{"id":7598,"date":"2023-06-27T22:08:27","date_gmt":"2023-06-27T21:08:27","guid":{"rendered":"https:\/\/ksapa.org\/fr\/?p=7598"},"modified":"2024-12-15T20:52:59","modified_gmt":"2024-12-15T19:52:59","slug":"ia-en-entreprise-gerer-les-risques-ethiques-et-garantir-la-confiance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ksapa.org\/fr\/ia-en-entreprise-gerer-les-risques-ethiques-et-garantir-la-confiance\/","title":{"rendered":"IA en entreprise : g\u00e9rer les risques \u00e9thiques et garantir la confiance"},"content":{"rendered":"\n

Ksapa travaille au quotidien sur les questions d’\u00e9thique et de respect des droits humains dans les entreprises de diff\u00e9rents secteurs, partout dans le monde. En explorant chaque jour la mani\u00e8re dont les entreprises se digitalisent, int\u00e8grent les technologies dans leur mode de fonctionnement et de prestation de services, accroissent les applications port\u00e9es par des syst\u00e8mes dits d’intelligence artificielle, cela fait plus de 30 ans que nos experts observent les transformations exponentielles en marche. Il est d\u00e9sormais clair que l’ampleur et la diffusion de machines programm\u00e9es pour imiter et ex\u00e9cuter des t\u00e2ches qui n\u00e9cessiteraient normalement l’intelligence humaine sont en train de bouleverser tous les aspects de l’entreprise, dans absolument tous les secteurs d’activit\u00e9. Nous avons explor\u00e9 un large \u00e9ventail de techniques, d’algorithmes et de technologies qui permettent aux machines de percevoir, de raisonner, d’apprendre et de prendre des d\u00e9cisions. Dans un contexte de d\u00e9veloppements r\u00e9glementaires comme la directive europ\u00e9enne EU AI Act<\/a>, voici quelques enseignements que nous avons tir\u00e9s pour encourager une d\u00e9marche \u00e9thique de gestion des effets positifs tout en att\u00e9nuant les risques que cr\u00e9ent la g\u00e9n\u00e9ralisation de solutions port\u00e9es par l’intelligence artificielle dans le fonctionnement des entreprises.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Comment les syst\u00e8mes d’IA modifient-ils fondamentalement les op\u00e9rations et les services des entreprises aujourd’hui ?<\/h2>\n\n\n\n

Les syst\u00e8mes d’IA peuvent traiter de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, reconna\u00eetre des mod\u00e8les et extraire des informations pour effectuer des t\u00e2ches telles que la r\u00e9solution de probl\u00e8mes, la prise de d\u00e9cision, le traitement du langage, la reconnaissance d’images et le fonctionnement autonome. Ils peuvent \u00eatre con\u00e7us pour fonctionner selon des r\u00e8gles ou pour apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 des techniques d’apprentissage automatique.<\/p>\n\n\n\n

L’IA comporte plusieurs sous-domaines, notamment<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. L’apprentissage machine (ML) : L’apprentissage automatique consiste \u00e0 former des machines \u00e0 l’aide d’algorithmes pour apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es et am\u00e9liorer leurs performances au fil du temps. Il permet aux machines de faire des pr\u00e9dictions, de classer des informations et de reconna\u00eetre des mod\u00e8les sans \u00eatre explicitement programm\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n
  2. Apprentissage profond : L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui utilise des r\u00e9seaux neuronaux artificiels inspir\u00e9s du cerveau humain. Il s’agit de former des r\u00e9seaux neuronaux profonds \u00e0 plusieurs couches pour extraire automatiquement des repr\u00e9sentations hi\u00e9rarchiques des donn\u00e9es, ce qui permet au syst\u00e8me d’effectuer des t\u00e2ches complexes telles que la reconnaissance d’images et de la parole.<\/li>\n\n\n\n
  3. Traitement du langage naturel (NLP) : Le traitement du langage naturel vise \u00e0 permettre aux machines de comprendre et de traiter le langage humain. Il comprend des t\u00e2ches telles que la g\u00e9n\u00e9ration de langage, la traduction automatique, l’analyse des sentiments et les chatbots.<\/li>\n\n\n\n
  4. Vision par ordinateur : La vision par ordinateur vise \u00e0 permettre aux machines de percevoir et de comprendre les informations visuelles. Elle comprend des t\u00e2ches telles que la reconnaissance d’images et de vid\u00e9os, la d\u00e9tection d’objets et la segmentation d’images.<\/li>\n\n\n\n
  5. Robotique : La robotique associe l’IA \u00e0 des machines physiques pour cr\u00e9er des syst\u00e8mes autonomes ou semi-autonomes capables d’interagir avec le monde physique. Les syst\u00e8mes robotiques peuvent effectuer des t\u00e2ches telles que la manipulation d’objets, la navigation et les activit\u00e9s collaboratives.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    L’IA a un large \u00e9ventail d’applications dans divers secteurs et industries, notamment les soins de sant\u00e9, la finance, les transports, l’agriculture, la fabrication, etc. Elle continue de progresser et a le potentiel de r\u00e9volutionner de nombreux aspects de la soci\u00e9t\u00e9, en rendant les processus plus efficaces, en am\u00e9liorant la prise de d\u00e9cision et en permettant de nouvelles capacit\u00e9s et de nouveaux services.<\/p>\n\n\n\n

