L'éthique de l'IA sert de référence pour l'intégrité dans l'innovation technologique. Elle incite les dirigeants d'entreprise à veiller à ce que les avancées technologiques profitent à la société, respectent les droits humains et empêchent l'utilisation de l'IA à des fins néfastes.
Cela impose aux dirigeants la responsabilité de promouvoir un comportement éthique.
Les défis du déploiement éthique de l'IA
Équité et discrimination
L'IA doit garantir un traitement équitable des différents groupes d'utilisateurs lors de la prise de décisions. Cependant, de nombreux systèmes d'IA actuels sont encore influencés par des biais issus des données d'entraînement ou des algorithmes eux-mêmes, ce qui entraîne des comportements biaisés. Cela peut se manifester par une classification biaisée des profils, une notation de crédit inéquitable ou des disparités en matière de soins de santé.
Les erreurs proviennent souvent d'environnements de données qui ne couvrent pas adéquatement les scénarios réels, ou de données biaisées. Par conséquent, les initiatives d'IA doivent commencer par intégrer des données provenant de sources multiples – structurées, non structurées, en temps réel et historiques – afin de garantir que les modèles d'IA reposent sur des données fiables et actualisées.
Confidentialité et protection des données
Une IA efficace nécessite de nombreuses données, notamment des informations sensibles sur les clients ou des informations internes à l'entreprise. Cela soulève des questions de confidentialité, notamment lorsque l'IA est utilisée pour prendre des décisions importantes dans les domaines juridique ou médical . La question est donc : d'où l'IA obtient-elle ces données et comment sont-elles collectées ?
Une approche robuste consiste à respecter des normes strictes de sécurité des données. Par exemple, DeepL, entreprise de traduction IA, adhère à des normes telles que le RGPD, la norme ISO 27001 et la norme SOC 2 Type II pour contrôler l'ensemble du processus de développement de l'IA et garantir la sécurité des données. DeepL bénéficie désormais de la confiance des entreprises manufacturières pour sa grande précision et son engagement en matière de sécurité.
Gouvernance et responsabilité
Les entreprises doivent s'assurer que l'utilisation de l'IA est contrôlée et conforme à la réglementation en vigueur. Une question essentielle est : « Si l'IA commet une erreur, qui est responsable de la correction ? » Attribuer la responsabilité à une seule personne ne suffit pas. La détermination des responsabilités doit impliquer plusieurs parties afin d'assurer une supervision complète.
Les parties prenantes doivent se tenir informées des dernières réglementations, telles que le RGPD (protection des données) ou la loi européenne sur l'IA. Par exemple, CUBE, fournisseur de solutions de veille juridique basées sur l'IA, utilise RegAI pour suivre et gérer en permanence les évolutions réglementaires mondiales, garantissant ainsi une utilisation sûre et responsable de l'IA dans le secteur financier.
En outre, pour accroître la transparence et la responsabilité, les entreprises doivent aligner leurs activités d’IA sur des directives éthiques telles que les Lignes directrices éthiques de l’UE pour une IA digne de confiance et la conception éthiquement alignée de l’IEEE.
Impact environnemental
L'IA a une empreinte CO₂ considérable. Selon H2OIQ, l'entraînement d'un modèle d'IA (comme un grand modèle de langage) peut consommer des milliers de mégawattheures d'électricité et rejeter des centaines de tonnes de carbone, soit l'équivalent des émissions de centaines de foyers américains en un an. Gartner prévoit que d'ici 2030, l'IA pourrait consommer jusqu'à 3,5 % de l'électricité mondiale.
Certaines entreprises ont déjà pris des mesures. NVIDIA, par exemple, a mis l'accent sur des conceptions de GPU économes en énergie. Ses GPU Blackwell sont 20 fois plus économes en énergie que les CPU pour certaines tâches d'IA. Les centres de données de NVIDIA utilisent également un refroidissement liquide en circuit fermé et des énergies renouvelables pour préserver les ressources en eau.
Implications pour les entreprises
Pour les chefs d'entreprise, « l'IA éthique » signifie instaurer et maintenir la confiance dans les systèmes d'IA. Voici cinq approches :
Donner du pouvoir aux gens, et non les remplacer
Développez l'IA pour améliorer les performances, et non pour remplacer les rôles humains. Par exemple, les programmeurs peuvent augmenter leur productivité de 40 % en utilisant Copilot pour automatiser les tâches répétitives.
Audit biaisé et surveillance humaine
Effectuez des audits réguliers pour détecter les biais et maintenir des contrôles humains. Par exemple, lorsque l'IA évalue les scores de crédit, des auditeurs humains doivent les examiner pour garantir leur équité.
Transparence dans l'utilisation des données
Soyez toujours transparent sur la manière dont l'IA utilise et partage les données personnelles. Par exemple, les plateformes de commerce électronique doivent expliquer comment les données clients sont utilisées pour formuler des recommandations de produits.
Former votre équipe à l'éthique de l'IA
Élaborer des lignes directrices en matière d'éthique et former les employés à reconnaître les biais liés à l'IA. Par exemple, les agents du service client doivent apprendre à repérer les biais dans les chatbots IA.
Aligner l'IA sur les objectifs de développement durable
Veiller à ce que les initiatives d'IA contribuent aux objectifs de développement durable de l'entreprise. Par exemple, utiliser l'IA pour planifier des livraisons intelligentes afin de réduire les émissions de carbone.
L’éthique de l’IA n’est pas seulement un ensemble de concepts et de normes, mais aussi un engagement des dirigeants à déployer l’IA de manière équitable, sûre et responsable.
(Selon Forbes.com)
Source : https://vietnamnet.vn/dao-duc-ai-nen-tang-xay-dung-niem-tin-trong-ky-nguyen-tri-tue-nhan-tao-2407517.html
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