Une infrastructure de gouvernance efficace en matière d’IA comprend des principes fondamentaux qui garantissent que les systèmes d’IA sont développés et déployés de manière responsable. Ces principes fournissent une structure et des orientations qui aident les organisations à se protéger et à protéger leurs clients, tout en renforçant la confiance dans les technologies d’IA :

• Empathie
  L’empathie consiste à comprendre les impacts sociaux de l’IA et à anticiper ses effets sur les parties prenantes de différents groupes démographiques.

• Contrôle des biais
  Une analyse rigoureuse des données d’entraînement et des algorithmes permet d’éliminer les biais susceptibles d’entraîner des résultats inéquitables.

• Transparence
  La transparence exige une ouverture sur le fonctionnement des algorithmes d’IA, notamment les sources de données et la logique décisionnelle.

• Responsabilité
  La responsabilité garantit que les organisations assument la responsabilité des impacts sociaux, juridiques et opérationnels de leurs systèmes d’IA.

En d’autres termes, les principes de gouvernance de l’IA définissent les valeurs fondamentales d’une IA responsable, en établissant des infrastructures permettant aux systèmes intelligents de servir l’intérêt général.

En résumé, voici ce qu’il en est : L’IA doit profiter à la société. La gouvernance de l’IA s’appuie sur ce principe et s’y engage, en établissant une structure claire pour le développement éthique, l’utilisation responsable et la gestion transparente des technologies d’IA. Utilisée correctement, elle profite aux organisations de diverses manières, notamment :

• Gestion efficace des risques
  La gouvernance des risques aide à identifier, évaluer et atténuer plus efficacement les risques liés à l’IA. Les problèmes comme les biais involontaires, les préoccupations relatives à la confidentialité des données et les défaillances opérationnelles peuvent être rapidement gérés, protégeant ainsi l’organisation et les utilisateurs individuels des effets négatifs des décisions prises par l’IA.

• Mise en place de la conformité et de la responsabilité
  Avec l’entrée en vigueur de la loi sur l’intelligence artificielle du Parlement européen (loi sur l’IA), les lois régissant l’IA ont rejoint l’ensemble des réglementations en matière de protection des données et de confidentialité auxquelles les organisations doivent se conformer. À mesure que de nouvelles législations sur l’IA apparaissent et évoluent, les organisations doivent s’assurer de manière proactive de leur conformité.

• Prise en compte des considérations éthiques et morales
  Les idées peuvent voyager très loin de manière inattendue. Les systèmes d’intelligence artificielle (IA) peuvent diffuser des concepts à grande échelle, et lorsque ces concepts favorisent la discrimination ou perpétuent les préjugés et les stéréotypes, ils peuvent causer un préjudice social important. La gouvernance de l’IA est essentielle pour établir des normes éthiques qui atténuent les préjugés préjudiciables, garantissant ainsi que les systèmes d’IA respectent l’équité, les droits individuels et correspondent aux valeurs humaines bénéfiques.

• Maintenir la confiance
  Malgré la croissance de l’IA, beaucoup de gens hésitent encore à lui faire confiance. La gouvernance de l’IA joue un rôle crucial dans le renforcement de la confiance envers cette technologie émergente en améliorant la transparence et l’explicabilité, ainsi qu’en obligeant les organisations à documenter et à communiquer leurs processus décisionnels liés à l’IA. En clarifiant le fonctionnement de l’IA, les organisations peuvent renforcer la confiance de leurs clients, employés et parties prenantes, et apaiser leurs inquiétudes concernant l’aspect « boîte noire » de l’IA.

• Garantir la transparence
  Feriez-vous confiance aux conseils d’un message anonyme publié en ligne? Probablement pas, car sans source, il est impossible d’évaluer sa crédibilité. L’IA peut également être opaque, ce qui complique la compréhension de ses prises de décision. Une gouvernance efficace de l’IA impose aux organisations de documenter clairement les algorithmes, les sources de données et les techniques de traitement utilisés. Une transparence accrue conduit à une crédibilité renforcée.

• Promouvoir l’innovation
  Comme nous l’avons déjà mentionné, l’IA peut être dangereuse. La gouvernance de l’IA met en place des mesures de protection qui permettent aux organisations d’explorer de nouvelles applications de l’IA en toute confiance, sachant que les risques sont gérés et que les normes éthiques sont respectées. En fournissant des lignes directrices claires, la gouvernance permet une expérimentation responsable, favorisant l’innovation sans compromettre la sécurité ou la conformité.

Une gouvernance de l’IA puissante et efficace ne se fait pas toute seule. Elle demande une approche dédiée et intentionnelle, soutenue par des politiques claires, une surveillance continue et un engagement total de l’organisation. Les pratiques exemplaires suivantes peuvent contribuer à garantir que les initiatives de gouvernance de l’IA tiennent leur promesse en matière d’IA sûre et responsable :

• Privilégier une communication transparente
  Une communication ouverte et claire avec toutes les parties prenantes, notamment les employés, les utilisateurs finaux et les membres de la communauté, permet d’instaurer la confiance et la compréhension. Les organisations doivent informer activement les parties prenantes sur la manière dont l’IA est utilisée, ses avantages et les risques qu’elle peut présenter.