    Quels sont les d\u00e9fis \u00e9thiques li\u00e9s \u00e0 l’utilisation de l’IA ?<\/h2>\n\n\n\n

    L’utilisation de l’IA pose plusieurs probl\u00e8mes \u00e9thiques qu’il convient de r\u00e9soudre. Voici quelques consid\u00e9rations \u00e9thiques cl\u00e9s associ\u00e9es \u00e0 l’IA :<\/p>\n\n\n\n

      \n
    1. Pr\u00e9jug\u00e9s et \u00e9quit\u00e9 : Les syst\u00e8mes d’IA peuvent, par inadvertance, h\u00e9riter des pr\u00e9jug\u00e9s des donn\u00e9es sur lesquelles ils sont form\u00e9s, ce qui entra\u00eene des r\u00e9sultats biais\u00e9s et des discriminations. Il est essentiel de s’attaquer aux pr\u00e9jug\u00e9s et de garantir l’\u00e9quit\u00e9 des algorithmes et des d\u00e9cisions de l’IA pour \u00e9viter de perp\u00e9tuer les in\u00e9galit\u00e9s soci\u00e9tales. En central dans les entreprises, diff\u00e9rents syst\u00e8mes de recrutement en ligne et de premier traitement de dossiers de candidatures peuvent clairement poser ce type de probl\u00e8me. Diff\u00e9rents services, par exemple marketing, peuvent \u00e9galement cr\u00e9er des syst\u00e8mes de profiling de clients posant exactement le m\u00eame type de probl\u00e8me.<\/li>\n\n\n\n
    2. Protection de la vie priv\u00e9e et des donn\u00e9es : L’IA repose souvent sur une collecte et une analyse approfondies des donn\u00e9es, ce qui suscite des inqui\u00e9tudes quant au respect de la vie priv\u00e9e et \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9 des informations personnelles. Il est essentiel de traiter les donn\u00e9es de mani\u00e8re responsable, d’obtenir un consentement \u00e9clair\u00e9 et de garantir des mesures de protection des donn\u00e9es solides pour pr\u00e9server la vie priv\u00e9e des individus. A mesure que les applications se diss\u00e9mine sur des populations toujours moins \u00e9duqu\u00e9es ou sensibilis\u00e9es (adolescents, consommateurs de pays \u00e9mergents \u00e0 tr\u00e8s faible niveau d’\u00e9ducation – pouvant par exemple ne pas d\u00e9passer l’\u00e9cole primaire), les consid\u00e9rations \u00e9thiques prennent ici des proportions gigantesques.<\/li>\n\n\n\n
    3. Transparence et explicabilit\u00e9 : De nombreux syst\u00e8mes d’IA, en particulier ceux aliment\u00e9s par des techniques d’apprentissage profond, peuvent \u00eatre tr\u00e8s complexes et opaques. Le manque de transparence et d’explicabilit\u00e9 soul\u00e8ve des difficult\u00e9s pour comprendre comment les syst\u00e8mes d’IA parviennent \u00e0 leurs d\u00e9cisions ou recommandations. Garantir la transparence et l’explicabilit\u00e9 est crucial pour instaurer la confiance et la responsabilit\u00e9. Par exemple, on observe d\u00e9sormais dans diff\u00e9rents processus industriels (construction d’\u00e9quipement, efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique) des syst\u00e8mes de gestion de donn\u00e9es dont les concepteurs eux-m\u00eames expliquent ne pas pouvoir pr\u00e9voir et lire les d\u00e9cisions propos\u00e9es par les machines.<\/li>\n\n\n\n
    4. Responsabilit\u00e9 et obligation de rendre des comptes : \u00c0 mesure que les syst\u00e8mes d’IA deviennent plus autonomes, des questions se posent quant \u00e0 savoir qui doit \u00eatre tenu responsable de leurs actions et des dommages qu’ils peuvent causer. D\u00e9terminer la responsabilit\u00e9 juridique et \u00e9thique lorsque les syst\u00e8mes d’IA prennent des d\u00e9cisions ou adoptent un comportement autonome est un d\u00e9fi permanent. Par exemple, en travaillant dans le secteur automobile et de la mobilit\u00e9, on observe que le d\u00e9veloppement de conduite assist\u00e9e voire \u00ab\u00a0autonome\u00a0\u00bb implique de consid\u00e9rer la gestion des accidents. Si un syst\u00e8me de conduite g\u00e9r\u00e9 par IA fait un accident, comment rendre compte de qui est alors responsable de quoi? Le conducteur? Le constructeur automobilie? Le concepteur du dispositif de conduite assist\u00e9 par IA?<\/li>\n\n\n\n
