Les capacités de l’intelligence artificielle (IA) se développent à une vitesse étourdissante. En seulement quelques années, l’IA est passée de tâches limitées et spécialisées à la gestion de fonctions complexes telles que 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 portée de main.
Pourtant, malgré toutes ses récentes avancées, l’IA est intrinsèquement liée aux données sur lesquelles elle repose. Et lorsque ces données présentent des schémas biaisés ou contraires à l’éthique, les systèmes d’IA risquent de perpétuer ces problèmes, entraînant des résultats qui peuvent être injustes, inexacts ou préjudiciables.
Le terme d’IA responsable décrit l’engagement à intégrer des principes positifs à l’IA. Bien que cette pratique soit antérieure à l’explosion de l’IA qui a accompagné l’introduction de solutions GPT viables destinées aux consommateurs en 2022 et 2023, elle est particulièrement pertinente pour les nouvelles générations d’IA générative (GenAI). 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. Il est donc essentiel de s’assurer que ces modèles produisent des résultats précis, impartiaux et éthiques.
L’éthique est un élément majeur de l’IA responsable, mais ce n’est pas le seul. Si les termes d’IA responsable et d’IA éthique sont parfois utilisés de manière interchangeable, il s’agit de deux concepts différents.
- IA responsable
L’IA responsable est un cadre plus complet qui guide le développement, le déploiement et la gouvernance des systèmes d’IA. Elle concerne non seulement l’éthique, mais aussi l’équité, la transparence, la responsabilité et la conformité pour veiller à ce que l’IA limite autant que possible les préjudices et à ce qu’elle serve le bien public. L’IA responsable prend en compte l’impact sociétal plus global de l’IA et inclut des pratiques visant à renforcer la confiance et à aligner le développement de l’IA sur des valeurs établies. - IA éthique
L’IA éthique est souvent considérée comme un sous-ensemble de l’IA responsable axé spécifiquement sur les dimensions morales et éthiques du développement et de l’utilisation de l’IA. Elle aborde des questions telles que les préjugés, la discrimination et les effets de l’IA sur les droits humains. L’IA éthique met l’accent sur les implications morales des décisions prises par l’IA, plaidant pour une IA qui respecte la justice et les droits fondamentaux, et évite d’être préjudiciable.
L’idée générale derrière l’IA responsable est de créer des systèmes intelligents qui possèdent un sens moral intégré. Bien sûr, le terme « moral » peut signifier des choses différentes selon les personnes. Pour exprimer plus clairement l’objectif d’une IA responsable, les informaticiens ont développé des cadres de travail qui aident à définir les caractéristiques idéales d’une IA à laquelle les utilisateurs seraient prêts à faire confiance. Ces « piliers d’une IA fiable » fournissent une sorte de liste de vérification aux ingénieurs et aux développeurs lorsqu’ils conçoivent, testent et affinent des systèmes d’IA responsables.
Bien que chaque groupe puisse avoir sa propre interprétation et ses propres priorités, la plupart des cadres de travail incluent à peu près les piliers suivants :
L’explicabilité et l’interprétabilité permettent aux personnes concernées de comprendre comment les systèmes d’IA prennent des décisions. L’explicabilité est particulièrement importante dans les modèles complexes tels que les réseaux neuronaux récurrents (RNN), dont les processus de prise de décision peuvent être difficiles à suivre. Des techniques telles que l’analyse de l’importance des fonctionnalités et les contrefactuels aident à expliquer les résultats individuels, ce qui permet aux utilisateurs de voir plus facilement comment des entrées spécifiques affectent les prédictions de l’IA. Cette transparence favorise la responsabilisation, en aidant les personnes concernées à identifier 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 manière impartiale, en évitant les biais systématiques ou les résultats discriminatoires. Ce pilier est essentiel pour les IA utilisées dans les prises de décisions à forts enjeux, comme les systèmes de recrutement et le domaine de la santé. La neutralité nécessite de s’engager à utiliser des données représentatives et des techniques d’atténuation des biais de manière à réduire les effets inégaux sur les différents groupes démographiques. La mise en œuvre de mesures d’équité et de neutralité renforce la confiance des utilisateurs et protège les entreprises derrière l’IA des atteintes à leur réputation.
