Éthique de l’IA : favorisez l’innovation dans le domaine de l’IA grâce aux plateformes de gouvernance

À mesure que les technologies d’IA se généralisent, les risques éthiques liés à l’IA se multiplient et s’expliquent par l’existence de divergences par rapport aux valeurs humaines sociétales, de biais, un manque de transparence et des préoccupations liées à la confidentialité des données.

Les plateformes de gouvernance de l’IA vous permettent de résoudre ces problèmes et d’autres facteurs susceptibles d’entraver l’adoption de l’IA, tels que :

• Les exigences réglementaires : le renforcement de la réglementation mondiale sur l’utilisation de l’IA et la confidentialité des données exige la mise en place de procédures de gouvernance rigoureuses. 

• Les préoccupations du grand public : les entreprises doivent répondre aux préoccupations croissantes du public à l’égard de l’IA. 

• Les aspects négatifs des avancés de l’IA : les systèmes d’IA plus avancés et autonomes peuvent facilement créer des contenus convaincants, mais potentiellement dangereux. 

Les grandes entreprises technologiques sont à l’avant-garde des questions éthiques liées à l’IA en adoptant des directives et des méthodes plus responsables. Ces efforts bénéficient d’un réel soutien financier, notamment de la part de grandes fondations américaines, qui ont récemment formé une coalition de financement de 200 millions de dollars pour promouvoir une IA responsable. Les entreprises nomment également des cadres supérieurs pour superviser les systèmes d’IA. Ces postes seront de plus en plus courants dans les grandes entreprises américaines.

Les plateformes de gouvernance de l’IA permettent aux entreprises d’automatiser certains aspects de la supervision des aspects éthiques de l’IA. Les caractéristiques et capacités uniques de ces plateformes sont les suivantes :

• Des méthodes d’IA intégrées et responsables : les outils de gouvernance de l’IA assurent une transparence qui contribue à instaurer davantage de confiance, de responsabilisation et une prise de décision éclairée.

• Des évaluations des risques : les plateformes de gouvernance axées sur l’éthique de l’IA évaluent les risques potentiels tels que les biais, les violations de la vie privée et les éventuels préjudices au niveau sociétal.

• Les plateformes de gestion du cycle de vie des modèles surveillent le développement des modèles en appliquant des procédures et des contrôles appropriés, ce qui permet de fournir et de maintenir des modèles d’IA éthiques à grande échelle tout en respectant les meilleures pratiques d’ingénierie de l’IA.

• Audit et surveillance des systèmes d’IA : la mise en place de dispositifs garantit que les systèmes d’IA restent conformes à des normes de gouvernance responsables au fil du temps.

• Gestion de la conformité : les outils peuvent surveiller les réglementations existantes en matière d’éthique de l’IA et l’évolution des lois sur la protection des données, telles que le RGPD et le CCPA, afin d’en garantir la conformité.

• Responsabilisation : ces plateformes identifient les services qui supervisent l’IA responsable tout en permettant à diverses parties prenantes de concevoir, tester et développer des systèmes d’IA.

Les plateformes de gouvernance de l’IA peuvent vous aider à renforcer rapidement votre prise de position vis-à-vis de l’éthique en vous offrant :

• Une gouvernance complète de l’IA : renforcez votre conformité réglementaire, la croissance de votre chiffre d’affaires et l’optimisation des coûts.

• Un leadership responsable en matière d’IA : renforcez la confiance des clients, des employés et des régulateurs avec une éthique renforcée de l’IA en mettant en place un suivi au niveau de la direction, tout en plaidant pour une IA responsable et en faisant preuve d’un leadership éclairé.

• Une formation à la gouvernance de l’IA : développez en interne une expertise en matière de gouvernance de l’IA et établissez des politiques responsables en matière d’IA qui serviront de base à la formation des employés.

Pour que les plateformes de gouvernance de l’IA soient efficaces, les équipes techniques doivent se concentrer sur plusieurs domaines clés, notamment la qualité des données, leur validation et des stratégies de gouvernance exhaustives. Avant toute chose :

• assurez la qualité et l’intégrité des données. Générez des données en grande quantité et de haute qualité. Faites appel à des prestataires de gestion des identités et des accès (Identity and Access Management, IAM) pour produire les différents ensembles de données nécessaires à la formation et au perfectionnement des modèles d’IA. Veillez à ce que la génération de données et le perfectionnement des modèles respectent les normes juridiques et soient conformes aux principes et valeurs de l’entreprise.

• Encouragez l’utilisation de données exploitables par l’IA. Adoptez une stratégie de gouvernance complète qui inclut des données fiables et rigoureusement contrôlées, des données de référence de haute qualité et un système de gestion de la qualité des données qui soit robuste. Renforcez les pratiques de gouvernance pour garantir une utilisation conforme, responsable et éthique des systèmes d’IA, ce qui permettra d’obtenir de meilleurs résultats et de favoriser l’innovation.

• Consultez le guide de planification de la gestion des identités et des accès pour prendre connaissance des plans d’action en matière de gouvernance de l’IA et d’autres tendances technologiques clés ayant une incidence sur la sécurité. 

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