    5. Impact sur l’emploi et les disparit\u00e9s socio-\u00e9conomiques : L’adoption des technologies de l’IA a le potentiel de perturber les r\u00f4les professionnels traditionnels et de cr\u00e9er des disparit\u00e9s socio-\u00e9conomiques. Il est important de tenir compte de l’impact sur l’emploi, d’envisager des initiatives de requalification et d’am\u00e9lioration des comp\u00e9tences, et de veiller \u00e0 ce que l’IA profite \u00e0 tous les membres de la soci\u00e9t\u00e9. De nombreux m\u00e9tiers sont ainsi menac\u00e9s de disparition si ils ne sont pas capables de monter en haute valeur ajout\u00e9e. La traduction par exemple peut conserver une dimension humaine seulement dans la gestion de cas asserment\u00e9s, ou dans des situations de litiges techniques complexes exigeant une interpr\u00e9tation de haute technicit\u00e9, l\u00e0 o\u00f9 la traduction de contrats et documents plus simples se banalise et les traducteurs disparaissent au profit de machines.<\/li>\n\n\n\n
    6. Supervision et contr\u00f4le humains : Les syst\u00e8mes d’IA devraient \u00eatre con\u00e7us pour renforcer les capacit\u00e9s humaines plut\u00f4t que pour remplacer enti\u00e8rement le jugement humain. Il est essentiel d’assurer une surveillance et un contr\u00f4le humains appropri\u00e9s des syst\u00e8mes d’IA afin d’\u00e9viter les cons\u00e9quences impr\u00e9vues et de pr\u00e9server l’action humaine. Par exemple, dans le domaine de la sant\u00e9, l’IA apporte une capacit\u00e9 de calcul et de reconnaissance de typologies m\u00e9dicales extr\u00eamement avanc\u00e9es. Pour autant, de la probabilit\u00e9 au diagnostic m\u00e9dical, il reste indispensable de s’assurer qu’un regard humain expert porte la d\u00e9cision ultime.<\/li>\n\n\n\n
    7. Cons\u00e9quences impr\u00e9vues et risques : Les syst\u00e8mes d’IA peuvent avoir des comportements inattendus ou commettre des erreurs qui ont des cons\u00e9quences importantes. Il est essentiel de comprendre et de g\u00e9rer les risques potentiels, y compris ceux li\u00e9s \u00e0 la s\u00fbret\u00e9, \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9 et \u00e0 l’impact soci\u00e9tal, pour att\u00e9nuer les dommages et garantir un d\u00e9ploiement responsable de l’IA. Par exemple, diff\u00e9rents dispositifs de reconnaissance biom\u00e9triques ont d\u00e9montr\u00e9 des failles importantes, qu’il convient de corriger avec l\u00e0 encore des boucles humaines et interdisciplinaires permettant d’apprendre des erreurs et corriger les risques d’impr\u00e9vus.<\/li>\n\n\n\n
    8. Prise de d\u00e9cision \u00e9thique : Les syst\u00e8mes d’IA peuvent \u00eatre confront\u00e9s \u00e0 des situations o\u00f9 des dilemmes \u00e9thiques se posent, n\u00e9cessitant la capacit\u00e9 de prendre des d\u00e9cisions \u00e9thiques. D\u00e9terminer comment les syst\u00e8mes d’IA doivent donner la priorit\u00e9 \u00e0 des valeurs contradictoires ou naviguer dans des situations moralement ambigu\u00ebs est un d\u00e9fi complexe. Par exemple, dans l’armement, certaines technologies permettent d’autonomiser la d\u00e9cision de tir (et de tuer) donn\u00e9e \u00e0 la machine en quand de probabilit\u00e9 forte de r\u00e9ussite de mission, tout en r\u00e9duisant les pertes humaines. L\u00e0 encore, des choix mettant en balance des vies humaines qu’on peut retrouver dans des domaines comme la sant\u00e9, le sanitaire, ou l’\u00e9ducation exigent de s’assurer qu’une boucle de gouvernance humaine garde la main et soit comptable des d\u00e9cisions.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      Relever ces d\u00e9fis \u00e9thiques n\u00e9cessite une collaboration interdisciplinaire entre les chercheurs en IA, les d\u00e9cideurs politiques, les \u00e9thiciens, les acteurs de l’industrie et le grand public. L’\u00e9laboration de cadres \u00e9thiques, de lignes directrices et de r\u00e9glementations solides, ainsi que la promotion de la transparence, de la responsabilit\u00e9 et de l’inclusion dans le d\u00e9veloppement et le d\u00e9ploiement de l’IA, sont essentielles pour que les syst\u00e8mes d’IA soient responsables et dignes de confiance.<\/p>\n\n\n\n

