Conformité de l'IA: 6 principaux défis et échecs réels
La hausse de l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) suscite de nouvelles lois et normes éthiques. La Corée du Sud est récemment devenue la première nation à appliquer pleinement une loi complète et autonome sur l'IA.1 En raison de ces changements rapides, 77 % des entreprises considèrent la conformité de l'IA comme une priorité absolue. 2
Notre équipe a consacré ses récents efforts à simplifier cette complexité en évaluant les biais de l'IA, en sélectionnant des outils de gouvernance de l'IA et en auditant des études de cas sur l'éthique de l'IA.
Découvrez ce qu'est la conformité de l'IA, pourquoi elle est importante maintenant, ses défis et des exemples concrets où les modèles ne parviennent pas à respecter les normes légales :
Qu'est-ce que la conformité de l'IA ?
La conformité de l'IA fait référence au processus garantissant que les systèmes d'IA se conforment à toutes les lois, réglementations et normes éthiques pertinentes. Cela implique de s'assurer que :
- Les outils d'IA ne sont pas utilisés de manière illégale, discriminatoire, trompeuse ou nuisible.
- Les données utilisées pour entraîner ces systèmes sont collectées et utilisées de manière légale et éthique.
- Les technologies d'IA sont utilisées de manière responsable et pour le bénéfice de la société.
Avantages de la conformité de l'IA
La conformité de l'IA peut garantir :
- Conformité régulière et gestion des risques en assurant l'utilisation légale et éthique des systèmes d'IA.
- La vie privée et la sécurité des individus en assurant la gestion appropriée des données personnelles.
- Les processus de prise de décision, conduisant à des résultats d'IA plus précis et dignes de confiance.
- L'interopérabilité des systèmes d'IA facilitant une intégration plus fluide avec d'autres systèmes et technologies, améliorant l'efficacité et la collaboration entre différentes plateformes.
- La protection des organisations contre les risques juridiques et financiers potentiels, tels que les amendes, les pénalités ou les actions en justice.
- Une meilleure réputation de l'organisation et la confiance des clients, des parties prenantes et du public en démontrant un engagement envers des pratiques éthiques en matière d'IA.
Pourquoi la conformité de l'IA est-elle importante ?
La conformité de l'IA gagne en importance en raison de :
- Une adoption croissante de l'IA : Les statistiques sur l'IA suggèrent que
- 90 % des applications d'entreprise commerciales devraient utiliser l'IA d'ici l'année prochaine.
- 9 entreprises sur 10 parmi les meilleures ont des investissements en cours dans l'IA.
- Une augmentation de l'intérêt pour l'IA générative : Comme l'expliquent les tendances de l'automatisation des TI.
- Depuis le lancement de ChatGPT en 2022, les entreprises ont signalé une augmentation de 97 % de l'intérêt pour le développement de modèles d'IA générative.
- Les taux d'adoption des pipelines d'apprentissage automatique pour améliorer les stratégies d'IA générative ont augmenté de 72 %
- Besoin d'une gouvernance des données efficace : Selon les statistiques sur l'IA :
- Avec l'IA générative devant créer 10 % de toutes les données générées d'ici 2025, une gouvernance des données efficace est cruciale pour assurer l'intégrité des données et la conformité réglementaire.
- Préoccupations éthiques croissantes : En raison d'exemples concrets d'un manque de conformité de l'IA et de pratiques d'IA responsables, tels que des modèles biaisés et des chatbots avec un comportement discriminatoire et des discours de haine.
Pour plus d'exemples concrets, voir ci-dessous :
Exemples concrets d'un manque de conformité de l'IA
Voici quelques exemples concrets d'entreprises confrontées à des problèmes de réputation et retardant leurs projets d'IA en raison de conséquences non éthiques. Ces exemples ont conduit à des investissements dans la gestion de la conformité de l'IA et des efforts d'IA responsable de la part de ces entreprises.
1. Deepfakes
Les deepfakes sont des médias générés par l'IA qui modifient de manière convaincante les apparences, les voix ou les actions, et peuvent être utilisés de manière non éthique pour :
- Fraude financière par des escrocs pour usurper des voix afin de transferts d'argent non autorisés.
- Cyberharcèlement pour créer des images ou des vidéos fausses et nuisibles pour le harcèlement.
- Manipulation des données pour tromper les médias, altérer la perception publique, affecter les élections ou provoquer des crises.
- Faux témoignage pour produire de fausses preuves dans des procédures judiciaires, risquant des condamnations injustes.
- Violations de la vie privée pour créer du contenu non autorisé et explicite, visant souvent des individus sans leur consentement.
