IA responsable: 4 principes et meilleures pratiques

65 % des dirigeants se sentent mal préparés à gérer efficacement les risques liés à l'IA. ¹ Développer et mettre à l'échelle des applications d'IA avec responsabilité, fiabilité et pratiques éthiques à l'esprit est essentiel pour construire une IA qui fonctionne pour tout le monde.

Découvrez quatre principes pour la conception d'une IA responsable (RAI) et les meilleures pratiques recommandées pour les atteindre :

Guide étape par étape pour l'IA responsable

1. Déployer des 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 surveiller diverses métriques, y compris les commentaires et les taux d'erreur, assurant l'efficacité du système et la gestion des risques.
3. Examinez attentivement les données d'entraînement et les données sous-jacentes pour leur précision et leur représentativité. Corrigez les biais et les résultats injustes pour améliorer l'éthique des données et assurez-vous que votre politique d'IA impose des audits d'équité.
4. Comprenez les limites des modèles d'apprentissage automatique et communiquez-les clairement. Évitez la surdépendance 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 les tests unitaires et d'intégration. La surveillance continue est essentielle pour la fiabilité et la précision du système, intégrant des considérations éthiques tout au long du processus.
6. Suivez continuellement les performances du système après le déploiement, évaluez les mises à jour par rapport à la loi européenne sur l'IA pour la conformité réglementaire et adaptez-vous 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. Abordez à la fois les problèmes immédiats et à long terme tout en assurant une adoption généralisée et une résistance aux attaques malveillantes.

1. Équité

Les outils d'IA sont de plus en plus utilisés dans divers processus de prise de décision tels que le recrutement, le prêt, et le diagnostic médical. Les biais introduits dans ces systèmes de prise de décision peuvent avoir des effets de grande portée sur le public et contribuer à la discrimination contre différents groupes de personnes.

Exemples de la vie réelle

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

• Sexisme dans les algorithmes de crédit : En 2019, il y a eu plusieurs affirmations (y compris de la part du co-fondateur Steve Wozniak) que l'algorithme de la carte de crédit d'Apple discrimine les femmes, offrant différentes limites de crédit en fonction du genre.
• Racisme et validisme dans le recrutement basé sur l'IA : Selon un rapport récent de Harvard Business School et Accenture, 27 millions de travailleurs aux États-Unis sont filtrés et incapables de trouver un emploi en raison de systèmes de recrutement automatisés et basés sur l'IA. ² Ces « travailleurs cachés » comprennent les immigrants, les réfugiés et ceux ayant des handicaps physiques.
• Racisme dans la reconnaissance faciale : Les chercheurs ont constaté ³ que certaines technologies de reconnaissance faciale commerciales, comme celles d'Amazon ou de Microsoft, avaient une faible précision sur les femmes à la peau foncée, mais étaient plus précises sur les hommes à la peau claire (Figure 1).

Ces décisions biaisées peuvent résulter de la conception du projet ou de jeux de données qui reflètent les biais du monde réel. Il est crucial d'éliminer ces biais pour créer des systèmes d'IA robustes et inclusifs pour tous.

Meilleures pratiques pour atteindre l'équité

• Examinez le jeu de données pour voir s'il est une représentation équitable de la population.
• Analysez les sous-populations du jeu de données pour déterminer si le modèle fonctionne également bien à travers différents groupes.
• Concevez des modèles en gardant l'équité à l'esprit et consultez des scientifiques sociaux et d'autres experts du domaine.
• Surveillez le modèle d'apprentissage automatique continuellement après le déploiement. Les modèles dérivent avec le temps, donc des biais peuvent être introduits dans le système après un certain temps.
• Intégrez des benchmarks d'équité dans votre politique d'IA pour une responsabilité mesurable.

Nous avons un article complet sur le biais d'IA et comment le corriger. N'hésitez pas à consulter. Vous pouvez également lire notre article sur l'éthique de l'IA.

2. Confidentialité

Les systèmes d'IA utilisent souvent de grands jeux de données, et ces jeux de données 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 veulent obtenir des informations sensibles :

• Selon le Identity Theft Resource Center, il y a eu 1862 violations de données en 2021, ce qui est 23 % de plus que l'ancien record absolu en 2017.⁴

Les violations de données causent des pertes financières ainsi que des dommages réputationnels aux entreprises et peuvent mettre en danger les individus dont les informations sensibles sont révélées.

