Pour éviter les risques liés à l'intelligence artificielle, la mise en place d'une IA responsable est impérative pour les entreprises. Malgré ses nombreux avantages, cette technologie nécessite un cadre de gouvernance éthique et transparent.
Dans le cadre d'une enquête faite auprès de gestionnaires de risques, la majorité estime que l'intelligence artificielle est la première cause potentielle des conséquences imprévues dans les deux prochaines années. Seulement 11 % affirment pouvoir évaluer les risques qu'elle représente au niveau des organisations. Autrement dit, l'adoption d'une IA responsable s'impose pour éloigner les problèmes liés à la technologie.
En quoi consiste une IA responsable ?
Il s'agit d'un cadre de gouvernance éthique et juridique qui permet à une organisation de relever les défis liés à l'intelligence artificielle. Nous faisons référence ici aux questions de biais dans les systèmes, de manque de transparence ou de dysfonctionnements. Les impacts des décisions de l'IA touchent de plus en plus la vie des gens.
Pour les entreprises, cela implique des responsabilités quant à l'adoption de cette technologie. En d'autres termes, elle doit être responsable, juste et transparente.
Quels sont ses principes ?
Généralement, la rôle pour la mise en œuvre de ce cadre revient au CAO (chief analytics officer) de l'entreprise. Il consiste à expliquer les responsabilités prises par l'organisation vis-à-vis de l'utilisation de l'IA, ainsi que les mesures prises pour qu'elle soit anti-discriminatoire.
Avant tout, un système basé sur l'IA doit être complet, explicable, éthique et efficace. Premièrement, une intelligence artificielle exhaustive dispose des critères de test et de gouvernance clairement définis. Cela empêche que les modèles de machine learning se fassent pirater. D'autre part, l'explicabilité permet de définir l'objectif ainsi que tout le processus de prise de décision de l'IA. Cette notion est importante pour permettre à l'utilisateur de comprendre comment elle fonctionne, autrement dit, une transparence.
Par ailleurs, la question d'éthique est primordiale afin de lutter contre les biais dans les différents systèmes et dispositifs. Et enfin, l'efficacité de l'intelligence artificielle permet de réagir activement aux changements de l'environnement opérationnel.
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Les enjeux de l'IA responsable
Malgré que plusieurs sociétés et organismes ont appelé à la réglementation de l'utilisation de l'intelligence artificielle, les conséquences imprévues qu'elle crée ne sont cadrées par aucune norme de responsabilité. Pourtant avec le progrès et l'expansion de la technologie, il est évident que des décisions s'imposent. Par exemple, l'IA peut être mal utilisée, que ce soit par accident ou intentionnel. Souvent, cela s'explique par un système biaisé depuis sa programmation. Maintenant, l'IA responsable vise à éviter les situations dans lesquelles la modification, même minime, d'une entrée transforme radicalement la sortie attendue.
Dans cette fin, et pour se conformer aux principes précédemment cités, il est important d'enregistrer toutes les étapes de développement du modèle. De cette manière, aucune autre personne ni aucun autre programme ne peut le modifier. Par exemple, une blockchain peut être utile dans l'enregistrement de ces documentations dans un format non modifiable.
La fiabilité des données constitue également un élément clé afin d'éviter les biais. En outre, une organisation responsable ne doit pas uniquement se focaliser sur les points positifs. En effet, elle doit prendre en compte les aspects moins plaisants de l'IA pour agir en conséquence.
Comment la mettre en marche ?
Le défi qui attend les organisations est donc de mettre en œuvre des principes éthiques qui peuvent se traduire en solutions pratiques et mesurables. Pour y faire face, l'IA responsable repose sur des piliers organisationnel, opérationnel, technique et de réputation.
En termes d'organisation, l'entreprise doit commencer par faciliter la collaboration homme -machine, en démocratisant de nouvelles pratiques au travail. En d'autres termes, chaque personne ayant un doute sur le fonctionnement d'une machine devrait pouvoir s'exprimer aisément. Concernant la technique, la conception des plateformes et des systèmes doit se concentrer sur la fiabilité et l'explicabilité. L'identification des sources de biais devrait constituer une grande partie du temps investi dans le processus. De plus, il est essentiel de documenter chaque étape de la conception. Cela permet d'avoir un point d'ancrage sur les sources d'éventuelles erreurs.
Sur le plan opérationnel, la mise en place d'une bonne gouvernance transparente est primordiale. Les tests sont également très importants pour anticiper les erreurs de jugement ou tout simplement dans le cadre d'une maintenance. Les entreprises qui auront adopté ces pratiques peuvent prouver à ses collaborateurs, mais aussi à leurs concurrents l'importance d'une initiative d'IA responsable.
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