Par exemple, une vidéo fausse mettant en vedette le Premier ministre Lee Hsien Loong promouvant un produit d'investissement met en évidence les dangers de l'intelligence artificielle dans la propagation de fausses informations.3 Voici la vidéo deepfake du Premier ministre :
2. Biais de genre dans un outil de recrutement basé sur l'IA
En 2018, Amazon a fermé un outil de recrutement expérimental basé sur l'IA après avoir découvert qu'il favorisait systématiquement les candidats masculins. Un problème était enraciné dans des données d'entraînement biaisées qui reflétaient des déséquilibres de genre dans la technologie.4
Ce biais a soulevé des préoccupations concernant l'équité et la précision de l'IA dans les décisions de recrutement, incitant Amazon à retirer l'outil pour éviter de perpétuer l'inégalité entre les sexes.
3. Biais racial
3.1 Biais racial dans COMPAS
L'outil COMPAS, utilisé pour prédire la probabilité de récidive parmi les criminels américains, s'est avéré présenter un biais racial.5 Une enquête de ProPublica en 2016 a révélé que COMPAS était plus susceptible de classer les accusés noirs comme à haut risque par rapport aux accusés blancs, même en contrôlant des facteurs tels que les crimes antérieurs et l'âge. Certains de ses résultats biaisés comprenaient :
- Classés à tort presque deux fois plus d'accusés noirs (45 %) comme à haut risque par rapport aux accusés blancs (23 %).
- Classés à tort plus d'accusés blancs comme à faible risque, avec 48 % de récidive par rapport à 28 % des accusés noirs.
3.2. Biais racial dans l'algorithme de santé américain
Un algorithme d'IA utilisé dans les hôpitaux américains pour prédire les besoins des patients était biaisé contre les patients noirs.6
L'algorithme basait ses prédictions sur les coûts de santé, ne tenant pas compte des disparités raciales dans le paiement des soins de santé. En conséquence, les patients noirs ont reçu des scores de risque plus faibles et ont reçu moins de soins par rapport aux patients blancs ayant des conditions de santé similaires. Ce biais a conduit à un accès inégal aux soins médicaux nécessaires.
4. Comportement discriminatoire des chatbots
4.1 Tay
En 2016, Microsoft a lancé Tay, un chatbot sur Twitter destiné à apprendre des interactions des utilisateurs.7 En moins de 24 heures, Tay a commencé à publier des tweets racistes, transphobes et antisémites après avoir appris à partir de messages incendiaires envoyés par les utilisateurs. Malgré les efforts initiaux de filtrage des données, le comportement de Tay a mis en évidence les dangers des systèmes d'IA apprenant des interactions publiques sans garanties appropriées.
4.1 Neuro-sama
Un autre exemple est Neuro-sama, une VTuber alimentée par l'IA qui diffuse sur Twitch et interagit avec les spectateurs comme si elle était une streamer humaine.9
En 2023, sa chaîne Twitch a été temporairement bannie en raison d'un comportement haineux, probablement lié à des commentaires controversés faits par l'IA, notamment en remettant en question l'Holocauste. Suite à cet incident, le créateur, Vedal, a mis à jour le filtre de chat pour éviter des problèmes similaires.
Voici une image de Neuro-sama :
Découvrez plus d'exemples d'utilisation éthique de l'IA éthique et des exemples concrets.
Ajouter comme source préféréeDéfis de la conformité de l'IA
Voici quelques défis de conformité de l'IA qui nécessitent la mise en œuvre d'outils et de pratiques :
1. Navigation dans les réglementations mondiales
La conformité de l'IA implique de respecter diverses réglementations internationales, telles que la loi européenne sur l'IA, les ordres exécutifs américains et l'AIDA du Canada. Maintenant, la Corée du Sud est le premier pays à mettre pleinement en œuvre une loi complète sur l'IA. Sa nouvelle loi de base sur l'IA impose des filigranes pour le contenu généré et une surveillance stricte pour les secteurs à « fort impact ».
Ces changements créent un paysage complexe pour les opérations d'IA. La conformité exige un alignement minutieux des systèmes d'IA avec les cadres juridiques spécifiques de chaque région pour éviter les pénalités.
Le tableau ci-dessous répertorie les exigences légales actuelles auxquelles les modèles d'IA doivent se conformer :
2. Réglementation basée sur les risques
La loi européenne sur l'IA a introduit des catégories de risques pour les systèmes d'IA (inacceptable, élevé, limité, faible), chaque catégorie comportant des obligations réglementaires spécifiques. Les systèmes d'IA à haut risque nécessitent des mesures de conformité plus strictes, notamment une documentation approfondie et des protocoles de transparence.
Cependant, il est difficile d'évaluer le niveau de risque de chaque système d'IA et de s'assurer qu'il répond aux exigences réglementaires correspondantes. Par exemple, 47 % des organisations ont un cadre de gestion des risques d'IA. Pourtant, 70 % manquent de surveillance et de contrôles continus. Une mauvaise classification peut entraîner une non-conformité et des répercussions significatives.10
3. Gestion des nouvelles obligations
De nouvelles lois, telles que la loi sur l'IA, la directive sur la responsabilité de l'IA et la directive sur la responsabilité des produits, imposent des responsabilités supplémentaires aux organisations. Ces lois exigent la mise en œuvre de mécanismes de sécurité, d'audits réguliers et d'une documentation approfondie pour les systèmes d'IA.
