Conformité de l'IA: 6 défis majeurs et échecs réels
La multiplication des usages de l’intelligence artificielle (IA) entraîne l’adoption de nouvelles lois et normes éthiques. La Corée du Sud est devenue le premier pays à appliquer pleinement une loi globale et autonome sur l’IA.1
Découvrez ce qu’est la conformité de l’IA, pourquoi elle est désormais essentielle, ses défis et des exemples concrets où les modèles ne respectent pas les normes juridiques :
Qu’est-ce que la conformité de l’IA ?
La conformité de l’IA désigne le processus visant à garantir que les systèmes d’IA respectent toutes les lois, réglementations et normes éthiques pertinentes. Cela implique de veiller à ce que :
- Les outils d’IA ne soient pas utilisés de manière illégale, discriminatoire, trompeuse ou nuisible.
- Les données utilisées pour entraîner ces systèmes soient collectées et utilisées de manière légale et éthique.
- Les technologies d’IA soient employées de manière responsable et dans l’intérêt de la société.
Notre équipe a récemment concentré ses efforts pour 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.
Avantages de la conformité de l’IA
La conformité de l’IA peut garantir :
- Conformité régulière et gestion des risques en garantissant une utilisation légale et éthique des systèmes d’IA.
- La vie privée et la sécurité des personnes en garantissant un traitement approprié des données personnelles.
- Des processus décisionnels, conduisant à des résultats d’IA plus précis et plus fiables.
- 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 sanctions ou les poursuites judiciaires.
- Une meilleure réputation de l’organisation et la confiance des clients, des parties prenantes et du public en démontrant un engagement en faveur de pratiques d’IA éthiques.
Pourquoi la conformité de l’IA est-elle importante ?
La conformité de l’IA gagne en importance en raison de :
- L’adoption croissante de l’IA : 88 % des organisations ont adopté l’IA dans au moins une fonction métier.2
- L’intérêt croissant pour l’IA générative et l’IA agentique : 79 % des PDG s’attendent à ce que la GenAI transforme leur organisation au cours des trois prochaines années.3 40 % des applications d’entreprise pourraient intégrer des agents IA pour des tâches spécifiques d’ici fin 2026.4
- La nécessité d’une gouvernance efficace des données : 72 % des organisations déclarent ne pas disposer de données gouvernées et de qualité pour soutenir l’IA avancée, ce qui retarde, limite ou modifie leurs initiatives d’IA pour plus de 80 % des entreprises.5
- Des préoccupations éthiques croissantes : en raison d’exemples concrets de non-conformité de l’IA et de pratiques d’IA responsable insuffisantes, tels que des modèles biaisés et des chatbots au comportement discriminatoire et aux 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 contraintes de reporter leurs projets d’IA en raison de conséquences contraires à l’éthique. Ces exemples ont conduit ces entreprises à investir dans la gestion de la conformité de l’IA et dans des démarches d’IA responsable.
1. Deepfakes
Les deepfakes sont des contenus générés par l’IA qui modifient de manière convaincante l’apparence, la voix ou les actions, et peuvent être utilisés de manière contraire à l’éthique pour :
- Fraude financière par des escrocs pour imiter des voix afin d’effectuer des transferts d’argent non autorisés.
- Cyberharcèlement pour créer de fausses images ou vidéos préjudiciables à des fins de harcèlement.
- Manipulation des données pour tromper les médias, altérer la perception du public, influencer des élections ou provoquer des crises.
- Faux témoignage pour produire de fausses preuves dans le cadre de procédures judiciaires, au risque de condamnations injustifiées.
- Atteintes à la vie privée pour créer des contenus explicites non autorisés, visant souvent des personnes sans leur consentement.
Par exemple, une vidéo mettant faussement en scène le Premier ministre senior Lee Hsien Loong en train de promouvoir un produit d’investissement illustre les dangers de l’intelligence artificielle dans la diffusion de fausses informations.6 Voici la vidéo deepfake du Premier ministre :
2. Biais de genre dans un outil de recrutement basé sur l’IA
En 2018, Amazon a mis hors service un outil expérimental de recrutement par l’IA après avoir découvert qu’il préférait systématiquement les candidats masculins. Le problème provenait de données d’entraînement biaisées qui reflétaient les déséquilibres de genre dans la tech.7
Ce biais a suscité des inquiétudes quant à l’équité et à la précision de l’IA dans les décisions d’embauche, ce qui a conduit Amazon à retirer l’outil pour éviter de perpétuer les inégalités de genre.
