Cadres d’IA Responsable : Une Introduction
À mesure que les capacités de l’IA évoluent à un rythme effréné, le besoin de garde-fous éthiques clairs pour guider son développement et son déploiement devient de plus en plus pressant. De la mitigation des biais à la provenance des données, en passant par la garantie de transparence, la demande pour une IA responsable est passée d’un idéal aspirant à une nécessité pratique, surtout à la lumière des modèles génératifs d’aujourd’hui et des grands modèles de langage (LLMs) à l’échelle des entreprises.
En réponse à cette demande croissante pour une gouvernance éthique de l’IA, de nombreux gouvernements, organisations et coalitions ont publié des cadres visant à aider les équipes à évaluer et à améliorer la fiabilité de leurs systèmes d’IA. Cependant, avec tant de directives disponibles — allant des Lignes directrices éthiques de l’Union européenne pour une IA digne de confiance aux outils développés par l’OCDE, le Canada et d’autres — il peut être difficile pour les développeurs et les décideurs de savoir par où commencer ou comment appliquer ces cadres dans des projets concrets.
Le Rôle des Experts en Gouvernance des Données
Un expert en gouvernance des données a passé plusieurs années à étudier les cadres d’IA responsable disponibles publiquement, à comparer leurs approches et à identifier les éléments les plus pratiques et actionnables pour les équipes d’entreprise. Dans une prochaine session intitulée « Cadres d’IA Responsable : Une Introduction », cette experte abordera les orientations éthiques qui sous-tendent le développement responsable de l’IA, en mettant particulièrement l’accent sur les LLMs.
Questions et Réponses
Qu’est-ce qui vous a inspiré à présenter une session sur ce sujet ?
L’exploration des cadres et des lignes directrices sur l’éthique de l’IA semblait logique, étant donné mon expérience dans les sujets de gouvernance des données et d’éthique. J’ai commencé à rassembler des ressources disponibles publiquement et à les comparer entre elles, et j’ai décidé de partager mes découvertes avec d’autres.
Pouvez-vous donner un exemple rapide de l’application des Lignes directrices éthiques de l’UE pour une IA digne de confiance lors d’un projet de développement de LLM ?
Un aspect crucial de l’IA responsable est de tout faire pour atténuer les biais dans nos données d’entraînement, nos modèles et la manière dont nous utilisons ces résultats. La plupart des modèles sont formés sur des données disponibles sur l’internet public, mais beaucoup de ces données ne sont pas toujours de la meilleure qualité.
Ces cadres fournissent-ils des conseils sur la mitigation des hallucinations dans les modèles génératifs, ou est-ce encore un problème ouvert ?
Oui, ils le font, souvent en se concentrant sur l’amélioration de l’incitation, notamment en conseillant les systèmes à ne donner que des informations vérifiées. Tous évoquent la qualité des données comme première étape, suivie de vérifications humaines et enfin de l’éducation des utilisateurs pour éviter et repérer les hallucinations.
Existe-t-il un moyen léger de réaliser une évaluation d’impact éthique de l’IA sans une grande équipe de conformité ?
Il existe des outils d’évaluation qui peuvent être utilisés pour aider les équipes à démarrer rapidement. Ces outils proposent des checklists, des modèles et d’autres ressources qui permettent de commencer sans partir d’une page blanche.
Quelles ressources les participants peuvent-ils utiliser pour en savoir plus et se préparer pour votre session ?
Les équipes des blogs de services d’IA Azure ont écrit sur ces sujets en utilisant un langage simple pour expliquer les concepts. Je recommande également de lire les ressources publiques telles que les directives de l’UE, de l’OCDE et du gouvernement canadien.
Ce cadre d’IA responsable représente une étape cruciale vers la création de systèmes d’IA plus fiables et éthiques, tout en aidant les équipes à naviguer les défis complexes de l’intégration de l’IA dans leurs projets.