Les organisations doivent adapter leurs processus pour répondre à ces nouvelles normes, ce qui peut être gourmand en ressources et peut nécessiter une restructuration des pratiques de conformité existantes, compte tenu de l'approche basée sur les risques de la loi sur l'IA.
4. Coordination au sein de l'équipe de conformité
La conformité de l'IA nécessite une collaboration entre plusieurs équipes, notamment juridique, gouvernance des données et développement technique. Chaque équipe joue un rôle dans la garantie que les systèmes d'IA sont alignés sur les exigences réglementaires.
Une coordination efficace est essentielle pour éviter les malentendus et s'assurer que tous les aspects de la conformité sont traités. La surveillance et l'ajustement continus des systèmes d'IA pour maintenir la conformité ajoutent à la complexité.
5. Responsabilité interfonctionnelle
La conformité de l'IA est souvent confinée au directeur des données (CDO) ou équivalent, mais cette focalisation étroite peut être limitante. Seules 4 % des organisations ont une équipe interfonctionnelle dédiée à la conformité de l'IA. 11
Un engagement organisationnel large et l'implication de la direction supérieure sont essentiels pour établir la conformité comme une priorité dans toutes les fonctions et pour obtenir les ressources nécessaires.
6. Sauvegardes techniques
Garantir que les algorithmes d'IA respectent les lignes directrices éthiques, la transparence et les principes de protection des données est un défi important, en particulier pour les systèmes à haut risque.
La conformité nécessite le développement d'algorithmes qui sont équitables, non discriminatoires et sécurisés, ce qui peut être techniquement exigeant. Les organisations doivent investir dans l'expertise et les outils pour répondre à ces normes sans entraver l'innovation.
Outils de conformité de l'IA
Un outil de conformité de l'IA est une plateforme centralisée où les équipes techniques, commerciales et de gestion des risques et de la conformité peuvent collaborer, documenter et gérer la conformité des projets d'IA pour naviguer dans le paysage réglementaire complexe associé aux systèmes d'IA.
Certaines technologies qui peuvent atteindre la conformité de l'IA incluent :
Technologies larges de conformité de l'IA
- Outils de gouvernance de l'IA conçus pour surveiller, gérer et faire respecter les politiques autour des systèmes d'IA afin de garantir qu'ils répondent aux normes réglementaires.
- Plateforme d'IA responsable aide à garantir que les systèmes d'IA sont éthiques, transparents et équitables, aidant les organisations à répondre aux exigences de conformité.
- LLMOps (Large Language Model Operations) fournissent des cadres opérationnels et des outils pour gérer les grands modèles de langage avec des considérations de conformité et d'éthique à l'esprit.
- MLOps (Machine Learning Operations) se concentre sur le déploiement de modèles ML dans des environnements de production tout en maintenant la fiabilité, la gouvernance et des flux de travail sécurisés.
- Gouvernance des données pour faire respecter une bonne gestion des données, alignant les pratiques sur les exigences légales et les attentes internes.
Technologies spécifiques de conformité de l'IA
- Outils de gestion de la confidentialité des données
Logiciel conçu pour gérer et protéger les données sensibles, garantissant la conformité avec les réglementations de protection des données comme le RGPD et le CCPA. - Outils d'explicabilité des modèles
Technologies qui fournissent de la transparence dans les processus de prise de décision de l'IA, aidant à répondre aux exigences réglementaires en matière d'explicabilité et d'équité. - Plateformes de gestion des risques d'IA
Outils qui aident à identifier, évaluer et atténuer les risques associés aux systèmes d'IA, garantissant la conformité avec les normes réglementaires et éthiques. - Outils de détection et d'atténuation des biais
Technologies qui détectent et réduisent les biais dans les modèles d'IA, aidant les organisations à répondre aux exigences de conformité liées à l'équité et à la non-discrimination. - Outils de surveillance de la sécurité et de la conformité
Solutions qui surveillent en continu les systèmes d'IA pour les menaces de sécurité et la conformité avec les normes réglementaires, fournissant des alertes et des réponses automatisées lorsque des problèmes sont détectés.
Pour aller plus loin sur la conformité de l'IA
Découvrez plus sur l'IA responsable, l'IA éthique et les technologies et développements liés à la conformité de l'IA en consultant nos :
- IA explicable (XAI) : Guide pour une IA prête pour l'entreprise
- IA responsable : 4 principes et meilleures pratiques
- Éthique de l'IA générative : 6 principales préoccupations
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author = {Şimşek, Hazal},
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