3. Biais racial
3.1 Biais racial dans COMPAS
L’outil COMPAS, utilisé pour prédire le risque de récidive chez les criminels américains, s’est révélé présenter un biais racial.8 Une enquête de ProPublica de 2016 a révélé que COMPAS était plus susceptible de classer les prévenus noirs comme présentant un risque élevé que les prévenus blancs, même en tenant compte de facteurs tels que les antécédents criminels et l’âge. Certains de ses résultats biaisés comprenaient :
- A classé à tort près de deux fois plus de prévenus noirs (45 %) comme présentant un risque élevé par rapport aux prévenus blancs (23 %).
- A étiqueté à tort davantage de prévenus blancs comme présentant un risque faible, avec 48 % de récidive contre 28 % des prévenus noirs.
3.2. Biais racial dans un algorithme de santé aux États-Unis
Un algorithme d’IA utilisé dans les hôpitaux américains pour prédire les besoins des patients était biaisé à l’encontre des patients noirs.9
L’algorithme fondait ses prédictions sur les coûts de santé, sans tenir compte des disparités raciales dans le paiement des soins. En conséquence, les patients noirs ont reçu des scores de risque plus faibles et ont été moins bien soignés que les patients blancs présentant des conditions de santé similaires. Ce biais a entraîné 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 avec les utilisateurs.10 En l’espace 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 premiers efforts de filtrage des données, le comportement de Tay a mis en évidence les dangers des systèmes d’IA qui apprennent à partir d’interactions publiques sans garde-fous appropriés.
4.1 Neuro-sama
Un autre exemple est Neuro-sama, une VTuber propulsée par l’IA qui diffuse sur Twitch et interagit avec les spectateurs comme s’il s’agissait d’une streameuse humaine.12
En 2023, sa chaîne Twitch a été temporairement bannie en raison de comportements haineux, probablement liés à des commentaires controversés tenus par l’IA, notamment la remise en question de l’Holocauste. À la suite de 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 davantage de cas d’usage d’IA éthique et d’exemples concrets.
Les défis de la conformité de l’IA
Voici quelques défis de la conformité de l’IA qui nécessitent la mise en place d’outils et de pratiques :
1. S’orienter dans la réglementation mondiale
La conformité de l’IA implique de respecter diverses réglementations internationales, telles que le règlement européen sur l’IA (IA Act), les décrets présidentiels américains et la loi canadienne AIDA. Désormais, la Corée du Sud est le premier pays à pleinement mettre en œuvre une loi globale sur l’IA. Sa nouvelle loi fondamentale sur l’IA impose des filigranes pour les contenus génératifs et une supervision stricte pour les secteurs « à fort impact ».
Ces changements créent un paysage complexe pour les opérations d’IA. La conformité exige un alignement rigoureux des systèmes d’IA sur les cadres juridiques spécifiques de chaque région afin d’éviter des sanctions.
Le tableau ci-dessous répertorie les exigences juridiques actuelles auxquelles les modèles d’IA doivent se conformer :
2. Réglementation fondée sur les risques
Le règlement européen sur l’IA (IA Act) a introduit des catégories de risque pour les systèmes d’IA (inacceptable, élevé, limité, faible), chaque catégorie comportant des obligations réglementaires spécifiques. Les systèmes d’IA à haut risque exigent des mesures de conformité plus strictes, notamment une documentation complète et des protocoles de transparence. Il reste toutefois difficile d’évaluer le niveau de risque de chaque système d’IA et de garantir qu’il respecte les exigences réglementaires correspondantes.
3. Gérer les nouvelles obligations
De nouvelles lois, telles que le règlement sur l’IA (IA Act), la directive sur la responsabilité en matière d’IA et la directive sur la responsabilité du fait des produits, imposent des responsabilités supplémentaires aux organisations. Ces lois exigent la mise en place de mécanismes de sécurité, d’audits réguliers et d’une documentation complète 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 nécessiter une restructuration des pratiques de conformité existantes, compte tenu de l’approche fondée sur les risques du règlement sur l’IA.