      10 principes pour att\u00e9nuer les risques \u00e9thiques li\u00e9s \u00e0 l’utilisation de l’IA dans les entreprises<\/h2>\n\n\n\n

      Ksapa a explor\u00e9 ces risques \u00e9thiques \u00e0 travers une grande vari\u00e9t\u00e9 d’applications commerciales et de zones g\u00e9ographiques. Pour att\u00e9nuer les risques \u00e9thiques associ\u00e9s \u00e0 l’IA dans les applications professionnelles, plusieurs principes et bonnes pratiques peuvent \u00eatre suivis. Voici quelques principes cl\u00e9s que nous avons appris et que nous appliquons \u00e0 travers nos outils et m\u00e9thodologies chez Ksapa, et qui peuvent aider \u00e0 guider un d\u00e9ploiement responsable de l’IA :<\/p>\n\n\n\n

        \n
      1. Transparence : Favoriser la transparence des syst\u00e8mes d’IA en fournissant des explications claires sur leur fonctionnement, y compris leurs processus de prise de d\u00e9cision et leurs limites potentielles. Communiquez ouvertement sur les sources de donn\u00e9es, les algorithmes utilis\u00e9s et tous les biais ou incertitudes impliqu\u00e9s.<\/li>\n\n\n\n
      2. \u00c9quit\u00e9 et att\u00e9nuation des pr\u00e9jug\u00e9s : S’efforcer d’assurer l’\u00e9quit\u00e9 des syst\u00e8mes d’IA en s’attaquant activement aux pr\u00e9jug\u00e9s et \u00e0 la discrimination. \u00c9valuer et att\u00e9nuer r\u00e9guli\u00e8rement les biais dans les donn\u00e9es, les algorithmes et les mod\u00e8les afin de garantir des r\u00e9sultats \u00e9quitables pour les diff\u00e9rents groupes d\u00e9mographiques.<\/li>\n\n\n\n
      3. Protection de la vie priv\u00e9e et des donn\u00e9es : Respecter le droit \u00e0 la vie priv\u00e9e et prot\u00e9ger les donn\u00e9es sensibles des utilisateurs. Recueillir et traiter les donn\u00e9es de mani\u00e8re responsable, en veillant \u00e0 respecter les r\u00e9glementations pertinentes en mati\u00e8re de protection de la vie priv\u00e9e et \u00e0 obtenir un consentement \u00e9clair\u00e9. Mettre en \u0153uvre des mesures de s\u00e9curit\u00e9 solides pour prot\u00e9ger les donn\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n
      4. Responsabilit\u00e9 et contr\u00f4le humain : Mettre en place des m\u00e9canismes de contr\u00f4le humain et de responsabilit\u00e9 dans les syst\u00e8mes d’IA. Les humains devraient avoir la possibilit\u00e9 d’intervenir, de contester ou d’annuler les d\u00e9cisions g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par l’IA si n\u00e9cessaire. D\u00e9finir clairement les r\u00f4les et les responsabilit\u00e9s des op\u00e9rateurs humains et des technologies d’IA.<\/li>\n\n\n\n
      5. Une gouvernance solide : Mettre en \u0153uvre des cadres de gouvernance efficaces pour le d\u00e9veloppement et le d\u00e9ploiement de l’IA. Il s’agit d’\u00e9tablir des politiques, des lignes directrices et des proc\u00e9dures internes qui tiennent compte des consid\u00e9rations \u00e9thiques, de la gestion des risques et du respect des lois et r\u00e9glementations applicables.<\/li>\n\n\n\n
      6. \u00c9valuation et att\u00e9nuation des risques : Effectuer des \u00e9valuations compl\u00e8tes des risques afin d’identifier et de traiter les risques \u00e9thiques, juridiques et soci\u00e9taux potentiels associ\u00e9s \u00e0 la mise en \u0153uvre de l’IA. Identifier et att\u00e9nuer de mani\u00e8re proactive toute cons\u00e9quence n\u00e9faste ou involontaire.<\/li>\n\n\n\n
