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Les bonnes pratiques de développement responsable de l’IA

Développement d'une IA responsable

Le développement responsable de l’IA est le meilleur moyen de s’assurer que la technologie agisse pour le bien de tous. Si plusieurs entreprises adoptent l’intelligence artificielle dans pour améliorer leur organisation, moins de la moitié d’entre elles ont déployé l’IA responsable.

Il est indéniable que les technologies d’IA impactent le quotidien des gens et des entreprises. Ces transformations profitent à différents domaines. Mais si les avantages sont nombreux, il existe également des impacts moins enthousiasmants. En effet, l’intelligence artificielle soulève des inquiétudes sur la confidentialité des données, sur les biais ou d’autres problèmes qui affectent la société. La meilleure façon d’y remédier est le développement responsable de l’IA.

L’importance du développement d’une IA responsable

L’intelligence artificielle est au cœur de tout évolution technologique d’aujourd’hui. Elle s’est infiltrée dans les petits gadgets de notre quotidien, tels que les montres connectées, jusqu’aux projets qui permettront un jour aux humains de vivre sur la lune. L’IA touche presque tous les secteurs, allant de la santé à la sécurité, en passant par l’éducation, le divertissement, la finance, etc.

Mais cette large portée de la technologie entraîne également des inquiétudes à différents niveaux. Étant donné qu’elle est adoptée par tous les secteurs, elle concerne donc des milliards de personnes dans le monde. De ce fait, son déploiement implique des considérations éthiques, une bonne gouvernance et des questions de sécurité. Autrement dit, le développement responsable de l’IA consiste à réduire ou à limiter les conséquences négatives de la technologie.

Les inquiétudes liées à l’IA

Parmi les plus grandes préoccupations liées à l’IA, les biais tiennent une place majeure. En termes simples, les résultats produits par certains systèmes intelligents sont parfois sujets à des discriminations. Il s’agit généralement de discriminations de genre (femme) ou de race (hommes noirs).

D’autre part, les algorithmes d’intelligence artificielle reposent sur une grande quantité de données pour générer des résultats précis et effectifs. Afin de fournir des solutions personnalisées, les données doivent également être personnalisées. Par conséquent, la confidentialité et la transparence dans la manipulation des informations sensibles présentent un véritable défi pour le développement d’une IA responsable.

En outre, l’adoption des solutions d’IA, des robots et de l’automatisation augmente de plus en plus au sein des entreprises. Cela permet d’accélérer le processus de production ou d’améliorer les prises de décisions. Mais cela soulève également des inquiétudes auprès des travailleurs humains. Plus précisément, le déploiement de ces technologies suggère la suppression de plusieurs postes.

Dans quels cas le développement d’une IA responsable est-il nécessaire ?

En quelques mots, le développement d’une IA responsable permet de dynamiser la gouvernance des entreprises. Pour ce faire, l’IA responsable minimise les erreurs et les risques pour donner place à une vitesse plus rapide du déploiement du système.

Elle permet également de rendre le travail plus mesurable grâce à la visibilité, l’explicabilité et l’existence d’un cadre éthique. Par la suite, l’entreprise aura la possibilité de former plus de modèles afin d’améliorer la productivité et l’efficacité.

Enfin, mettre en place une IA responsable revient aussi à utiliser des tests d’évaluation des tendances aux biais, le but étant d’atténuer les préjugés.

L’objectif de développement responsable de l’IA

Les différentes questions soulevées par le déploiement de l’intelligence artificielle entraînent un manque de confiance dans les systèmes. Cependant, en dépit de ces inquiétudes, l’IA présente de nombreux avantages dont les entreprises ne peuvent se passer. Elle crée de nouvelles opportunités et permet de résoudre les plus grands défis commerciaux ou concurrentiels.

Les dirigeants ont donc la responsabilité de rassurer toutes les parties concernées par l’utilisation de l’IA. En d’autres termes, le développement responsable de l’IA vise à maintenir la confiance des clients, des fournisseurs et des employés envers les systèmes.

Comment procéder au développement d’une IA responsable ?

Il n’existe pas de processus préétabli pour le développement responsable de l’IA. Néanmoins, tenant compte des différents éléments constitutifs d’un projet d’IA, nous pouvons vous présenter les meilleures pratiques.

Se centrer sur les humains

Notons d’abord que les systèmes d’IA sont créés dans un but précis. Cet objectif implique des prédictions et des prises de décisions qui impactent l’entreprise et, par conséquent, plusieurs personnes.