4. Coordination au sein de l’équipe de conformité
La conformité de l’IA nécessite une collaboration entre plusieurs équipes, notamment juridiques, de gouvernance des données et de développement technique. Chaque équipe a un rôle à jouer pour garantir que les systèmes d’IA sont conformes aux exigences réglementaires.
Une coordination efficace est essentielle pour éviter les problèmes de communication et garantir que tous les aspects de la conformité sont pris en compte. La surveillance et l’ajustement continus des systèmes d’IA pour maintenir la conformité ajoutent à la complexité.
5. Responsabilité transversale
La conformité de l’IA est souvent confinée au Chief Data Officer (CDO) ou à un poste équivalent, mais cette vision étroite peut être limitante. 80 % des entreprises prévoient de consacrer 10 % ou plus de leur budget total d’IA à la mise en conformité de l’IA.13
Un engagement organisationnel large et l’implication de la direction générale sont essentiels pour faire de la conformité une priorité dans toutes les fonctions et pour obtenir les ressources nécessaires.
6. Garanties techniques
Veiller à ce que les algorithmes d’IA respectent les lignes directrices éthiques, la transparence et les principes de protection des données constitue un défi majeur, en particulier pour les systèmes à haut risque.
La conformité exige de développer des algorithmes équitables, non discriminatoires et sécurisés, ce qui peut être exigeant sur le plan technique. Les organisations doivent investir dans l’expertise et les outils nécessaires pour respecter ces normes sans entraver l’innovation.
Ajouter comme source préféréeOutils de conformité de l’IA
Un outil de conformité de l’IA est une plateforme centralisée où les équipes techniques, métiers et de gestion des risques et de la conformité peuvent collaborer, documenter et gérer la conformité des projets d’IA afin de naviguer dans le paysage réglementaire complexe associé aux systèmes d’IA.
Voici quelques technologies qui peuvent aider à assurer la conformité de l’IA :
Technologies générales de conformité de l’IA
- Outils de gouvernance de l’IA conçus pour surveiller, gérer et appliquer les politiques relatives aux systèmes d’IA afin de garantir leur conformité aux normes réglementaires.
- Plateforme d’IA responsable aide à garantir que les systèmes d’IA sont éthiques, transparents et équitables, aidant les organisations à respecter les exigences de conformité.
- LLMOps (Large Language Model Operations) fournissent des cadres opérationnels et des outils pour gérer les LLM en tenant compte des considérations de conformité et d’éthique.
- MLOps (Machine Learning Operations) se concentre sur le déploiement de modèles de ML en production tout en maintenant la fiabilité, la gouvernance et des flux de travail sécurisés.
- Gouvernance des données pour appliquer une bonne gestion des données, en 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, en garantissant la conformité aux réglementations sur la protection des données comme le RGPD et la CCPA. - Outils d’explicabilité des modèles
Technologies qui assurent la transparence des processus décisionnels de l’IA, aidant à répondre aux exigences réglementaires en matière d’explicabilité et d’équité. - Plateformes de gestion des risques liés à l’IA
Outils qui aident à identifier, évaluer et atténuer les risques associés aux systèmes d’IA, garantissant la conformité aux 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 respecter les exigences de conformité en matière d’équité et de non-discrimination. - Outils de surveillance de la sécurité et de la conformité
Solutions qui surveillent en continu les systèmes d’IA pour détecter les menaces de sécurité et vérifier la conformité aux normes réglementaires, en fournissant des alertes et des réponses automatisées lorsque des problèmes sont détectés.
Pour aller plus loin sur la conformité de l’IA
Découvrez-en davantage sur l’IA responsable, l’IA éthique et les technologies et évolutions liées à la conformité de l’IA en consultant nos :
- Logiciels et technologies de GRC de l’IA
- Éthique de l’IA générative : les 6 principales préoccupations
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3 mises à jourAjout de statistiques sur le cadre de gestion des risques liés à l'IA dans la section réglementation basée sur les risques.
Remplacé les statistiques d'adoption, d'IA générative et de gouvernance des données dans la section "Pourquoi la conformité IA est-elle importante ?".
La loi fondamentale sur l'IA de la Corée du Sud a été ajoutée à la section « Naviguer dans les réglementations mondiales ».
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