IA responsable: 4 principes et meilleures pratiques

65 % des dirigeants ne se sentent pas prêts à gérer efficacement les risques liés à l'IA. ¹ Développer et passer à l'échelle des applications d'IA en gardant à l'esprit la responsabilité, la fiabilité et les pratiques éthiques est essentiel pour construire une IA qui fonctionne pour tous.

Découvrez quatre principes pour une conception d'IA responsable (RAI) et les meilleures 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 surveiller diverses mesures, y compris les commentaires 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 en vérifier l'exactitude et la 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 de machine learning et communiquez-les clairement. Évitez de vous fier excessivement 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. Une surveillance continue est essentielle pour la fiabilité et la précision du système, en intégrant des considérations éthiques tout au long du processus.
6. Suivez en continu les performances du système après le déploiement, en évaluant les mises à jour par rapport à la loi européenne sur l'IA 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 à court 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 décisionnels tels que le recrutement, l'octroi de crédit et le diagnostic médical. Les biais introduits dans ces systèmes décisionnels peuvent avoir des conséquences considérables sur le public et contribuer à la discrimination contre différents groupes de personnes.

Exemples concrets

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

• Sexisme dans les algorithmes de crédit : En 2019, il y a eu de multiples allégations (y compris du cofondateur Steve Wozniak) selon lesquelles l'algorithme de carte de crédit d'Apple discriminait les femmes, offrant des limites de crédit différentes en fonction du sexe.
• Racisme et capacitisme dans le recrutement basé 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 peuvent pas trouver d'emploi en raison de systèmes de recrutement automatisés et basés sur l'IA. ² Ces « travailleurs invisibles » incluent les immigrants, les réfugiés et les personnes handicapées physiques.
• Racisme dans la reconnaissance faciale : Des chercheurs ont constaté³ que certaines technologies commerciales de reconnaissance faciale, 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 d'ensembles de données 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.

Meilleures pratiques pour atteindre l'équité

• Examinez l'ensemble de données pour déterminer s'il représente équitablement la population.
• Analysez les sous-populations de l'ensemble de données pour déterminer si le modèle fonctionne aussi bien pour différents groupes.
• Concevez des modèles en tenant compte de l'équité et consultez des spécialistes en sciences sociales et d'autres experts en la matière.
• Surveillez le modèle de machine learning en continu après le déploiement. Les modèles dérivent, 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 les biais de l'IA et comment les corriger. N'hésitez gratuit pas à le consulter. Vous pouvez également lire notre article sur l'éthique de l'IA.

2. Confidentialité

Les systèmes d'IA utilisent souvent de grands ensembles de données, et ces ensembles 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 l'Identity Theft Resource Center, il y a eu 1862 violations de données en 2021, ce qui est 23 % de plus que le précédent record historique de 2017.⁴

Les violations de données causent des pertes financières ainsi que des dommages à la réputation des entreprises et peuvent mettre en danger les personnes dont les informations sensibles sont révélées.

Exemple concret

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 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 qui incluaient des caméras, des microphones et la surveillance des médias sociaux, mais n'avait pas réussi à anonymiser correctement les données personnelles et avait partagé illégalement des informations avec des tiers.

L'autorité de contrôle a ordonné la suppression de toutes les données collectées, citant des violations de la transparence et de la proportionnalité en vertu du RGPD. Cette affaire reflète l'application croissante par l'Italie des règles de confidentialité liées à l'IA, à la suite d'actions telles que l'interdiction temporaire de ChatGPT en 2023 et une amende contre OpenAI fin 2024.⁵

Meilleures pratiques pour garantir la confidentialité

• Évaluez et classez les données en fonction de leur sensibilité et surveillez les données sensibles.
• Élaborez une politique d'accès et d'utilisation des données au sein de l'organisation. Mettez en œuvre 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 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 sécurité stricts 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 des exercices d'équipe rouge.

Considérez les exemples suivants :

• Des chercheurs ont montré qu'ils pouvaient faire circuler une voiture autonome sur la voie opposée en plaçant de petits autocollants sur la route.

Ces attaques adversariales peuvent impliquer :

• L'empoisonnement de données en injectant des données trompeuses dans les ensembles de données d'entraînement.
• L'empoisonnement de 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 concret

L'Espagne a approuvé un projet de loi conforme à la loi européenne sur l'IA exigeant que tout le 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 sanctions en cas de violations. La loi exige :

• Étiquetage : Tout le contenu généré par l'IA (par exemple, images, vidéos, texte) doit être clairement marqué comme tel.
• Réglementation des deepfakes : Les médias synthétiques doivent divulguer leur origine artificielle.
• Interdiction de 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 s'exposent à une amende pouvant aller jusqu'à 35 millions d'euros ou 7 % du chiffre d'affaires mondial. Une nouvelle agence nationale, AESIA, surveillera et fera respecter la conformité.

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

Meilleures pratiques pour atteindre la sécurité

• Évaluez si un adversaire aurait intérêt 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 d'atténuer les vulnérabilités.
• Suivez les nouveaux développements en matière d'attaques d'IA et de 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 un must dans certaines industries telles que la santé et l'assurance, où les entreprises doivent se conformer aux normes de l'industrie ou aux réglementations gouvernementales. Cependant, être capable d'interpréter pourquoi les modèles d'IA produisent des résultats 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 les décisions critiques pour l'entreprise,
• Créer des scénarios « et si »,
• S'assurer que les modèles fonctionnent comme prévu,
• Assurer la responsabilité en cas de résultats non intentionnels.

