IA responsable : 5 principes de mise en œuvre

Les pénuries de main-d’œuvre et de compétences, ainsi que les bouleversements économiques, amènent de nombreuses organisations à se demander : « Que puis-je faire pour rendre mon entreprise plus efficace tout en maintenant (ou idéalement en améliorant) la qualité et l’expérience client/employé ? » Nombre d’entre elles se tournent vers l’intelligence artificielle (IA) pour combler ces lacunes et améliorer l’efficacité des processus décisionnels.

L’IA crée constamment de nouvelles opportunités, ce qui soulève également des questions sur l’éthique de la technologie : équité, égalité, confidentialité, transparence, confiance et contrôle.

Dans cet article, nous aborderons les points suivants :

Qu’est-ce que l’IA responsable et comment atténuer les risques ?
Les avantages de la mise en œuvre d’une automatisation responsable de l’IA.
Les bonnes pratiques pour développer et déployer une solution d’IA.
Nos cinq principes fondamentaux pour une adoption responsable de l’IA.

Qu’est-ce que l’IA responsable ?

L’IA responsable consiste à aborder le processus de développement de l’IA d’un point de vue éthique et juridique. L’objectif est d’utiliser l’IA de manière sûre, fiable et transparente. Cela vous protège en veillant à ce que votre organisation reste conforme et respecte toutes les lois et réglementations applicables. Cela garantit également que votre organisation conserve une bonne réputation. Les systèmes d’IA doivent traiter les personnes, la sécurité et l’environnement avec les normes les plus élevées à tout moment.

La gouvernance de l’IA doit inclure la documentation du modèle d’IA et les pipelines d’audit pour montrer comment votre IA est entraînée et testée et comment elle se comporte tout au long de son cycle de vie.
La conformité de l’IA garantit que vos systèmes basés sur l’IA respectent toutes les lois et réglementations applicables et peuvent inclure la confidentialité des données et la propriété intellectuelle.

Une bonne IA est bénéfique pour votre entreprise. Elle vous apporte notamment les avantages suivants :

Responsabilité : L’évaluation des performances de vos systèmes d’IA, intentionnelle ou non, est essentielle pour développer des produits et services responsables.
Confiance : Si vous ne pouvez pas faire confiance à vos systèmes d’IA, cela crée un obstacle à l’adoption de nouvelles technologies dans votre entreprise. Une démarche responsable gagne la confiance et la fidélité.
Une culture de la responsabilité : Vous devez donner aux décideurs et aux développeurs de votre entreprise les moyens de prendre en compte l’aspect éthique de l’adoption de l’IA et leur permettre de trouver des moyens innovants de réussir sans sacrifier les pratiques responsables.

Et l’automatisation dans tout ça ?

L’automatisation intelligente (AI) combine l’automatisation robotisée des processus (RPA), la gestion des processus métier (BPM) et l’IA pour automatiser et rationaliser les processus métier. L’IA est un facteur clé de l’automatisation intelligente, c’est pourquoi il est impératif d’avoir une IA responsable. La façon dont vous entraînez et adaptez votre initiative d’AI aura une incidence directe sur la réputation de votre organisation et son respect des lois et règlements.

Quels sont les risques de l’IA ?

Si vous n’adoptez pas une approche responsable de l’exploitation de l’IA, vous vous exposez à des sanctions juridiques, financières et réputationnelles. Les ensembles de données que vous utilisez pour entraîner vos modèles de machine learning (ML) peuvent introduire des biais dans votre système d’IA. Cela peut être dû à des données erronées ou incomplètes.

Si des aspects tels que la qualité des données ne sont pas pris en compte lors de l’entraînement des modèles, le programme d’IA qui en résulte peut être biaisé, ce qui peut avoir des conséquences préjudiciables pour les personnes et les entreprises. L’adoption irresponsable de l’IA comporte des risques :

Erreurs ou données incorrectes
Préjugés et discrimination
Manque d’interprétabilité
Instabilité des performances
Incapacité à évoluer
Pénalités et amendes coûteuses

Alors, comment utiliser l’IA de manière responsable ?

Créez des systèmes d’IA plus transparents pour accroître la confiance des utilisateurs finaux et protéger votre personnel et votre organisation contre les répercussions négatives. En effet, si vous utilisez correctement des technologies telles que l’IA, vous aurez la confiance nécessaire pour évoluer et développer des processus encore meilleurs dans l’ensemble de votre entreprise.

Dans la section suivante, nous vous présenterons quelques bonnes pratiques et outils pour vous aider à mettre en œuvre des normes d’IA responsables.

Qu’est-ce qu’une IA responsable ?

Au-delà de vos bonnes pratiques générales pour la mise en œuvre de tout nouveau système logiciel dans vos unités opérationnelles, examinons quelques approches clés pour garantir l’éthique de l’IA.

