La transparence de l’IA permet aux gens d’accéder à des informations pour mieux comprendre comment un système d’intelligence artificielle a été créé et comment il prend des décisions. Cela aide à ouvrir la « boîte noire » de l’IA pour mieux comprendre les résultats et la manière dont les modèles prennent des décisions.
La transparence de l’IA signifie comprendre comment les systèmes d’intelligence artificielle prennent des décisions, pourquoi ils produisent des résultats spécifiques et quelles données ils utilisent. En d’autres termes, la transparence de l’IA permet de fournir une fenêtre sur le fonctionnement interne de l’IA, aidant les gens à comprendre et à faire confiance à ces systèmes.
L’histoire met en lumière l’importance de la transparence dans l’utilisation de l’intelligence artificielle, surtout lorsque les utilisateurs interagissent avec des systèmes automatisés. La transparence est essentielle pour instaurer la confiance et garantir que les utilisateurs comprennent quand et comment une IA est utilisée.
La transparence peut être définie de plusieurs manières et concerne la compréhension des mécanismes internes d’un système. Elle implique également la capacité de fournir des explications sur les modèles algorithmiques et les décisions qui sont compréhensibles pour l’utilisateur.
Cet article explore l’importance de la transparence de l’IA pour établir la confiance et la crédibilité. Il met en avant les avantages d’un système d’IA transparent, notamment une meilleure compréhension et une prise de décision améliorée.
La transparence en matière d’IA implique de divulguer quand l’IA est utilisée et d’aider les utilisateurs à comprendre comment un système d’IA est développé et fonctionne. L’explicabilité permet aux personnes touchées par les résultats d’un système d’IA de comprendre comment ces résultats ont été obtenus.
L’IA transforme rapidement le monde des affaires, mais cette transformation rapide présente des risques. L’un des piliers de l’IA responsable est la transparence, garantissant que les systèmes et les algorithmes soient compréhensibles pour assurer des décisions équitables et éthiques.
Cette revue de littérature narrative vise à fournir un aperçu des principaux défis juridiques associés à l’assurance de la transparence et de la responsabilité dans les systèmes d’intelligence artificielle (IA). En examinant ces défis sous différents angles, notamment ceux des utilisateurs, des fournisseurs et des régulateurs, cette revue cherche à contribuer au discours en cours sur la gouvernance responsable de l’IA.
La gouvernance de l’intelligence artificielle (IA) fait référence aux processus, normes et garde-fous qui garantissent que les systèmes et outils d’IA sont sûrs et éthiques. Elle implique la mise en place de mécanismes de supervision pour traiter les risques tout en favorisant l’innovation et en renforçant la confiance.
Cet article examine l’importance de la transparence et de l’explicabilité dans les systèmes d’intelligence artificielle. Il propose un modèle de composants d’explicabilité pour aider les praticiens à définir les exigences d’explicabilité des systèmes d’IA.