Les capacités de l’intelligence artificielle (IA) augmentent à un rythme stupéfiant. Au cours des dernières années seulement, l’IA est passée de l’exécution de tâches limitées et spécialisées à la gestion de fonctions complexes comme le traitement du langage naturel (NLP), l’analyse prédictive des données en temps réel et la prise de décision autonome dans presque tous les secteurs. Parfois, il semble même que le rêve de l’intelligence artificielle générale (IAG) soit à nos portes.
Malgré les progrès récents de l’IA, elle reste limitée par les données sur lesquelles elle est construite. Et lorsque ces données comprennent des biais ou des schémas contraires à l’éthique, les systèmes d’IA risquent de perpétuer ces problèmes, ce qui entraîne des résultats qui peuvent être illégitimes, inexacts ou nuisibles.
Le terme « IA responsable » décrit un engagement à intégrer des principes positifs dans l’IA. Bien que cette pratique précède l’explosion de l’IA qui a accompagné l’introduction de solutions viables de GPT destinées aux consommateurs en 2022 et 2023, elle est particulièrement pertinente pour les nouvelles générations d’IA générative. En effet, de nombreux systèmes d’IA générative (conçus pour créer du texte, des images et d’autres contenus) interagissent directement avec les utilisateurs et influencent les décisions à grande échelle. Ainsi, il est essentiel de s’assurer que ces modèles produisent des sorties précises, objectives et éthiques.
L’éthique est un élément majeur de l’IA responsable, mais ce n’est pas le seul. En fait, les concepts d’IA responsable et d’IA éthique, bien qu’ils soient parfois utilisés de façon interchangeable, représentent deux choses différentes.
- L’IA responsable
est une infrastructure plus complète qui guide le développement, le déploiement et la gouvernance des systèmes d’IA. Elle traite non seulement de l’éthique, mais aussi de l’équité, de la transparence, de la responsabilité et de la conformité pour s’assurer que l’IA réduit les risques et sert le bien public. L’IA responsable tient compte de l’impact sociétal plus large de l’IA et inclut des pratiques pour établir la confiance et aligner le développement de l’IA sur les valeurs établies. - L’IA éthique
L’IA éthique est souvent considérée comme une sous-discipline de l’IA responsable, axée sur les dimensions morales et éthiques du développement et de l’utilisation de l’IA. Elle traite des problèmes comme les préjugés, la discrimination et l’effet de l’IA sur les droits de la personne. L’IA éthique met l’accent sur les implications morales des décisions de l’IA, en préconisant une IA qui respecte la justice et les droits fondamentaux et évite de causer du tort.
L’idée générale qui sous-tend l’IA responsable est de créer des systèmes intelligents qui démontrent un sentiment de moralité intégré. Il va sans dire que le terme « moral » revêt différentes significations selon les personnes. Pour exprimer plus clairement l’objectif de l’IA responsable, les scientifiques informatiques ont développé des infrastructures pour aider à définir les caractéristiques idéales d’une IA à laquelle les utilisateurs seraient prêts à faire confiance. Ces « piliers d’une IA digne de confiance » constituent en quelque sorte une liste de vérification pour les ingénieurs et les développeurs lorsqu’ils conçoivent, testent et peaufinent des systèmes d’IA responsable.
Bien que les interprétations et les axes de travail puissent être différents selon les groupes, la plupart des infrastructures de ces piliers comprennent les éléments suivants et leurs variations :
L’explicabilité et l’interprétabilité permettent aux parties prenantes de comprendre comment ces systèmes d’IA prennent des décisions. L’explicabilité est particulièrement importante dans les modèles complexes comme les réseaux neuronaux récurrents (RNR), où les processus décisionnels peuvent être difficiles à suivre. Des techniques comme l’analyse de l’importance des fonctionnalités et les contre-factuels aident à expliquer les résultats individuels, ce qui permet aux utilisateurs de voir plus facilement comment les entrées particulières influent sur les prédictions de l’IA. Cette transparence permet la responsabilisation, ce qui aide les parties prenantes à repérer et à corriger les défauts ou les biais dans le comportement du modèle.
Cela permet de s’assurer que les systèmes d’IA traitent tous les utilisateurs de façon impartiale, en évitant les préjugés systématiques ou les résultats discriminatoires. Ce pilier est essentiel lorsque l’IA est utilisée dans la prise de décision sur des enjeux importants, comme les systèmes d’embauche et les soins de santé. Pour garantir l’équité, il faut s’engager en faveur des données représentatives et des techniques d’atténuation des biais, qui contribuent à réduire les impacts négatifs sur différents groupes démographiques et les inégalités. Établir l’équité et la justice renforce la confiance des utilisateurs et protège les organisations derrière l’IA contre les atteintes à la réputation.
