IA responsable: 4 principes et bonnes pratiques

65 % des dirigeants se sentent mal préparés à gérer efficacement les risques liés à l’IA. ¹ Développer et faire évoluer des applications d’IA en tenant compte de la responsabilité, de la fiabilité et des pratiques éthiques est essentiel pour construire une IA qui fonctionne pour tous.

Explorez quatre principes pour la conception d’une IA responsable (RAI) et découvrez les bonnes pratiques recommandées pour les atteindre :

Guide étape par étape pour une IA responsable

1. Déployez les systèmes d’IA en mettant l’accent sur les utilisateurs humains et leurs expériences. Assurez-vous que la conception intègre des principes éthiques et des valeurs sociétales pour une meilleure interaction utilisateur.
2. Utilisez un tableau de bord d’IA responsable pour suivre divers indicateurs, notamment les retours et les taux d’erreur, afin de garantir l’efficacité du système et la gestion des risques.
3. Examinez attentivement les données d’entraînement et les données sous-jacentes pour vérifier leur exactitude et leur représentativité. Corrigez les biais et les résultats injustes pour améliorer l’éthique des données et garantir que votre politique en matière d’IA impose des audits d’équité.
4. Comprenez les limites des models de machine learning et communiquez-les clairement. Évitez une dépendance excessive aux corrélations et reconnaissez la portée des capacités de l’IA générative.
5. Mettez en œuvre des tests rigoureux dans les flux de travail d’IA, y compris des tests unitaires et d’intégration. Une surveillance continue est essentielle pour la fiabilité et l’exactitude du système, en intégrant des considérations éthiques à chaque étape.
6. Suivez en continu les performances du système après le déploiement, en évaluant les mises à jour au regard de l’EU IA Act pour la conformité réglementaire et en vous adaptant aux principes de confidentialité et de sécurité. Alignez vos pratiques de surveillance sur les normes de politique d’IA qui mettent l’accent sur la confidentialité, la transparence et la sécurité. Traitez les problèmes immédiats et à long terme tout en garantissant une adoption généralisée et une résistance aux attaques malveillantes.

1. Équité

Les outils d’IA sont de plus en plus utilisés dans divers processus décisionnels tels que le recrutement, l’octroi de crédit et le diagnostic médical. Les biais introduits dans ces systèmes décisionnels peuvent avoir des effets considérables sur le public et contribuer à la discrimination de différents groupes de personnes.

Exemples réels

Voici trois exemples de biais d’IA dans des applications réelles :

• Sexisme dans les algorithmes de crédit : En 2019, plusieurs accusations, notamment de la part du cofondateur Steve Wozniak, affirmaient que l’algorithme de carte de crédit d’Apple discriminait les femmes, en proposant des limites de crédit différentes selon le genre.
• Racisme et validisme dans le recrutement fondé sur l’IA : Selon un rapport récent de la Harvard Business School et d’Accenture, 27 millions de travailleurs aux États-Unis sont écartés et ne parviennent pas à trouver un emploi en raison des systèmes de recrutement automatisés et fondés sur l’IA. ² Ces « travailleurs invisibles » comprennent des immigrés, des réfugiés et des personnes en situation de handicap physique.
• Racisme dans la reconnaissance faciale : Des chercheurs ont constaté ³ que certaines technologies commerciales de reconnaissance faciale, comme celles d’Amazon ou de Microsoft, présentaient une précision médiocre sur les femmes à peau foncée, mais étaient plus précises sur les hommes à peau claire (Figure 1).

Ces décisions biaisées peuvent résulter de la conception du projet ou de datasets qui reflètent des biais du monde réel. Il est essentiel d’éliminer ces biais pour créer des systèmes d’IA robustes et inclusifs pour tous.

Bonnes pratiques pour garantir l’équité

• Examinez le dataset pour vérifier s’il représente équitablement la population.
• Analysez les sous-populations du dataset pour déterminer si le model offre des performances égales dans les différents groupes.
• Concevez les models en tenant compte de l’équité et consultez des spécialistes des sciences sociales et d’autres experts du domaine.
• Surveillez le model de machine learning en continu après le déploiement. Les models dérivent, si bien que des biais peuvent être introduits dans le système après un certain temps.
• Intégrez des benchmarks d’équité dans votre politique d’IA pour une responsabilisation mesurable.

Nous proposons un article complet sur les biais de l’IA et la manière de les corriger. Sentez-vous gratuit de le consulter. Vous pouvez également lire notre article sur l’éthique de l’IA.