Exemple concret

Clearview IA, une société de reconnaissance faciale basée aux États-Unis, a constitué 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 en vertu du RGPD, tels que :

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

Cas d'usage

L'IA explicable peut aider à renforcer la transparence et la confiance dans les processus décisionnels de 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 offrant de la transparence, favorisant la confiance entre les 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 basées sur l'IA pour la segmentation de la clientèle, les prévisions de ventes et le ciblage publicitaire de manière transparente, soutenant ainsi les décisions stratégiques.
• Cybersécurité en expliquant le raisonnement derrière la détection des menaces par l'IA, améliorant la gestion de la cybersécurité.

Meilleures pratiques pour garantir la transparence

• Utilisez un petit ensemble d'entrées nécessaires à la performance souhaitée du modèle. Cela peut faciliter l'identification précise de l'origine de la corrélation ou de la causalité entre les variables.
• Donnez la priorité aux 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 des modèles d'IA nécessitent une puissance de calcul importante, 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 augmente, 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 des modèles et de l'inférence,
• Aligner les initiatives d'IA sur les objectifs de durabilité.

Exemple concret

Google DeepMind a appliqué le machine learning pour optimiser les systèmes de refroidissement dans les centres de données de Google. Le système analyse des données telles que la température, la consommation d'énergie et les performances des équipements pour ajuster automatiquement le refroidissement.

Cela a abouti à :

• Jusqu'à 40 % de réduction de la consommation d'énergie pour le refroidissement,
• Environ 15 % de réduction de la consommation énergétique globale 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 d'énergie pour réduire le gaspillage énergétique.
• Conception de modèles efficaces : Des modèles plus petits et des techniques de compression réduisent les besoins en 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 dynamiquement les ressources pour éviter le surprovisionnement.
• IA en périphérie : Le traitement des données plus près de la source réduit le transfert de données et la consommation d'énergie.

Meilleures pratiques pour garantir l'IA verte

• Utilisez des architectures de modèles efficaces au lieu de 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.
• Privilégiez les régions cloud ou les fournisseurs qui utilisent de l'énergie renouvelable.
• Réutilisez des modèles pré-entraînés au lieu de les entraîner à partir de zéro lorsque c'est possible.

Note de maturité

Certaines pratiques d'IA verte, telles que la planification des charges de travail en fonction de l'empreinte carbone, évoluent encore et ne sont pas encore largement standardisées. Cependant, les implémentations existantes montrent que des gains d'efficacité significatifs sont réalisables.

Outils d'IA responsable

Le paysage du marché des logiciels d'IA responsable comprend divers outils qui fournissent des cadres 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

N'hésitez gratuit pas à consulter nos listes basées sur les données de services d'IA pour en savoir plus sur les consultants en science des données et les consultants en IA.

Pour garantir l'alignement de ces outils sur les valeurs éthiques, les organisations doivent adopter des outils conformes à leur politique d'IA, couvrant la sécurité, l'équité, la transparence et la responsabilité.

Ne manquez pas nos benchmarks et analyses basées sur les données. Le bouton ouvre Google ; sélectionner AIMultiple confirme que vous souhaitez voir AIMultiple plus souvent dans les résultats de recherche Google.

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Comment identifier si un outil d'IA est responsable ?

Les utilisateurs métier 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 la formation. 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 de leur sexe ou de leur origine ethnique, entraînant des problèmes éthiques et de réputation pour l'organisation.

Pour prévenir 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 concrets ou des études de cas pour garantir une utilisation éthique de l'IA. Le tableau ci-dessous montre les résultats des benchmarks pour certains des principaux LLM :

Les systèmes sont évalués à la fois globalement et pour chaque danger à l'aide d'une échelle de 5 points : Médiocre (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 en matière d'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 des signaux d'alarme internes avant qu'un modèle d'IA ne produise des résultats 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 en corrélation avec 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 modèle commence à dériver vers un comportement désaligné.

Lorsque de tels signaux d'alarme apparaissent, des interventions peuvent être appliquées soit en :

• Amortissant directement l'activation nuisible
• Appliquant le pilotage d'activation, une technique qui ajuste la direction interne du modèle 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.

Alerte précoce de désalignement pour une IA responsable

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

• Transparence, en rendant le comportement interne du modèle interprétable
• Sécurité, en permettant une intervention précoce
• Responsabilité, 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 modèles. Dans le cadre d'efforts plus larges de R&D en matière de sécurité, cette technique fait progresser la capacité à détecter et à corriger le désalignement pendant l'entraînement, s'alignant sur les cadres internationaux de gouvernance de l'IA et les normes de sécurité dès la 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 d'« IA de pointe ». L'événement inaugural a eu lieu 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, basée sur des principes de sécurité partagés.
• Coopération internationale : A souligné la collaboration urgente pour atténuer les risques tels que l'utilisation abusive, les perturbations sociétales et la perte de contrôle sur l'IA avancée.
• Transparence et réglementation : A appelé à la transparence, à des tests de sécurité rigoureux et à 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 multipartite et la gouvernance éthique. Il vise à garantir 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 donnent la priorité à la sécurité humaine, à l'éthique et à l'inclusivité.

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Liens de référence

1.

Global Risk Study | Accenture

Accenture

2.

Hidden Workers: Untapped Talent | Managing the Future of Work

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 des centaines de milliers d'entreprises (selon SimilarWeb) dont 60 % du Fortune 500 chaque mois.

Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.

Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 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 la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Hazal Şimşek

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans le process mining et l'automatisation informatique.

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