La reproductibilité garantit que la performance des modèles est cohérente dans des conditions similaires et que le processus de développement du modèle peut faire l’objet d’une validation et d’un débogage. Ce pilier est essentiel à la conformité réglementaire et à l’auditabilité, car il fournit des renseignements clairs sur la construction, l’entraînement et les tests des modèles. La reproductibilité favorise la transparence tout en favorisant l’amélioration continue des modèles d’IA.
La fiabilité et la sécurité garantissent que les systèmes d’IA fonctionnent de façon constante et répondent de manière sécuritaire aux situations imprévues. Ce pilier est essentiel au déploiement de l’IA dans des domaines comme la conduite autonome ou les soins de santé, où les erreurs peuvent avoir des conséquences majeures. Des systèmes d’IA fiables sont rigoureusement testés dans diverses conditions pour gérer les cas de variabilité et les cas limites, aidant à prévenir les défaillances ou les comportements dangereux. Les normes de fiabilité et de sécurité comprennent également des mécanismes pour résister aux altérations et atténuer les vulnérabilités, renforçant ainsi la résilience globale de l’IA.
La transparence fournit des aperçus sur le fonctionnement des systèmes d’IA. Pour que l’IA soit digne de confiance, ses opérations, ses processus et ses voies de prise de décision doivent être visibles et faciles à comprendre. Cela donne aux utilisateurs l’information dont ils ont besoin pour évaluer la pertinence de l’IA pour des tâches précises. De même, elle aide les parties prenantes à prendre des décisions plus éclairées en fonction de mesures détaillées de la performance du système.
La confidentialité et la sécurité mettent l’accent sur la protection des données personnelles et d’entreprise au sein des systèmes d’IA. Ces pratiques permettent de vérifier que les systèmes d’IA gèrent les données de façon éthique, restreignent l’accès aux utilisateurs autorisés seulement et sécurisent l’information en transit et au repos. Les protocoles de confidentialité et de sécurité sont indispensables pour protéger les données des utilisateurs, prévenir les accès malveillants, maintenir la confiance des utilisateurs et soutenir la conformité réglementaire.
À mesure que les modèles d’IA à grande échelle se développent, leur empreinte carbone augmente également. La durabilité met l’accent sur la réduction de cet impact environnemental. Le développement durable de l’IA implique l’optimisation des ressources de calcul et l’amélioration de l’efficacité énergétique. Accorder la priorité à la durabilité garantit que les systèmes d’IA soutiennent les objectifs de responsabilité de l’entreprise et contribuent à des cibles environnementales et sociales plus larges.
Les IA ne fonctionnent pas dans un trou noir : elles sont le produit des données et des instructions qui leur sont fournies par d’autres. La responsabilisation oblige les développeurs et les organisations à être responsables de la performance des systèmes d’IA et de leur impact sur la société. Cela exige une surveillance constante, une documentation détaillée et des protocoles complets pour traiter les défaillances du système ou les résultats indésirables. Les pratiques de responsabilisation (comme les MLOps ou activités d’apprentissage machine) maintiennent les systèmes d’IA alignés sur les normes éthiques et donnent aux personnes un contrôle significatif sur la prise de décision de l’IA.
L’humanocentrisme veille à ce que les systèmes d’IA servent les intérêts humains, en priorisant les besoins, les valeurs et les objectifs des utilisateurs. L’IA axée sur l’humain (ou humanocentrique) se concentre sur la convivialité et l’empathie, en établissant des solutions intelligentes qui aident les gens à prendre des décisions au lieu de s’en charger à leur place. Ce pilier encourage les développeurs à concevoir une IA qui complète les capacités humaines.
L’inclusivité implique de créer des systèmes d’IA qui profitent à un large éventail d’utilisateurs, en favorisant l’accessibilité et en évitant les biais ou autres effets d’exclusion. L’IA inclusive tient compte des expériences et des besoins de différents groupes démographiques, en priorisant les équipes de développement diversifiées et la représentation équitable au sein des données d’entraînement de l’IA. En concevant l’IA en gardant l’inclusion à l’esprit, les développeurs peuvent créer des systèmes qui servent plus efficacement un large public.