2. Confidentialité

Les systèmes d’IA utilisent souvent de grands datasets, et ces datasets peuvent contenir des informations sensibles sur les individus. Cela rend les solutions d’IA vulnérables aux violations de données et aux attaques de parties malveillantes qui souhaitent obtenir des informations sensibles :

• Selon l’Identity Theft Resource Center, il y a eu 1 862 violations de données en 2021, soit 23 % de plus que le précédent record historique de 2017.⁴

Les violations de données entraînent des pertes financières et des atteintes à la réputation des entreprises, et peuvent mettre en danger les personnes dont les informations sensibles sont révélées.

Exemple réel

Début 2024, l’autorité italienne de protection des données a condamné la ville de Trente à une amende s’élevant à 50 000 €, première municipalité italienne sanctionnée pour des violations de la vie privée liées à l’IA. Trente avait utilisé des outils d’IA dans des projets de surveillance financés par l’UE incluant des caméras, des microphones et la surveillance des médias sociaux, mais n’a pas correctement anonymisé les données personnelles et a illégalement partagé des informations avec des tiers.

L’autorité de contrôle a ordonné la suppression de toutes les données collectées, invoquant des violations de la transparence et de la proportionnalité au regard du RGPD. Ce cas reflète le durcissement de l’application par l’Italie des règles de confidentialité liées à l’IA, après des mesures telles que l’interdiction temporaire de ChatGPT en 2023 et une amende infligée à OpenAI fin 2024.⁵

Bonnes pratiques pour garantir la confidentialité

• Évaluez et classez les données selon leur sensibilité, et surveillez les données sensibles.
• Élaborez une politique d’accès et d’utilisation des données au sein de l’organisation. Appliquez le principe du moindre privilège.

3. Sûreté et sécurité

La sécurité d’un système d’IA est essentielle pour empêcher les attaquants d’interférer avec le système et d’en modifier le comportement prévu. L’utilisation croissante de l’IA dans des domaines particulièrement critiques de la société peut introduire des vulnérabilités susceptibles d’avoir un impact significatif sur la sécurité publique.

L’application de principes de sûreté solides lors de la conception du système contribue à réduire ces vulnérabilités. En outre, une politique d’IA robuste exige la modélisation des menaces, les tests d’intrusion et la constitution d’équipes rouges (red teaming).

Examinez les exemples suivants :

• Des chercheurs ont montré qu’ils peuvent amener une voiture autonome à rouler dans la voie opposée en plaçant de petits autocollants sur la route.

Ces attaques adverses peuvent inclure :

• Empoisonnement des données en injectant des données trompeuses dans les datasets d’entraînement.
• Empoisonnement de model en accédant aux models et en les manipulant.

entre autres, pour amener le model d’IA à agir de manière imprévue. À mesure que la technologie de l’IA évolue, les attaquants trouveront de nouvelles méthodes, et de nouvelles approches pour défendre les systèmes d’IA seront développées.

Exemple réel

L’Espagne a approuvé un projet de loi conforme à l’EU IA Act exigeant que tous les contenus générés par l’IA, comme les deepfakes, soient clairement étiquetés, afin de renforcer la transparence et de protéger les groupes vulnérables. La loi interdit également la manipulation subliminale par l’IA et impose de lourdes sanctions en cas d’infraction. La loi exige :

• Étiquetage : tous les contenus générés par l’IA (par exemple, images, vidéos, textes) doivent être clairement signalés comme tels.
• Réglementation des deepfakes : les médias synthétiques doivent indiquer leur origine artificielle.
• Interdiction de la manipulation : les systèmes d’IA ne peuvent pas utiliser de techniques subliminales pour exploiter les utilisateurs, en particulier les mineurs ou les personnes vulnérables.

En cas de violation, les fournisseurs de models devraient payer jusqu’à 35 millions d’euros ou 7 % de leur chiffre d’affaires mondial. Une nouvelle agence nationale, AESIA, surveillera et fera appliquer la conformité.

Cette loi renforce les principes de transparence et de sûreté de l’IA responsable en garantissant que les utilisateurs savent lorsqu’ils interagissent avec un contenu synthétique et en limitant les manipulations nuisibles.⁶

Bonnes pratiques pour garantir la sécurité

• Évaluez si un adversaire aurait intérêt à attaquer le système, ainsi que les conséquences potentielles d’une telle attaque.
• Créez une équipe rouge au sein de votre organisation qui agira comme un adversaire pour tester le système afin d’identifier et d’atténuer les vulnérabilités.
• Suivez les nouvelles évolutions en matière d’attaques et de sécurité de l’IA. Il s’agit d’un domaine de recherche en constante évolution ; il est donc important de se tenir au courant des développements.