Avant de déployer l’IA dans vos pratiques métier réelles, commencez par :

Des modèles de ML et d’IA clairement définis.
Vérifier la fiabilité et de la sécurité de vos données d’entraînement.
Une IA explicable montrant comment et pourquoi votre IA a obtenu son résultat.
Gérer l’équité en s’attaquant aux préjugés et à la discrimination liés à l’IA.
Appliquer les pratiques de confidentialité pour protéger les données.
À l’affût des menaces potentielles, telles que les attaques adverses.
Construire un système d’IA sécurisé et résilient.
Valider et surveiller en permanence les performances de l’IA en ajoutant une intervention humaine dans la boucle.
Assurer la sécurité à tous les niveaux, en tenant compte des facteurs réglementaires.

Comment me préparer à l’IA générative ?

Avant de mettre en œuvre des technologies émergentes telles que l’IA générative, vous devez élaborer un plan stratégique. Notre enquête menée en 2022 auprès de 850 cadres supérieurs dans le monde a révélé que l’importance d’une IA responsable et d’une réglementation de l’IA était largement reconnue. Mais seulement 6 % des entreprises estiment disposer d’une base d’IA solide et responsable. (Accenture, A new era of generative AI for everyone)

Voici nos meilleurs conseils pour vous préparer à l’IA générative :

Restructurez votre façon de penser en examinant le potentiel et le niveau de menace de l’IA générative.
Formez votre entreprise et votre personnel à la collaboration entre l’IA et l’humain, et validez le contenu en maintenant une supervision humaine.
Identifiez les forces, les limites et les considérations éthiques de l’IA générative.
Utilisez des données d’entraînement de qualité.
Assurez l’alignement entre l’entreprise et l’IT, en veillant à ce que la gouvernance soit à la fois descendante et ascendante.
Tenez compte de l’impact, en examinant les facteurs environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) et la consommation d’énergie de l’entraînement des modèles d’IA générative.
Identifiez des cas d’utilisation spécifiques de l’IA générative au sein de votre organisation.
Utilisez des outils d’IA adaptés aux besoins de votre entreprise et préparez votre infrastructure.
Établissez la gouvernance et la conformité de l’IA avec un framework d’IA responsable.
Testez et entraînez, et testez encore ; la vérification des bonnes pratiques est un processus continu.

5 principes d’une IA responsable

Concevons maintenant des principes d’IA responsable pour votre framework. Une surveillance continue est essentielle pour garantir l’éthique de votre IA. Suivre un modèle de maturité ou un modèle opérationnel peut vous aider à concevoir et à mettre en œuvre un système d’IA sécurisé et fiable.

Dès le départ, vous devez développer votre IA autour de ces cinq mandats :

1. Équité et inclusivité

Un système d’IA doit traiter tout le monde équitablement et sans parti pris en faveur ou contre certains groupes de personnes.

Par exemple, lorsqu’un prestataire de soins de santé utilise l’IA pour recommander un traitement médical en fonction des symptômes d’un patient, l’IA doit faire la même recommandation pour toute personne présentant ces symptômes, quelle que soit sa situation financière ou professionnelle.

Les systèmes décisionnels basés sur l’IA risquent d’être biaisés de manière déloyale lorsqu’ils sont basés sur des données humaines historiques et leur impact. Après avoir entraîné vos modèles de ML sur des données existantes collectées dans le monde réel, vous devez identifier les biais problématiques. Ces biais peuvent être basés sur l’origine ethnique, le sexe, la religion, l’orientation politique, la culture, etc., et ne peuvent pas passer inaperçus dans l’apprentissage de votre IA.

En pratique, voici les facteurs que vous devez prendre en compte dans vos systèmes d’IA :

Recueillez des informations variées auprès d’experts.
Examinez les différents cas d’utilisation de votre système et ce qui pourrait manquer.
Fixez des objectifs pour que votre système fonctionne dans tous les cas d’utilisation et surveillez ces objectifs au fil du temps pour voir s’ils sont justes et inclusifs.
Concevez vos algorithmes en fonction de vos objectifs d’équité.
Vérifiez en permanence que le système ne contient pas de biais injustes.
Évaluez des scénarios concrets pour un large éventail d’utilisateurs, de cas d’utilisation et de contextes.

2. Confidentialité et sécurité

Qu’il s’agisse d’informations commerciales ou de vie privée, les données utilisées par l’IA deviennent de plus en plus complexes. Les données d’entraînement peuvent être sensibles et, dans certains cas, importantes pour votre système d’IA (par exemple, les détecteurs de cancer basés sur les examens passés des patients).

Votre système d’IA doit être conforme à toutes les lois et réglementations applicables à votre région et à votre secteur d’activité. Mais il doit aussi tenir compte des attentes sociales et individuelles. En particulier, examinez la transparence des éléments suivants :

Comment vous collectez, utilisez et stockez les données.
Ne collectez et n’utilisez que la quantité de données requise aux fins prévues.
Autorisation d’utiliser les données des clients ou des employés dans votre système.
Comment vous communiquez l’utilisation des données.
Accès des utilisateurs dans l’ensemble de votre entreprise.
Chiffrement et exposition des données.
Toutes les communications réseau entrantes ou sortantes.

