ainsi, lorsqu’elle est bien faite, la gouvernance de l’IA favorise et permet aux organisations de fonctionner en toute confiance et agilité au lieu de les ralentir.
Principes clés de la gouvernance de l’IA
La gouvernance de l’IA vise à protéger les organisations et les entreprises utilisant des solutions d’IA dans les logiciels et technologies émergents et leurs clients utilisant ces technologies d’IA.
Et il le fait en créant un guide ou une politique réglementaire que les organisations doivent suivre pour promouvoir l’utilisation de l’IA éthique.
Voici les principes fondamentaux régissant la gouvernance de l’IA.
#1. Avoir de l’empathie
Il est essentiel de concevoir l’IA de manière à ce qu’elle comprenne les implications sociales de la façon dont elle réagit et respecte les émotions et les sentiments humains.
Ne pas fixer de limites et de règles clairement définies sur ce qui est acceptable peut entraîner un manque d’empathie dans les technologies d’IA comme les bots, ce qui pourrait blesser les sentiments humains et affecter la réputation et la crédibilité de l’entreprise.
#2. Fournir de la transparence
Concevoir des systèmes d’IA et certifier des algorithmes d’IA qui expliquent clairement les opérations de prise de décision sont essentiels pour éviter l’insatisfaction ou la déception des clients et permettre la responsabilité et le contrôle.
Ainsi, les entreprises doivent concevoir des algorithmes qui communiquent les politiques d’IA sur les biais et offrent une explication transparente du moment où le problème se produit.
#3. Équité et non-discrimination
Les systèmes d’IA peuvent perpétuer la discrimination et les préjugés existants, intentionnellement ou non. Par conséquent, il est nécessaire 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 tous les humains de manière juste et équitable.
Ainsi, concevoir, développer et déployer des systèmes d’IA équitables et non discriminatoires qui garantissent l’inclusivité est essentiel et l’un des principes clés de la gouvernance de l’IA.
#4. Biais de contrôle
Les systèmes d’IA prennent généralement toutes leurs décisions en fonction de la mine d’or des données disponibles.
Par conséquent, les organisations doivent réglementer leurs données de formation Machine Learning (ML) et évaluer leur impact pour détecter les biais qui peuvent être involontairement présents ou introduits dans le système.
#5. Établir la responsabilité
Le développement et le déploiement de l’IA doivent s’accompagner de lignes claires de responsabilité et de responsabilité pour tout résultat négatif résultant de leur utilisation.
Par conséquent, 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 par leurs systèmes d’IA.
#6. Garantir la sécurité et la fiabilité
Les systèmes d’IA peuvent avoir un impact significatif sur le bien-être des gens. Par conséquent, il est essentiel de permettre des systèmes d’IA sûrs et fiables qui ne nuisent pas aux individus ou à la société.
Les organisations doivent tenir compte d’une série de 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 son propre ensemble de risques et de limites, et la plupart du temps ; Les systèmes d’IA ne prennent pas les bonnes décisions même si le modèle est correctement entraîné.
Par exemple, l’utilisation de l’IA soulève des problèmes sociaux, juridiques et éthiques critiques auxquels les organisations doivent faire face.
De plus, 76 % des PDG s’inquiètent du potentiel de biais biaisés et du manque de transparence sur le marché mondial de l’IA.
C’est là que la gouvernance de l’IA joue un rôle énorme en fournissant un cadre qui surveille et capture les risques liés à l’IA et garantit un déploiement éthique et responsable de l’IA. Une gouvernance efficace de l’IA contribue à garantir la transparence, l’équité et la responsabilité au sein des systèmes d’IA qui garantissent la confidentialité, respectent les droits de l’homme et promeuvent la fiabilité.
Ainsi, la gouvernance de l’IA est nécessaire pour empêcher l’exploitation intentionnelle ou non intentionnelle de l’IA et éviter les risques financiers, de réputation et réglementaires.
Différentes couches de gouvernance de l’IA
La répartition de la gouvernance de l’IA en différentes couches peut bénéficier au déploiement transparent des règles.
Cependant, aucun modèle standard ou unique convenu ne définit les couches de gouvernance de l’IA, car différentes entreprises et organisations définissent ces couches différemment.
Néanmoins, voici une manière courante pour plusieurs organisations de définir les couches de gouvernance de l’IA :
- Couche juridique et réglementaire : cette couche 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. De plus, cela inclut également les considérations sociales et éthiques qui façonnent la mise en œuvre de l’IA.
- Couche technique : cette couche comprend la conception et la mise en œuvre techniques du système d’IA, y compris des préoccupations telles que la cybersécurité, la qualité des données et l’équité algorithmique.
- Couche organisationnelle : cette couche comprend généralement la supervision et la gestion des systèmes d’IA au sein des organisations, y compris leur utilisation, leur développement et leur mise en œuvre. De plus, cette couche traite également des questions de responsabilité, de gestion des risques et de transparence.