L’IA est peut-être la technologie la plus influente des années 2020, et elle se fraie de plus en plus un chemin dans les agences gouvernementales, les entreprises et la vie de tous les jours. Avec autant de personnes qui interagissent avec les résultats de l’IA et qui basent leurs décisions majeures sur ces résultats, il est plus important que jamais que les systèmes d’IA soient dignes de ce niveau de confiance. L’IA responsable répond à ce besoin. Mise en œuvre correctement, l’IA responsable permet de :
- Réduire les biais
L’entraînement de l’IA à partir d’ensembles de données représentatives et équitables aide à réduire la probabilité de décisions biaisées qui pourraient avoir une incidence injuste sur certains groupes. - Améliorer la transparence
Les pratiques de l’IA responsable comprennent des mesures d’explicabilité qui révèlent les facteurs qui produisent des décisions spécifiques en matière d’IA. - Accroître la conformité
À mesure que les règlements sur la confidentialité des données et l’éthique de l’IA deviennent plus stricts, les pratiques d’IA responsable aident les organisations à respecter les normes réglementaires et à maintenir la conformité. - Renforcer la confiance des parties prenantes
L’adoption d’une IA responsable aide à consolider la confiance parmi les consommateurs, les clients et les organismes de régulation en garantissant le respect des pratiques éthiques en matière d’IA. - Harmoniser au niveau éthique
L’IA responsable cadre les technologies d’IA sur les valeurs organisationnelles, jetant ainsi les bases de pratiques d’affaires éthiques. - Atténuer les risques
En définissant et en traitant les risques dès le début du cycle de vie de l’IA, l’IA responsable réduit ainsi le risque de conséquences imprévues et appuie des applications intelligentes plus sûres et plus fiables.
La mise en œuvre d’une IA responsable exige plus que l’établissement de politiques. En effet, il convient aussi d’intégrer des considérations éthiques à toutes les étapes du développement, du déploiement et de la surveillance de l’IA. Vous trouverez ci-dessous plusieurs pratiques clés pour guider les organisations dans la mise en œuvre efficace de l’IA responsable :
L’IA doit refléter les valeurs fondamentales et les engagements éthiques de l’organisation. La définition et l’établissement de ces principes consistent à créer des lignes directrices claires sur l’orientation humaine, l’inclusion, la transparence et la responsabilisation, et à faire de ces normes un élément fondamental du processus de développement de l’IA. Les principes de base doivent être élaborés en collaboration avec une équipe interfonctionnelle diversifiée. Idéalement, cette équipe comprendra des spécialistes de l’IA, des spécialistes en éthique, des experts juridiques et des chefs d’entreprise. L’établissement de principes d’IA responsable conduit à une feuille de route éthique commune, ce qui permet de s’assurer que les systèmes d’IA soutiennent les objectifs d’affaires tout en reflétant les attentes sociétales.
Procédez à des évaluations des répercussions pour évaluer les effets potentiels des systèmes d’IA. En analysant les impacts positifs et négatifs, les organisations peuvent anticiper plus précisément les risques et créer des stratégies pour les atténuer. Ce processus consiste à déterminer les parties prenantes clés, à tenir compte des effets qu’elles pourraient subir et à élaborer des méthodes continues de surveillance des impacts réels. Les évaluations des répercussions sont essentielles à la gestion proactive des risques, ce qui permet aux organisations de prendre des décisions éclairées et saines sur le plan éthique avant le déploiement de nouveaux systèmes d’IA.
Formez les employés, les parties prenantes et les décideurs sur les principes et les pratiques de l’IA responsable. Grâce à des programmes de formation ciblés, les organisations peuvent mieux comprendre les exigences réglementaires et les préoccupations liées à l’IA. La sensibilisation à l’IA responsable contribue à créer une culture de responsabilisation et permet aux employés de reconnaître et de résoudre les problèmes dès qu’ils surviennent. De plus, cela permet de s’assurer que les principes d’IA responsable sont intégrés dans l’ensemble de l’organisation.
Placez l’éthique au cœur du développement de l’IA en intégrant des pratiques d’IA responsable à chaque étape, de la collecte des données et de l’entraînement des modèles au déploiement et à la surveillance. La documentation des sources de données et des processus décisionnels, ainsi que la mise en œuvre d’une surveillance continue, garantissent que l’éthique demeure une priorité. Il convient de mettre régulièrement en œuvre des techniques de détection des biais et d’évaluation de l’équité, en particulier pour les questions sensibles comme l’origine ethnique, le genre et le statut socio-économique.
La dépendance de l’IA à l’égard d’ensembles de données vastes et diversifiés, contenant souvent des renseignements personnels, soulève des inquiétudes en matière de confidentialité, notamment quant à la mauvaise utilisation des données et à l’accès non autorisé. Pour y remédier, les organisations doivent mettre en œuvre des pratiques de gouvernance des données intransigeantes sur la transparence et la conformité. Les systèmes d’IA doivent communiquer les politiques d’utilisation des données, obtenir le consentement éclairé et utiliser des mesures de protection pour protéger les renseignements sensibles.