4. Transparence

La transparence, l’interprétabilité ou l’explicabilité des systèmes d’IA est indispensable dans certains secteurs comme la santé et l’assurance, où les entreprises doivent se conformer aux normes du secteur ou aux réglementations gouvernementales. Toutefois, pouvoir interpréter pourquoi les models d’IA produisent des résultats spécifiques est important pour que toutes les entreprises et tous les utilisateurs puissent comprendre les systèmes d’IA et leur faire confiance.

Un système d’IA transparent peut aider les entreprises à :

• Expliquer et défendre les décisions critiques pour l’entreprise,
• Élaborer des scénarios de type « what-if »,
• Garantir que les models fonctionnent comme prévu,
• Garantir la responsabilisation en cas de résultats imprévus.

Exemple réel

Clearview IA, une société américaine de reconnaissance faciale, a constitué une base de données de plus de 30 milliards d’images collectées sur Internet afin d’identifier des individus pour les forces de l’ordre et des clients privés. Elle a été condamnée à une amende de 30.5 millions d’euros par l’autorité néerlandaise de protection des données pour violation des principes de confidentialité et de transparence prévus par le RGPD, notamment :

• Absence de consentement : collecte de données biométriques (traits du visage) sans que les utilisateurs en aient connaissance ou donnent leur autorisation.
• Manque de transparence : les personnes n’ont pas été informées que leurs images étaient utilisées ni de la manière dont elles étaient traitées.
• Données sensibles : la base de données comprenait des images de mineurs.
• Non-conformité : elle opérait dans l’UE sans proxy local ni base légale de traitement des données.⁷

Cas d’usage

L’IA explicable peut contribuer à instaurer la transparence et la confiance dans les processus décisionnels de divers secteurs, tels que :

• Santé en aidant les médecins à comprendre la logique qui sous-tend les diagnostics de maladies et les suggestions de traitement de l’IA.
• Finance en offrant de la transparence et en renforçant la confiance des parties prenantes dans la détection de la fraude et les conseils en investissement.
• Automobile en aidant à clarifier les processus décisionnels des véhicules autonomes, améliorant ainsi la sécurité et la fiabilité.
• Marketing et ventes en fournissant des informations pilotées par l’IA pour la segmentation des clients, la prévision des ventes et le ciblage publicitaire, de manière transparente, afin d’appuyer les décisions stratégiques.
• Cybersécurité en expliquant le raisonnement derrière la détection des menaces par l’IA, améliorant ainsi la gestion de la cybersécurité.

Bonnes pratiques pour garantir la transparence

• Utilisez un petit ensemble de données d’entrée nécessaires aux performances souhaitées du model. Cela peut faciliter l’identification précise de l’origine de la corrélation ou de la causalité entre les variables.
• Privilégiez les méthodes d’IA explicable par rapport aux models difficiles à interpréter (c’est-à-dire les models boîte noire).
• Discutez du niveau d’interprétabilité requis avec les experts du domaine et les parties prenantes.

Nouveau pilier : IA verte

L’IA verte vise à réduire l’impact environnemental des systèmes d’IA. L’entraînement et l’exécution des models d’IA nécessitent une puissance de calcul considérable, ce qui entraîne une forte consommation d’énergie. Cela peut augmenter à la fois les coûts et les émissions de carbone.

À mesure que l’adoption de l’IA progresse, l’efficacité énergétique devient plus importante. Les entreprises commencent à optimiser la manière dont les models sont construits, entraînés et déployés afin de réduire la consommation de ressources tout en maintenant les performances.

Une approche d’IA verte peut aider les entreprises à :

• Réduire la consommation d’énergie et les coûts opérationnels,
• Réduire l’empreinte carbone des charges de travail d’IA,
• Améliorer l’efficacité de l’entraînement et de l’inference des models,
• Aligner les initiatives d’IA sur les objectifs de durabilité.

Exemple réel

Google DeepMind a appliqué l’apprentissage automatique pour optimiser les systèmes de refroidissement dans les centres de données Google. Le système analyse des données telles que la température, la consommation électrique et les performances des équipements pour ajuster automatiquement le refroidissement.