- Couche internationale : cela implique la collaboration et la coordination de différents pays et organisations mondiales pour développer des normes, des normes et des réglementations communes en matière de technologie d’IA. En outre, cette couche traite également des problèmes liés à la concurrence et aux tensions géopolitiques.
- Couche sociale : cela comprend l’impact social et culturel et l’utilisation des systèmes d’IA, y compris l’éducation, les droits de l’homme, la confidentialité, l’équité, les problèmes 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 impliquant des parties prenantes de différents secteurs pour permettre la gouvernance de l’IA.
Comment mesurer la gouvernance de l’IA ?
Le manque 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 et responsable d’assurer la gouvernance de l’IA.
En plus de tenir compte des lois et réglementations appliquées par le gouvernement, les organisations doivent également prendre des mesures qui les aident à soutenir 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 façon de mesurer la gouvernance de l’IA consiste à comprendre comment les organisations se conforment à la conformité, aux normes et aux exigences réglementaires liées à l’IA. Les mesures comprennent l’évaluation du respect par une organisation des directives de sécurité, de confidentialité et d’éthique.
Biais : En IA, le biais fait référence aux distorsions et aux 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 biais comprend l’évaluation de l’équité de l’algorithme d’IA, l’accès aux processus décisionnels du système d’IA et l’évaluation de la qualité et de la représentativité des ensembles de données de formation.
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 aux niveaux du déploiement et du développement.
Audit : en 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 et l’examen de la documentation éthique 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 comprennent les comités de surveillance, les cadres de responsabilité et les comités d’examen éthique.
La mesure de la gouvernance de l’IA comporte plusieurs facettes, compte tenu de plusieurs facteurs, tels que la transparence, l’équité, la responsabilité, la sécurité, les préjugés et les réglementations de conformité.
Plus tôt ces facettes de mesure sont en place, les organisations de snooker peuvent les intégrer dans le logiciel, et mieux elles peuvent évoluer avec les objectifs de l’organisation.
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. Garantit 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 combattre son impact négatif.
#2. Efficacité améliorée
Des systèmes d’IA bien gouvernés contribuent à promouvoir et à améliorer la productivité et l’efficacité en automatisant les tâches redondantes, en améliorant la prise de décision et en minimisant la portée des erreurs.
#3. Amélioration de l’équité et de la prise de décision
Un meilleur accès aux données dans la gouvernance de l’IA aide à promouvoir l’impartialité et l’équité dans la collecte de données, aidant à faire des prédictions précises et à prévenir les risques de résultats biaisés.
#4. Favorise la participation et la collaboration
La gouvernance de l’IA facilite considérablement la participation et la collaboration entre plusieurs parties prenantes, telles que le gouvernement, l’industrie, la société civile et les professionnels du milieu universitaire. Il aide à promouvoir une compréhension partagée des avantages de l’IA et à développer des solutions communes aux risques et aux défis de l’IA.
Défis de la gouvernance de l’IA
Tout en garantissant 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 :
- Discrimination et biais : s’ils sont formés sur des données partielles, les systèmes d’IA peuvent devenir très sensibles aux biais et à la discrimination, s’ils sont conçus sans tenir compte de diverses perspectives. Il est essentiel de résoudre le problème de la prise de décision partielle et des biais 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 les rend difficiles à tenir pour responsables de leurs résultats et de leurs décisions. Il est essentiel de faire en sorte que les systèmes d’IA adhèrent à la transparence et à la responsabilité pour promouvoir une meilleure compréhension de la façon 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 professionnelles 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 de l’évolution 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 par Coursera vous permet de découvrir et de comprendre différentes stratégies d’IA utilisées dans la transformation de l’entreprise et divers outils que vous pouvez utiliser pour minimiser les obstacles à l’utilisation de l’IA et obtenir un avantage concurrentiel.
C’est 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 en savoir plus sur les risques uniques créés par les systèmes d’IA, créer un cadre de gouvernance de l’IA pour atténuer ces risques et les différents risques de cybersécurité associés aux systèmes d’IA.
Il explore en outre des conseils sur la création d’un cadre de cybersécurité pour identifier et atténuer les risques d’IA et les compétences nécessaires pour effectuer un examen de sécurité des systèmes d’IA. Vous n’avez pas besoin de compétences avancées en statistiques ou en programmation pour apprendre 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 poursuivez des études supérieures et souhaitez en savoir plus sur les concepts de gouvernance de l’IA et les meilleures pratiques en matière de sécurité et de politique, ce livre sur Amazon est le bon.
Il couvre des sujets tels que l’éthique de l’intelligence artificielle, le leadership administratif postsecondaire et l’efficacité énergétique, une excellente ressource 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 crucial d’établir des directives claires, des cadres éthiques et des réglementations pour garantir l’équité et la sécurité au sein des systèmes d’IA. Ce blog vous aide à comprendre le concept de gouvernance de l’IA, son importance, ses avantages, ses applications et ses défis.
Donc, si vous souhaitez activer 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.
Ensuite, vous pouvez consulter les principales compétences recherchées requises pour les professionnels de l’IA.