Comme nous l’avons déjà mentionné, l’IA ne devrait jamais remplacer la prise de décision humaine. Établissez la supervision en définissant des lignes de responsabilité claires et en mettant en œuvre des mécanismes de surveillance des systèmes d’IA. La surveillance humaine dans la prise de décisions d’IA permet aux organisations de garder le contrôle sur les processus critiques, en particulier dans des domaines importants comme les soins de santé, les finances et la justice pénale. L’établissement de modèles de surveillance continue et de vérification de la conformité à l’éthique renforce davantage la surveillance humaine.
Associez-vous à des institutions de recherche, à des communautés à source ouverte et à des groupes de l’industrie spécialisés dans les pratiques d’IA responsable. En collaborant avec des organisations externes, les entreprises s’informent des dernières normes éthiques et des innovations en matière d’IA responsable. La collaboration externe favorise également le partage des connaissances et contribue à la progression de l’IA éthique.
Gagnant en popularité, l’IA responsable présente plusieurs avantages distincts, non seulement pour les organisations qui développent des systèmes d’IA, mais aussi dans le contexte plus large de la société humaine. Les avantages suivants présentent comment une approche d’IA éthique entraîne un changement positif :
L’adoption de pratiques d’IA responsable peut améliorer directement la qualité et la fiabilité des produits d’IA d’une entreprise. En accordant la priorité à la transparence et à l’équité dans la conception de modèles, les entreprises assurent des résultats plus précis et impartiaux et une plus grande transparence dans la façon dont les décisions relatives à l’IA sont prises. Ce niveau d’aperçu permet aux entreprises d’affiner constamment les modèles d’IA pour une performance et une équité maximales.
En même temps, l’IA responsable renforce la réputation de la marque. Les entreprises qui s’engagent à respecter ces principes voient la confiance de leur clientèle renforcée. Cet engagement attire les consommateurs qui accordent de l’importance à la confidentialité et à l’équité. Elle attire souvent aussi les investisseurs, les employés et les partenaires commerciaux. Sur un marché où la concurrence est rude, les organisations qui se démarquent par leurs pratiques responsables en matière d’IA peuvent profiter d’une meilleure réputation, se différenciant des entreprises qui ont des problèmes de confidentialité des données ou utilisent des pratiques d’IA moins éthiques.
La transparence de l’IA favorise un sentiment de contrôle et de confiance dans les processus propulsés par l’IA, ce qui rend les utilisateurs plus susceptibles d’utiliser la technologie et de faire confiance à ses résultats. Les utilisateurs qui se sentent respectés et informés sont également plus susceptibles de rester fidèles aux entreprises qui respectent leurs droits.
L’IA responsable priorise la confidentialité des données, en protégeant les utilisateurs contre les risques associés à l’utilisation abusive des données et à l’accès non autorisé. En mettant en œuvre des pratiques strictes en matière de protection des renseignements personnels, les organisations donnent aux utilisateurs plus de contrôle sur leurs propres renseignements, ce qui les rassure, car ils savent que leurs données sont traitées de façon éthique et sécuritaire.
Si l’on s’intéresse à l’impact de l’IA au sens large, l’IA responsable a le potentiel d’améliorer la société en favorisant des résultats équitables, inclusifs et socialement bénéfiques. Lorsque les systèmes d’IA sont conçus avec des principes éthiques en tête, ils peuvent appuyer des opportunités équitables, en fournissant un accès impartial à des services essentiels tels que les soins de santé, l’éducation et les ressources financières.
Cela favorise une innovation à la fois puissante et éthique, permettant aux organisations d’utiliser les capacités de l’IA pour résoudre des problèmes complexes sans compromettre leurs valeurs morales. De la réduction des impacts environnementaux à l’avancement de la recherche scientifique bénéfique, l’IA responsable contribue aux objectifs publics en appliquant l’efficacité de l’IA de façon constructive.
Alors que la portée et l’influence de l’IA continuent de croître, il convient bien sûr de donner la priorité à l’IA responsable. L’IA de ServiceNow démontre son engagement en mettant en avant les normes éthiques et pratiques tout au long du cycle de vie de l’IA, créant ainsi des solutions intelligentes qui améliorent à la fois la valeur d’entreprise et le potentiel humain.
En respectant les principes de l’IA responsable, ServiceNow se charge de fournir une intelligence artificielle efficace, impartiale, conforme et transparente. Ces principes guident les pratiques de développement et de gouvernance de ServiceNow, et à l’aide d’outils et de ressources comme le Manuel de l’IA responsable, ServiceNow permet aux utilisateurs de s’y retrouver dans l’IA, de manière responsable, éthique et dans le but d’avoir un impact positif à long terme.
Êtes-vous prêt à profiter des avantages d’une IA qui correspond à vos valeurs? Démonstration des solutions d’IA générative ServiceNow dès aujourd’hui!