Les résultats ont été les suivants :

• Jusqu’à 40 % de réduction de la consommation d’énergie pour le refroidissement,
• Environ 15 % de réduction de la consommation globale d’énergie dans les centres de données.

Cet exemple montre que l’IA verte produit des résultats mesurables dans des environnements à grande échelle.⁸

Cas d’usage

L’IA verte peut être appliquée dans plusieurs domaines, notamment :

• Optimisation des centres de données : les systèmes d’IA ajustent le refroidissement et la consommation électrique pour réduire le gaspillage d’énergie.
• Conception efficace des models : des models plus petits et des techniques de compression réduisent les besoins en calcul.
• Planification des charges de travail : les tâches sont exécutées lorsque la demande en énergie est plus faible ou que de l’énergie renouvelable est disponible.
• Optimisation du cloud : l’IA aide à allouer les ressources de manière dynamique afin d’éviter le surdimensionnement.
• Edge IA : le traitement des données au plus près de la source réduit le transfert de données et la consommation d’énergie.

Bonnes pratiques pour garantir l’IA verte

• Utilisez des architectures de model efficaces plutôt que des models inutilement volumineux.
• Optimisez l’entraînement en réduisant les itérations et en utilisant des données de meilleure qualité.
• Surveillez la consommation d’énergie des charges de travail d’IA.
• Privilégiez les régions cloud ou les fournisseurs qui utilisent des énergies renouvelables.
• Réutilisez des models pré-entraînés au lieu de les entraîner à partir de zéro lorsque cela est possible.

Note de maturité

Certaines pratiques d’IA verte, comme la planification des charges de travail en fonction du carbone, sont encore en évolution et ne sont pas encore largement normalisées. Toutefois, les implémentations existantes montrent que des gains d’efficacité significatifs sont possibles.

Outils d’IA responsable

Le paysage du marché des logiciels d’IA responsable comprend divers outils qui proposent des frameworks d’IA responsable, tels que :

• Outils de gouvernance de l’IA
• Garde-fous de l’IA
• Outils MLOps
• Outils LLMOps
• Bibliothèques open source d’IA responsable.

Pour garantir que ces outils sont conformes aux valeurs éthiques, les organisations doivent adopter des outils qui respectent leur politique d’IA, couvrant la sûreté, l’équité, la transparence et la responsabilisation.

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Comment déterminer si un outil d’IA est responsable ?

Les utilisateurs professionnels peuvent utiliser des outils d’IA, par exemple une équipe RH qui utilise un algorithme basé sur un LLM pour examiner les profils des candidats, accélérant ainsi le recrutement en filtrant les CV selon l’expérience et la formation. Toutefois, si l’outil enfreint les principes d’équité, il peut discriminer certains groupes. Sans avoir conscience de ce biais, les utilisateurs peuvent rejeter des candidats en raison de leur genre ou de leur origine, ce qui entraîne des problèmes éthiques et de réputation pour l’organisation.

Pour éviter de tels problèmes, les entreprises doivent adopter des outils alignés sur les principes de l’IA responsable. Elles peuvent évaluer les benchmarks, examiner les avis des utilisateurs et étudier des exemples réels ou des études de cas pour garantir une utilisation éthique de l’IA. Le tableau ci-dessous présente les résultats des benchmarks de certains des principaux LLMs :

Les systèmes sont évalués à la fois globalement et pour chaque danger au moyen d’une échelle de 5 points : Médiocre (1), Passable (2), Modéré (3), Bon (4) et Excellent (5). Les notes sont déterminées par le pourcentage de réponses qui ne respectent pas les normes d’évaluation.⁹

Développements récents en matière d’IA responsable

Système d’alerte précoce en cas de désalignement

Une nouvelle technique appelée alerte précoce de désalignement a été présentée par OpenAI comme une étape prometteuse vers des systèmes d’IA plus sûrs et plus responsables. Cette méthode vise à détecter des signaux d’alarme internes avant qu’un model d’IA ne produise des résultats nuisibles.¹⁰

Comment fonctionne le système de détection précoce des désalignements ?

Il fonctionne en identifiant des caractéristiques internes spécifiques, comme une « personnalité toxique », qui sont corrélées à des comportements dangereux. En suivant les niveaux d’activation de ces caractéristiques pendant l’entraînement ou le déploiement, les développeurs peuvent recevoir des alertes précoces lorsqu’un model commence à dériver vers un comportement désaligné.

Lorsque de tels signaux d’alarme apparaissent, des interventions peuvent être appliquées :

• En atténuant directement l’activation nuisible
• En appliquant le pilotage d’activation, une technique qui ajuste la direction interne du model pour l’éloigner des schémas dangereux.