• Instaurer une culture de l’IA
  La promotion d’une culture qui valorise l’utilisation responsable de l’IA est au cœur d’une gouvernance durable. Les programmes de formation, l’éducation continue et des messages clairs contribuent à ancrer les principes de l’IA dans les valeurs de l’organisation, en sensibilisant chaque membre de l’équipe à son rôle dans le maintien d’une IA éthique.

• Assurer la supervision par un comité de gouvernance
  Un comité de gouvernance de l’IA peut être précieux pour superviser les initiatives en matière d’IA. Ce comité doit contribuer à garantir le respect des politiques en matière d’IA, traiter les questions éthiques et fournir une infrastructure de responsabilité pour orienter les pratiques responsables en matière d’IA.
  

• Évaluer les risques
  L’identification et l’atténuation actives des risques associés aux systèmes d’IA peuvent contribuer grandement à prévenir les conséquences imprévues. Les organisations peuvent choisir de mettre en œuvre des évaluations internes pour surveiller les biais dans les données, les questions de confidentialité et les défis éthiques potentiels. Vous pouvez également envisager de faire appel à des auditeurs tiers pour obtenir des évaluations des risques totalement objectives.

• Tirer parti des mesures de gouvernance
  L’utilisation de mesures et d’indicateurs clés de performance (ICP) permet aux organisations de veiller au respect des politiques de gouvernance. Les indicateurs efficaces comprennent généralement des mesures relatives à la qualité des données, à la précision des algorithmes, à la réduction des biais et à la conformité aux normes réglementaires.
  

• Gérer et améliorer continuellement
  Les modèles d’IA nécessitent des ajustements périodiques pour maintenir leur précision et leur pertinence. Une surveillance continue, des mises à jour des modèles et la collecte des rétroactions auprès des parties prenantes favorisent les performances à long terme et garantissent que le système d’IA continue de s’adapter aux changements.

À mesure que l’IA s’intègre profondément dans des secteurs comme la santé, l’éducation et la justice pénale, le besoin de règles claires et applicables continuera de croître. Cette évolution favorisera une surveillance plus cohérente des algorithmes dans les domaines à fort impact et contribuera à atténuer les utilisations dangereuses, en particulier celles liées à la vie privée, aux droits sur les données et aux biais algorithmiques. Des normes spécifiques à chaque secteur et des réglementations transversales seront probablement utilisées conjointement, créant ainsi une approche équilibrée qui répond aux exigences particulières des différentes industries tout en maintenant une protection générale. 

Les organisations supranationales devraient jouer un rôle de plus en plus central dans ce paysage en mutation, en favorisant l’harmonisation des normes mondiales en matière d’IA qui privilégient la transparence, la responsabilité et l’interopérabilité au-delà des frontières. La coopération internationale deviendra de plus en plus importante, d’autant plus que les pays adoptent des infrastructures réglementaires diversifiées en fonction de leur contexte culturel et politique local.  

Enfin, les gouvernements mettront davantage l’accent sur la collaboration avec les entreprises privées afin de mettre en place des systèmes d’IA sécurisés et transparents. Cette approche permettra aux organisations de partager leurs aperçus et de créer des infrastructures responsables qui favorisent à la fois l’innovation et l’intérêt public. À mesure que la gouvernance de l’IA évolue, les mécanismes de responsabilité, comme les modèles de gouvernance basés sur les risques qui varient l’intensité de la surveillance en fonction des impacts potentiels, seront essentiels pour renforcer la confiance du public.

Une gouvernance efficace de l’IA apporte responsabilité et moralité au monde de l’IA. Et, à mesure que les systèmes intelligents continuent d’évoluer et de s’intégrer aux principaux processus opérationnels, il est plus important que jamais de maintenir des infrastructures de gouvernance complètes. Les solutions d’IA de ServiceNow sont là pour vous aider. Conçue à partir de ServiceNow AI Platform, chef de file de l’industrie, la solution de ServiceNow pour la gouvernance de l’IA aide les entreprises à mettre en œuvre leur stratégie d’IA à grande échelle en reliant stratégie, sécurité, aspects juridiques, risques et conformité. Elle prend en charge tous les aspects, de la gestion des demandes, en passant par le cycle de vie de l’IA, la gestion des politiques, l’évaluation des risques, la surveillance continue et la conformité réglementaire. L’IA est complexe et interfonctionnelle. En permettant aux organisations de mettre en œuvre des processus structurés sur une plateforme commune, elle aide à briser les silos et à fournir une IA fiable tout en minimisant les risques. Découvrez comment ServiceNow peut éliminer les risques liés à votre approche de l’IA; demandez une démonstration dès aujourd’hui!