La reproductibilité garantit que les modèles fonctionnent de manière cohérente dans des conditions similaires et que le processus de développement des modèles peut être validé et débogué. Ce pilier est essentiel à la conformité réglementaire et à l’auditabilité, car il permet de retracer clairement la manière dont les modèles sont créés, entraînés et testés. La reproductibilité favorise la transparence tout en contribuant à l’amélioration continue des modèles d’IA.
La fiabilité et la sûreté garantissent que les systèmes d’IA fonctionnent de manière cohérente et répondent de manière sûre aux situations inattendues. Ce pilier est essentiel pour déployer l’IA dans des domaines tels que la conduite autonome ou la santé, où les erreurs peuvent avoir de lourdes conséquences. Les systèmes d’IA fiables sont rigoureusement testés dans diverses conditions pour gérer la variabilité et les cas périphériques, ce qui permet d’éviter les défaillances ou les comportements dangereux. Les normes de fiabilité et de sûreté incluent également des mécanismes pour résister aux manipulations et atténuer les vulnérabilités, renforçant ainsi la résilience globale de l’IA.
La transparence fournit des informations sur le fonctionnement des systèmes d’IA. Pour que l’IA soit fiable, ses opérations, ses processus et ses chemins décisionnels doivent être visibles et faciles à comprendre. Les utilisateurs disposent ainsi des informations dont ils ont besoin pour évaluer l’adéquation de l’IA à des tâches spécifiques. Cela aide également les personnes concernées à prendre des décisions plus éclairées en se basant sur des mesures détaillées des performances du système.
La confidentialité et la sécurité se concentrent sur la protection des données personnelles et professionnelles au sein des systèmes d’IA. Ces pratiques vérifient que les systèmes d’IA gèrent les données de manière éthique, limitent l’accès aux utilisateurs autorisés et sécurisent les informations en transit et au repos. Les protocoles de confidentialité et de sécurité sont essentiels pour protéger les données utilisateur, empêcher 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. La durabilité met l’accent sur la réduction de cet impact environnemental. Le développement durable de l’IA implique l’optimisation des ressources informatiques et l’amélioration de l’efficacité énergétique. Privilégier la durabilité garantit que les systèmes d’IA soutiennent les objectifs de responsabilité d’entreprise et contribuent à des objectifs environnementaux et sociaux plus larges.
Les IA ne fonctionnent pas dans le vide ; elles sont le produit des données et des instructions qui leur sont fournies. La responsabilité tient les développeurs et les entreprises responsables des performances des systèmes d’IA et de leur impact sur la société. Cela nécessite une surveillance constante, une documentation détaillée et des protocoles complets pour résoudre les défaillances du système ou réagir aux résultats imprévus. Les pratiques de responsabilisation (telles que les MLOps) veillent à ce que les systèmes d’IA respectent les normes éthiques et donnent aux humains un contrôle significatif sur la prise de décision associée à l’IA.
Une approche centrée sur l’humain garantit que les systèmes d’IA servent les intérêts humains, en hiérarchisant les besoins, les valeurs et les objectifs des utilisateurs. L’IA centrée sur l’humain se concentre sur la facilité d’utilisation et l’empathie, en établissant des solutions intelligentes qui soutiennent la prise de décision humaine, sans la remplacer. Ce pilier encourage les développeurs à concevoir une IA qui complète les capacités humaines.