Cette approche permet une atténuation proactive des risques plutôt que de se fier uniquement à la surveillance des résultats externes.

Détection précoce des désalignements pour une IA responsable

Cette évolution soutient les principes clés de l’IA responsable :

• Transparence, en rendant le comportement interne du model interprétable
• Sûreté, en permettant une intervention précoce
• Responsabilisation, en offrant des signaux clairs pour la supervision humaine.

Cela reflète une tendance croissante à intégrer des mécanismes de surveillance et de contrôle en temps réel dans le processus de développement des models. Dans le cadre plus large des efforts de R&D en matière de sûreté, cette technique améliore la capacité à détecter et à corriger les désalignements pendant l’entraînement, en s’alignant sur les frameworks internationaux de gouvernance de l’IA et les normes de sécurité dès la conception.

L’IA Safety Summit

L’IA Safety Summit est une conférence internationale de premier plan consacrée à la sécurité, aux risques et à la réglementation des systèmes avancés d’« IA de pointe » (Frontier IA). L’édition inaugurale s’est tenue en novembre 2023 à Bletchley Park, au Royaume-Uni, réunissant des gouvernements, des entreprises d’IA, la société civile et des experts de 28 pays pour coordonner les efforts mondiaux en matière de sécurité de l’IA.

Principaux résultats

• Déclaration de Bletchley : les nations participantes se sont engagées à développer une IA sûre, centrée sur l’humain, digne de confiance et responsable, fondée sur des principes de sûreté partagés.
• Coopération internationale : l’accent a été mis sur la collaboration urgente pour atténuer les risques tels que la mauvaise utilisation, les perturbations sociétales et la perte de contrôle sur l’IA avancée.
• Transparence et réglementation : les participants ont appelé à la transparence, à des tests de sécurité rigoureux et à des frameworks réglementaires adaptatifs pour suivre le rythme des avancées de l’IA.

Objectif et vision

Le sommet promeut le développement d’une IA responsable en favorisant la collaboration multipartite et une gouvernance éthique. Il vise à garantir que l’IA profite à la société tout en réduisant les préjudices, soulignant la responsabilité mondiale de concevoir, déployer et gouverner des systèmes d’IA qui privilégient la sécurité humaine, l’éthique et l’inclusivité.

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Journal des modifications

9 mises à jour

1. 202619 Mar

   Une nouvelle section, Green AI, a été ajoutée à l'article.

2. 202517 Juil

   Ajout d'une nouvelle technique appelée alerte précoce de désalignement aux développements récents pour l'IA responsable.

3. 25 Juin

   Élargissement de la section « Examiner les données d'entraînement » avec une référence à la politique d'IA.

4. 13 Juin

   Ajout d'une description du Sommet sur la sécurité de l'IA à la section précédant les informations de contact.

5. 20246 Déc

   Une section, Comment identifier si un outil d'IA est responsable ?, a été ajoutée à l'article.

6. 23 Août

   Ajout de la Figure 1 : Tendances Google de l'IA Responsable sur 5 ans.

7. 13 Août

   Ajout de « Real-life examples » à la section « AI Bias ».

8. 9 Août

   Ajout d'une section "Guide étape par étape pour une IA responsable".

9. 202212 Oct

   Ajout d'un exemple de précision de la reconnaissance faciale à la section Équité.

Liens de référence

1.

Global Risk Study | Accenture

Accenture

2.

Hidden Workers: Untapped Talent | Managing the Future of Work

3.

Gender Shades : disparités de précision intersectionnelles dans la classification commerciale du genre

4.

ITRC 2021 Data Breach Report Saw Record Number of Compromises

Identity Theft Resource Center

5.

reuters.com

Reuters

6.

reuters.com

Reuters

7.

Clearview AI fined €30.5M in the Netherlands over its facial recognition database - SiliconANGLE

8.

AI Cuts Google Data Center Cooling Costs 40% (DeepMind)

9.

https://ailuminate.mlcommons.org/benchmarks/general_purpose_ai_chat/1.0-en_us-official-ensemble

10.

Toward understanding and preventing misalignment generalization | OpenAI

Cem Dilmegani

Analyste principal

Suivre

Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Hazal Şimşek

Analyste sectorielle

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans l'intelligence des processus (y compris le process mining) et l'automatisation d'entreprise (y compris l'automatisation IT et l'automatisation low-code/no-code).

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