Exemple de la vie réelle

Début 2024, l'autorité italienne de protection des données a infligé une amende de 50 000 € à la ville de Trente, la première municipalité italienne pénalisée pour des violations de confidentialité liées à l'IA. Trente avait utilisé des outils d'IA dans des projets de surveillance financés par l'UE qui comprenaient des caméras, des microphones et une surveillance des réseaux sociaux, mais n'avait pas correctement anonymisé les données personnelles et avait partagé illégalement des informations avec des tiers.

Le régulateur a ordonné la suppression de toutes les données collectées, citant des violations de la transparence et de la proportionnalité au titre du RGPD. Cette affaire reflète le renforcement de l'application des règles de confidentialité liées à l'IA en Italie, suite à des actions comme l'interdiction temporaire de ChatGPT en 2023 et une amende contre OpenAI à la fin de 2024.⁵

Meilleures pratiques pour assurer la confidentialité

• Évaluez et classez les données selon leur sensibilité et surveillez les données sensibles.
• Développez une politique d'accès et d'utilisation des données au sein de l'organisation. Mettez en œuvre le principe du moindre privilège.

3. Sécurité et sûreté

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

L'application de principes de sûreté solides lors de la conception du système aide à minimiser ces vulnérabilités. De plus, une politique d'IA robuste nécessite une modélisation des menaces, des tests d'intrusion et du red teaming.

Considérez les exemples suivants :

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

Ces attaques par adversaire peuvent impliquer :

• Empoisonnement des données en injectant des données trompeuses dans les jeux de données d'entraînement.
• Empoisonnement du modèle en accédant et en manipulant les modèles.

entre autres pour amener le modèle d'IA à agir de manière non intentionnelle. À mesure que la technologie de l'IA évolue, les attaquants trouveront de nouvelles méthodes et de nouvelles façons de défendre les systèmes d'IA seront développées.

Exemple de la vie réelle

L'Espagne a approuvé un projet de loi conforme à la loi européenne sur l'IA exigeant que tout contenu généré par l'IA, comme les deepfakes, soit clairement étiqueté, visant à renforcer la transparence et à protéger les groupes vulnérables. La loi interdit également la manipulation subliminale par l'IA et impose de lourdes pénalités pour les violations. La loi exige :

• Étiquetage : Tout contenu généré par l'IA (par exemple, images, vidéos, texte) doit être clairement marqué comme tel.
• Réglementation des deepfakes : Les médias synthétiques doivent révéler 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 modèles sont censés payer jusqu'à 35 millions d'euros ou 7 % du chiffre d'affaires mondial. Une nouvelle agence nationale, l'AESIA, surveillera et fera respecter la conformité.

Cette loi renforce les principes de transparence et de sûreté de l'IA responsable en s'assurant que les utilisateurs savent quand ils interagissent avec du contenu synthétique et en freinant la manipulation nuisible.⁶

Meilleures pratiques pour atteindre la sécurité

• Évaluez si un adversaire aurait une incitation à attaquer le système et 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 de mitiger les vulnérabilités.
• Suivez les nouvelles développements dans les attaques d'IA et la sécurité de l'IA. C'est un domaine de recherche en cours, 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 une nécessité dans certaines industries telles que la santé et l'assurance où les entreprises doivent se conformer aux normes industrielles ou aux réglementations gouvernementales. Cependant, être capable d'interpréter pourquoi les modèles d'IA aboutissent à des sorties spécifiques est important pour toutes les entreprises et tous les utilisateurs afin de pouvoir comprendre et faire confiance aux systèmes d'IA.

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

• Expliquer et défendre des décisions critiques pour l'entreprise,
• Réaliser des scénarios « et si »,
• S'assurer que les modèles fonctionnent comme prévu,
• Assurer la responsabilité en cas de résultats non intentionnels.