L’inclusion implique la création de systèmes d’IA qui profitent à un large éventail d’utilisateurs, en favorisant l’accessibilité et en évitant les biais ou d’autres effets d’exclusion. L’IA inclusive prend en compte les expériences et les besoins des différents groupes démographiques, en donnant la priorité à des équipes de développement diverses et en veillant à une représentation équitable dans les données d’entraînement de l’IA. Lorsqu’ils conçoivent l’IA dans un souci d’inclusion, 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 s’intègre de plus en plus dans les administrations, les entreprises et la vie quotidienne. Compte tenu de l’ampleur du phénomène et du nombre de personnes qui interagissent avec les sorties de l’IA et qui s’en servent pour prendre des décisions majeures, il est plus important que jamais que les systèmes d’IA se montrent dignes d’un tel niveau de confiance. L’IA responsable répond à ce besoin. Correctement mise en œuvre, l’IA responsable présente les avantages suivants :
- Réduction des biais
Entraîner l’IA à partir d’ensembles de données représentatifs et équitables permet de réduire la probabilité de décisions biaisées susceptibles d’avoir un impact injuste sur certains groupes. - Transparence accrue
Les pratiques de l’IA responsable incluent des mesures d’explicabilité qui mettent en évidence les facteurs à l’origine de décisions spécifiques associées à l’IA. - Conformité renforcée
À mesure que les réglementations relatives à la confidentialité des données et à l’éthique de l’IA deviennent plus strictes, les pratiques de l’IA responsable aident les entreprises à respecter les normes réglementaires et à maintenir la conformité. - Confiance accrue des personnes concernées
L’adoption d’une IA responsable contribue à renforcer la confiance avec les consommateurs, les clients et les instances réglementaires en veillant au respect de pratiques éthiques en matière d’IA. - Respect de l’éthique
L’IA responsable aligne les technologies d’IA sur les valeurs d’entreprise, créant ainsi les bases de pratiques commerciales éthiques. - Atténuation des risques
En identifiant et en résolvant les préjudices potentiels dès les prémices du cycle de vie de l’IA, l’IA responsable réduit le risque de rencontrer des conséquences imprévues et permet des applications intelligentes plus sûres et plus fiables.
La mise en œuvre d’une IA responsable ne se limite pas à la mise en place de politiques. Elle implique d’intégrer des considérations éthiques à chaque étape du développement, du déploiement et de la surveillance de l’IA. Vous trouverez ci-dessous plusieurs pratiques clés pour guider les entreprises dans la mise en œuvre efficace d’une IA responsable :
L’IA doit refléter les valeurs fondamentales et les engagements éthiques de l’entreprise. La définition et la mise en place de ces principes nécessitent de créer des directives claires qui reposent sur une approche centrée sur l’humain, sur l’inclusion, sur la transparence et sur la responsabilité, et d’intégrer ces normes au cœur du processus de développement de l’IA. Les principes de base doivent être développés de manière collaborative, avec la contribution d’une équipe diversifiée et interfonctionnelle. Dans l’idéal, cette équipe comprendra des spécialistes de l’IA, des éthiciens, des experts juridiques et des dirigeants d’entreprise. Établir des principes d’IA responsable fournit une feuille de route éthique commune, qui permet de s’assurer que les systèmes d’IA soutiennent les objectifs business tout en reflétant les attentes de la société.
Les évaluations d’impact permettent d’estimer les effets potentiels des systèmes d’IA. En analysant les impacts positifs et négatifs, les entreprises peuvent anticiper les risques avec plus de précision et créer des stratégies pour les atténuer. Ce processus implique d’identifier les principales personnes concernées, d’examiner comment elles pourraient être affectées et de développer des méthodes continues de suivi des impacts réels. Les évaluations d’impact sont essentielles à la gestion proactive des risques, car elles permettent aux entreprises de prendre des décisions éclairées et éthiques avant de déployer de nouveaux systèmes d’IA.
Il convient de former les employés, les personnes concernées et les décideurs aux principes et aux pratiques de l’IA responsable. Grâce à des programmes de formation ciblés, les entreprises peuvent améliorer la compréhension des exigences réglementaires et des préoccupations liées à l’IA. Sensibiliser à l’IA responsable contribue à créer une culture de responsabilité et permet aux employés de reconnaître et de résoudre les problèmes à mesure qu’ils surviennent. En outre, cela garantit l’intégration des principes de l’IA responsable à tous les niveaux de l’entreprise.
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 à l’entraînement des modèles en passant par le déploiement et la surveillance. La documentation des sources de données, des processus de décision et la mise en œuvre d’une surveillance continue veillent à ce que l’éthique soit toujours une priorité. Les techniques de détection des biais et de tests d’équité doivent être régulièrement appliquées, en particulier en ce qui concerne les questions sensibles telles que la couleur de peau, le genre et le statut socio-économique.
La dépendance de l’IA à des ensembles de données volumineux et diversifiés, qui contiennent souvent des informations personnelles, soulève des problèmes de confidentialité liés à l’utilisation abusive des données et à l’accès non autorisé. Pour résoudre ce problème, les entreprises doivent mettre en œuvre des pratiques de gouvernance des données qui mettent l’accent sur la transparence et la conformité. Les systèmes d’IA doivent communiquer les politiques d’utilisation des données, obtenir un consentement éclairé et utiliser des mesures de protection pour protéger les informations sensibles.