      7. Conception centr\u00e9e sur l’utilisateur : Donner la priorit\u00e9 au bien-\u00eatre et aux int\u00e9r\u00eats de l’utilisateur lors de la conception des syst\u00e8mes d’IA. Incorporez les commentaires des utilisateurs, effectuez des tests aupr\u00e8s d’eux et veillez \u00e0 ce que les technologies d’IA correspondent \u00e0 leurs besoins et \u00e0 leurs attentes.<\/li>\n\n\n\n
      8. Prise de d\u00e9cision \u00e9thique : D\u00e9velopper des syst\u00e8mes d’IA capables de prendre des d\u00e9cisions \u00e9thiques en int\u00e9grant des principes \u00e9thiques dans leur conception. Envisager le d\u00e9veloppement de syst\u00e8mes d’IA capables d’expliquer leurs d\u00e9cisions et de s’engager dans un raisonnement \u00e9thique.<\/li>\n\n\n\n
      9. Collaboration et diversit\u00e9 : Encourager la collaboration interdisciplinaire et la diversit\u00e9 des points de vue dans le d\u00e9veloppement et le d\u00e9ploiement des syst\u00e8mes d’IA. Inclure la contribution d’\u00e9thiciens, de sp\u00e9cialistes des sciences sociales, d’experts du domaine et de parties prenantes afin de garantir une approche globale et \u00e9quilibr\u00e9e.<\/li>\n\n\n\n
      10. Contr\u00f4le et am\u00e9lioration continus : Contr\u00f4ler et \u00e9valuer r\u00e9guli\u00e8rement les syst\u00e8mes d’IA afin d’\u00e9valuer leur impact \u00e9thique et leurs performances. Mettre en place des boucles de r\u00e9troaction et des m\u00e9canismes d’am\u00e9lioration continue, en tenant compte des pr\u00e9occupations \u00e9thiques et en s’adaptant \u00e0 l’\u00e9volution du contexte.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

        L’adh\u00e9sion \u00e0 ces principes peut aider les organisations \u00e0 relever les d\u00e9fis \u00e9thiques associ\u00e9s \u00e0 l’IA dans les applications professionnelles, \u00e0 promouvoir des pratiques d’IA responsables et \u00e0 renforcer la confiance des utilisateurs, des employ\u00e9s et du grand public.<\/p>\n\n\n\n

        Par ailleurs, dans ce secteur en constante \u00e9volution, diff\u00e9rents acteurs produisent r\u00e9guli\u00e8rement des r\u00e9flexions dont le travail m\u00e9rite attention particuli\u00e8re, notamment : European Digital Rights (EDRi), Access Now, AlgorithmWatch, All Out, Amnesty International, Article 19, Aspiration, Border Violence Monitoring Network, Center for AI and Digital Policy (CAIDP), DataEthics.eu, Digital Defenders Partnership, Equinox Initiative for Racial Justice, European Center for Not-for-Profit Law Stichting, European Civic Forum, European Disability Forum, European Network Against Racism (ENAR), European Network on Religion and Belief, European Network on Statelessness, FIDH, Future of Life Institute, Hivos, Human Rights Watch, JustX, World Organization for Early Childhood Education, Ligue des Droits de l’Homme, La Quadrature du Net, Open Knowledge Foundation, OpenMedia, Partnership on AI, Privacy International, Ranking Digital Rights, Worker Info Exchange.<\/p>\n\n\n\n

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