Exemple de la vie réelle

Clearview AI, une entreprise de reconnaissance faciale basée aux États-Unis, a construit une base de données de plus de 30 milliards d'images extraites d'Internet pour 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 au titre du RGPD, tels que :

• Pas de consentement : Collecte de données biométriques (traits du visage) sans la connaissance ou le permission des utilisateurs.
• Manque de transparence : Les individus n'ont pas été informés que leurs images étaient utilisées ou comment elles étaient traitées.
• Données sensibles : La base de données comprenait des images de mineurs.
• Non-conformité : Opération dans l'UE sans proxy local ou base légale de données.⁷

Cas d'utilisation

L'IA explicable peut aider à construire la transparence et la confiance dans les processus de prise de décision dans divers secteurs, tels que :

• Santé en aidant les médecins à comprendre la logique derrière les diagnostics de maladies et les suggestions de traitement de l'IA.
• Finance en fournissant de la transparence, favorisant la confiance parmi les parties prenantes dans la détection de la fraude et les conseils d'investissement.
• Automobile en aidant à clarifier les processus de prise de décision dans les véhicules autonomes, améliorant la sécurité et la fiabilité.
• Marketing et Ventes en fournissant des insights pilotés par l'IA pour la segmentation des clients, les prévisions de ventes et le ciblage publicitaire transparents, soutenant les décisions stratégiques.
• Cybersécurité en expliquant la logique derrière la détection des menaces de l'IA, améliorant la gestion de la cybersécurité.

Meilleures pratiques pour assurer la transparence

• Utilisez un petit ensemble d'entrées nécessaire pour la performance souhaitée du modèle. Cela peut faciliter l'identification précise de l'origine de la corrélation ou de la causalité entre les variables.
• Priorisez les méthodes d'IA explicable par rapport aux modèles difficiles à interpréter (c'est-à-dire les modèles boîte noire).
• Discutez du niveau d'interprétabilité requis avec les experts du domaine et les parties prenantes.

Nouveau pilier : IA verte

L'IA verte se concentre sur la réduction de l'impact environnemental des systèmes d'IA. L'entraînement et l'exécution de modèles d'IA nécessitent une puissance de calcul significative, ce qui entraîne une consommation d'énergie élevée. Cela peut augmenter à la fois les coûts et les émissions de carbone.

À mesure que l'adoption de l'IA croît, l'efficacité énergétique devient plus importante. Les entreprises commencent à optimiser la façon dont les modèles sont construits, entraînés et déployés pour réduire l'utilisation des 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'inférence des modèles,
• Aligner les initiatives d'IA avec les objectifs de durabilité.

Exemple de la vie réelle

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, l'utilisation de l'énergie et les performances des équipements pour ajuster automatiquement le refroidissement.

Cela a entraîné :

• Une réduction allant jusqu'à 40 % de l'utilisation de l'énergie de refroidissement,
• Une réduction d'environ 15 % de la consommation d'énergie globale dans les centres de données.

Cet exemple montre que l'IA verte apporte déjà des résultats mesurables dans des environnements à grande échelle.⁸

Cas d'utilisation

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

• Optimisation des centres de données : Les systèmes d'IA ajustent le refroidissement et l'utilisation de l'énergie pour réduire le gaspillage d'énergie.
• Conception efficace des modèles : Les modèles plus petits et les techniques de compression réduisent les besoins de calcul.
• Planification des charges de travail : Les tâches sont exécutées lorsque la demande d'énergie est plus faible ou que l'énergie renouvelable est disponible.
• Optimisation du cloud : L'IA aide à allouer les ressources dynamiquement pour éviter le surdimensionnement.
• IA en périphérie : Le traitement des données plus près de la source réduit le transfert de données et l'utilisation d'énergie.

Meilleures pratiques pour assurer l'IA verte

• Utilisez des architectures de modèles efficaces plutôt que des modèles inutilement grands.
• 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.
• Préférez les régions cloud ou les fournisseurs qui utilisent des énergies renouvelables.
• Réutilisez des modèles pré-entraînés plutôt que d'entraîner à partir de zéro lorsque c'est possible.

Note de maturité

Certaines pratiques d'IA verte, comme la planification des charges de travail soucieuse du carbone, sont encore en évolution et pas encore largement standardisées. Cependant, les implémentations existantes montrent déjà que des gains d'efficacité significatifs sont réalisables.

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Outils d'IA responsable

L'landscape du marché des logiciels d'IA responsable inclut divers outils qui délivrent des cadres d'IA responsable, tels que :

• Outils de gouvernance de l'IA
• Barrières de sécurité de l'IA
• Outils MLOps
• Outils LLMOps
• Bibliothèques open source d'IA responsable

N'hésitez pas à consulter nos listes basées sur les données de services d'IA pour plus d'informations sur les consultants en science des données et les consultants en IA. Vous pouvez également consulter l'écosystème de la boîte à outils Responsible AI de TensorFlow, qui peut aider les entreprises à adopter des pratiques d'IA responsable.