Comme indiqué précédemment, l’IA ne doit jamais remplacer la prise de décision humaine. Supervisez les systèmes d’IA en définissant des lignes de responsabilité claires et en mettant en œuvre des mécanismes de surveillance. La supervision humaine de la prise de décision associée à l’IA permet aux entreprises de garder le contrôle sur les processus critiques, en particulier dans les domaines à forts enjeux tels que la santé, la finance et la justice pénale. La mise en place d’une surveillance continue et d’audits réguliers de la conformité éthique des modèles renforce encore davantage la supervision humaine.
Associez-vous à des groupes sectoriels, des instituts de recherche et des communautés open source axés sur l’IA responsable. Tisser des liens avec des organisations externes permet aux entreprises de rester informées de l’évolution des normes éthiques et des innovations en matière d’IA responsable. La collaboration externe favorise également le partage des connaissances et contribue plus globalement à l’avancée de l’IA éthique.
À mesure que l’IA responsable se généralise, elle présente plusieurs avantages distincts, non seulement pour les entreprises qui créent des systèmes d’IA, mais aussi dans le contexte plus large de la société humaine. Les avantages suivants offrent un aperçu de la façon dont une approche éthique de l’IA favorise le changement positif :
Adopter des pratiques d’IA responsables peut améliorer directement la qualité et la fiabilité des produits IA d’une entreprise. En donnant la priorité à la transparence et à l’équité dans la conception des modèles, les entreprises garantissent des résultats plus précis et impartiaux et une plus grande transparence dans la prise de décisions associée à l’IA. Ce niveau d’informations permet aux entreprises d’affiner constamment les modèles d’IA pour en optimiser les performances et l’équité.
Dans le même temps, l’IA responsable renforce la réputation de la marque. Les entreprises qui s’engagent à respecter ces principes sont considérées comme plus dignes de confiance. Cet engagement attire les consommateurs qui apprécient la confidentialité et l’équité. Souvent, cela séduit également les investisseurs, les employés et les partenaires commerciaux. Sur un marché concurrentiel, les entreprises qui se distinguent par des pratiques d’IA responsables peuvent gagner en réputation, en se différenciant des entreprises qui rencontrent des problèmes de confidentialité des données ou dont les pratiques d’IA sont moins éthiques.
La transparence de l’IA favorise un sentiment de contrôle et de confiance dans les processus optimisés par l’IA, ce qui incite les utilisateurs à s’impliquer dans la technologie et à donner foi 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 donne la priorité à la confidentialité des données, protégeant ainsi les utilisateurs contre les risques associés à l’utilisation abusive des données et aux accès non autorisés. En mettant en œuvre des pratiques strictes en matière de confidentialité, les entreprises donnent aux utilisateurs plus de contrôle sur leurs propres informations. Ces derniers ont ainsi l’assurance que leurs données sont traitées de manière éthique et sécurisée.
Si l’on considère plus globalement les effets de l’IA, 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 en tenant compte de considérations éthiques, ils peuvent favoriser des opportunités équitables, en fournissant un accès impartial aux services essentiels tels que la santé, l’éducation et les ressources financières.
Cela ouvre la voie à une forme d’innovation aussi puissante qu’éthique, ce qui permet aux entreprises 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 à atteindre des objectifs publics en exploitant les performances de l’IA de nombreuses manières constructives.
À mesure que l’IA s’étend et gagne en influence, l’attitude la plus responsable consiste à donner la priorité à l’IA responsable. L’IA de ServiceNow démontre son engagement en privilégiant les normes éthiques et pratiques tout au long de son cycle de vie, créant ainsi des solutions intelligentes qui améliorent à la fois la valeur de l’entreprise et le potentiel humain.
En adhérant aux principes de l’IA responsable, ServiceNow figure parmi les mieux placés pour fournir une IA efficace, impartiale, conforme et transparente. Ces principes guident les pratiques de développement et de gouvernance de ServiceNow. Avec l’aide d’outils et de ressources tels que le Manuel de l’IA responsable, ServiceNow permet aux utilisateurs d’employer l’IA de manière responsable et éthique, tout en veillant à ce qu’elle ait un impact positif à long terme.
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