Pour commencer, une bonne expérience utilisateur est essentielle. L’effectivité des résultats se mesure avant tout par la manière dont les utilisateurs utilisent les applications. Ils doivent avoir une parfaite maîtrise des applications implémentées, ce qui implique l’intégration de fonctionnalités claires et compréhensibles par tous.

D’autre part, l’efficacité d’un système réside aussi dans sa capacité à résoudre un même problème de différentes manières. Certes, une réponse unique peut suffire, mais afin d’optimiser le système, l’utilisateur doit avoir différentes options. Cela permet d’accroître la précision du résultat obtenu.

En plus d’augmenter les options possibles, diversifier le nombre d’utilisateurs peut également s’avérer bénéfique. Entre autres, cela permet d’obtenir plus d’avis et de retour afin d’améliorer le développement du projet. Le développement d’une IA responsable consiste également à faire en sorte que plus de gens bénéficient des solutions proposées. De ce fait, prendre en compte un plus grand nombre de commentaires permet d’augmenter le nombre de bénéficiaires.

Examiner les données

Pour résoudre le défi lié aux données, une étape cruciale du développement responsable de l’IA consiste à comprendre les données brutes. Les modèles d’IA représentent ses données de formation. Maintenant, l’analyse des données doit toujours se faire dans le respect de la vie privée. 

Pour faire simple, il est question de détecter les erreurs et de garantir l’exactitude des données. En outre, vous devez vous assurer qu’elles sont représentatives de toutes les parties concernées ainsi que du contexte réel.

Il arrive également que malgré les vérifications, le résultat obtenu ne soit pas celui attendu. Dans ce cas, il faudra identifier la source des erreurs et les corriger en ajustant les données. Une autre approche consiste à évaluer la relation entre les étiquettes données. Cela permet de déterminer si l’écart entre les valeurs est problématique ou non. Précisons tout de même que cette approche concerne exclusivement l’apprentissage supervisé.

Le développement responsable de l’IA implique aussi la connaissance et le respect des limites des modèles et de les respecter. Le précédent cas que nous avons cité sur l’apprentissage supervisé applique déjà ce principe. En effet, si un modèle est entraîné à détecter les corrélations entre les données, ce sera son unique tâche. Autrement dit, ce modèle ne devra pas être utilisé à d’autres fins analytiques telles que les inférences causales.

Formation, évaluation et suivi

Un système d’IA responsable est aussi un système qui fonctionne correctement et dont le développement est effectué dans les normes. Afin d’en tirer le meilleur parti, vous devez donc vous en assurer. La première étape, notamment la formation, consiste à alimenter le système de données afin qu’il apprenne à résoudre les problèmes donnés.

Ensuite, chaque composant du système devra être testé. Les tests concernent également l’intégration de ces composants aux autres parties ou processus de l’entreprise. D’autre part, il est important de vérifier les entrées et les sorties pour s’assurer du bon fonctionnement de l’infrastructure d’IA. Cela implique une mise à jour régulière des jeux de données afin de maintenir leur qualité.

En plus des tests, un suivi continu permettra de garantir les performances tout en tenant compte des nouveaux enjeux et du retour d’informations. Comme tout système, une infrastructure d’IA peut rencontrer des problèmes. Chaque problème devra être documenté, communiqué aux parties concernées. Quant à la résolution de problèmes, envisagez à la fois des solutions à court terme et à long terme.

Le développement de l’IA responsable, c’est aussi une bonne gouvernance

Une IA responsable se traduit par l’équité, la responsabilité, la transparence et l’explicabilité. De ce fait, le développement responsable de l’IA requiert une bonne gouvernance. Cela implique la mise en place en place de normes et de cadres d’utilisation qui visent à promouvoir ces éléments cités plus tôt.

En plus de la transparence dans la manipulation des données, il est également du devoir des dirigeants de faire connaître les limites des données et des modèles. Cela aidera les utilisateurs à comprendre les capacités des modèles et de savoir dans quels cas ils ne seront pas efficaces.

Par ailleurs, une IA responsable fonctionne dans deux sens. D’une part, les dirigeants doivent divulguer toutes les informations nécessaires aux parties concernées. D’autre part, le retour d’information est primordial pour le suivi et l’évaluation des performances du système.

En fin de compte, le développement d’une IA responsable consiste à éliminer les barrières qui séparent les utilisateurs de la technologie en question. Cette pratique vise à instaurer la confiance mutuelle homme-machine pour tirer parti de tous les avantages de l’IA dans les meilleures conditions.

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