Pour s'assurer que ces outils sont alignés sur les valeurs éthiques, les organisations devraient adopter des outils conformes à leur politique d'IA, couvrant la sécurité, l'équité, la transparence et la responsabilité.

Comment identifier si un outil d'IA est responsable ?

Les utilisateurs d'entreprise peuvent utiliser des outils d'IA, comme une équipe RH utilisant un algorithme basé sur un LLM pour examiner les profils des candidats, accélérant le recrutement en filtrant les CV en fonction de l'expérience et de l'éducation. Cependant, si l'outil viole les principes d'équité, il pourrait discriminer certains groupes. Ignorant ce biais, les utilisateurs peuvent rejeter des candidats en fonction du genre ou de la race, entraînant des problèmes éthiques et réputationnels pour l'organisation.

Pour prévenir de tels problèmes, les entreprises devraient adopter des outils alignés sur les principes d'IA responsable. Elles peuvent évaluer les benchmarks, examiner les avis des utilisateurs et étudier des exemples de la vie réelle ou des études de cas pour assurer une utilisation éthique de l'IA. Le tableau ci-dessous montre les résultats des benchmarks pour certains des meilleurs LLM :

Les systèmes sont évalués à la fois globalement et pour chaque danger en utilisant une échelle de 5 points : Mauvais (1), Passable (2), Bon (3), Très Bon (4) et Excellent (5). Les notes sont déterminées par le pourcentage de réponses qui ne répondent pas aux normes d'évaluation.⁹

Développements récents dans l'IA responsable

Système d'alerte précoce de désalignement

Une nouvelle technique appelée alerte précoce de désalignement a été introduite par OpenAI comme une étape prometteuse vers des systèmes d'IA plus sûrs et plus responsables. Cette méthode se concentre sur la détection de signes d'avertissement internes avant qu'un modèle d'IA ne produise des sorties nuisibles.¹⁰

Comment fonctionne le système d'alerte précoce de désalignement ?

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

Lorsque de tels signaux d'avertissement apparaissent, des interventions peuvent être appliquées soit par :

• Amortissement direct de l'activation nuisible
• Application du guidage d'activation, une technique qui ajuste la direction interne du modèle loin des motifs non sûrs.

Cette approche permet une atténuation proactive des risques plutôt que de compter uniquement sur la surveillance des sorties externes.

Alerte précoce de désalignement pour l'IA responsable

Ce développement soutient les principes clés de l'IA responsable :

• Transparence, en rendant le comportement interne du modèle interprétable
• Sûreté, en permettant une intervention précoce
• Responsabilité, en offrant des signaux clairs pour la surveillance humaine.

Cela reflète une tendance croissante à intégrer des mécanismes de surveillance et de contrôle en temps réel dans le processus de développement du modèle. Dans le cadre des efforts plus larges de R&D en matière de sécurité, cette technique améliore la capacité à détecter et corriger le désalignement pendant l'entraînement, s'alignant sur les cadres de gouvernance de l'IA internationaux et les normes de sécurité par conception.

Le Sommet sur la sécurité de l'IA

Le Sommet sur la sécurité de l'IA est une conférence internationale de premier plan axée sur la sécurité, les risques et la réglementation des systèmes avancés « IA de pointe ». L'événement inaugural s'est tenu 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 de sécurité de l'IA.

Résultats clés

• Déclaration de Bletchley : Les nations participantes se sont engagées à développer une IA sûre, centrée sur l'humain, digne de confiance et responsable basée sur des principes de sécurité partagés.
• Coopération internationale : A souligné la collaboration urgente pour atténuer les risques tels que la mauvaise utilisation, la perturbation sociétale et la perte de contrôle sur l'IA avancée.
• Transparence et réglementation : A appelé à la transparence, des tests de sécurité rigoureux et des cadres 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 multi-parties prenantes et la gouvernance éthique. Il vise à assurer que l'IA profite à la société tout en minimisant les dommages, soulignant la responsabilité mondiale de concevoir, déployer et gouverner des systèmes d'IA qui priorisent la sécurité humaine, l'éthique et l'inclusivité.

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Liens de référence

1.

Global Risk Study | Accenture

Accenture

2.

HIDDEN WORKERS: UNTAPPED TALENT

3.

Gender shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification

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

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. 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 numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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