3. Transparence

Pour disposer d’un modèle d’IA efficace, vous avez besoin d’informations directes sur le fonctionnement de l’ensemble des composants de votre système. Vous devez savoir exactement comment votre système d’IA prend une décision, ce que l’on appelle « l’IA explicable ». Cela vous permet d’éviter les erreurs ou les biais et prend également en charge toute mise à l’échelle que vous souhaitez effectuer à l’avenir.

Par exemple, si une banque utilise l’IA pour décider de l’éligibilité d’une personne à un prêt, les décideurs devraient être en mesure d’examiner les données et de voir exactement comment le système est parvenu à ce choix, et s’il y a eu des biais inattendus.

La transparence vous montrera :

Comment le modèle a été entraîné sur les données et les algorithmes.
Quelle logique a été appliquée aux données.
Le modèle final généré par le système d’IA.

4. Responsabilité

Les développeurs qui conçoivent et déploient votre système d’IA sont responsables de chacune de ses actions ou décisions. Mettez en place dès le début un organe d’examen interne pour donner à vos systèmes et à vos employés les conseils et la supervision dont ils ont besoin pour aider votre organisation à prospérer. Inspirez-vous des normes du secteur pour vous aider à élaborer des normes de responsabilité et vous assurer que vos systèmes d’IA ne sont pas l’autorité finale sur une décision.

Recherchez un modèle de machine learning grâce auquel vous pourrez :

Effectuer le suivi de toutes les métadonnées utilisées dans le modèle.
Auditer les décisions de bout en bout.
Signaler aux utilisateurs les résultats faussés ou les biais potentiels.
Obtenir des informations basées sur des données montrant les résultats.

5. Fiabilité et sécurité

La cohérence est la clé d’un système d’IA fiable et sûr. Il doit fonctionner conformément à sa conception initiale et s’adapter en toute sécurité à de nouvelles situations. La façon dont vos systèmes se comportent et réagissent aux conditions imprévues dépend de l’éventail de conditions définies pendant les phases de conception et de test.

Par exemple, des écarts peuvent se produire lorsque votre système est sous-performant pour un certain groupe démographique. C’est pourquoi il est impératif de procéder à des tests et à une validation rigoureux. Les développeurs doivent vérifier comment votre système d’IA réagit aux cas limites dans vos conditions d’exploitation.

Il est également important de noter que les performances de votre système d’IA peuvent se dégrader avec le temps. La surveillance continue et le suivi des modèles sont essentiels pour garantir la fiabilité et la sécurité des performances de votre IA.

En pratique, vos développeurs doivent :

Comprendre comment les défaillances sont réparties pour un modèle.
Identifier les sous-ensembles de données présentant des taux d’erreur plus élevés.
Détecter et éliminer les biais de l’IA avant de monter en charge.

Quels sont les avantages d’une IA responsable ?

Qu’il s’agisse de l’objectif du système ou de la façon dont les gens interagissent avec lui, l’adoption de l’IA doit avoir des résultats bénéfiques et équitables. Pour bénéficier de ces avantages, vous avez besoin d’un cadre d’IA robuste et stratégique.

En adoptant des pratiques d’IA responsables, vous pouvez :

Minimiser les biais involontaires : Développez des algorithmes responsables qui garantissent que les données sous-jacentes de votre IA sont aussi impartiales et représentatives que possible.
Instaurer la confiance et la transparence : Créez une IA explicable et transparente sur l’ensemble des processus et des fonctions pour garantir la confiance des clients, des parties prenantes et des employés.
Protéger la vie privée : Garantissez le meilleur niveau de confidentialité et de sécurité pour vos données afin que toutes les informations personnelles et sensibles ne soient jamais utilisées de manière contraire à l’éthique ou sans autorisation.
Offrir aux employés des opportunités : Demandez aux collaborateurs de votre entreprise de vous faire part de leurs doutes ou de leurs préoccupations concernant le système d’IA et encouragez l’innovation.

Automatisez de manière responsable

Négliger l’éthique et les bonnes pratiques en matière d’IA peut nuire aux finances et à la réputation de votre organisation. Mais grâce à une IA responsable, votre organisation peut monter en charge et faire évoluer l’ensemble de ses opérations.

Cinq principes fondamentaux sont au cœur de l’IA responsable : l’équité et l’inclusion, la confidentialité et la sécurité, la transparence, la responsabilité, ainsi que la fiabilité et la sûreté. Le respect de ces principes nécessite des modèles de machine learning et d’IA clairs, une validation rigoureuse des données, des systèmes d’IA explicables, des stratégies d’atténuation des biais, des mesures de sécurité robustes, ainsi qu’une surveillance et une validation continues.

L’IA responsable n’est pas seulement un impératif moral ; il s’agit d’une nécessité stratégique pour les entreprises qui doivent composer avec les complexités – et les avantages – d’un système d’IA. Adoptez le pouvoir de transformation de l’IA en vous engageant en faveur d’une innovation responsable, en veillant à ce que la technologie soit une force positive dans notre monde interconnecté.

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