La course mondiale pour développer des technologies d’intelligence artificielle s’intensifie, alimentée par des investissements considérables des secteurs public et privé. Les industries créatives, qui représentent une valeur de 126 milliards de livres au Royaume-Uni, font face à des préoccupations majeures concernant la violation des droits d’auteur et la sécurité de l’emploi.
Les solutions basées sur l’IA sont adoptées rapidement dans diverses industries, mais leur efficacité dépend de la qualité des données sur lesquelles elles sont entraînées. Avec l’augmentation de la surveillance des autorités de protection des données, les entreprises doivent s’assurer que leurs ensembles de données sont conformes et éthiques.
L’Europe doit saisir l’opportunité offerte par l’administration Trump pour renforcer sa solidarité et son patriotisme face aux défis. En tant que centre de développement de l’IA, l’Europe a la capacité de rivaliser sur la scène mondiale et de construire des entreprises avec des valeurs européennes.
L’IA est omniprésente, filtrant les candidatures, approuvant des prêts et même recommandant des partenaires potentiels. Mais que se passe-t-il lorsque l’IA se trompe ?
Les services d’audit des modèles d’IA jouent un rôle crucial dans le développement responsable de l’IA. En évaluant l’équité, la transparence, la sécurité et la conformité, les audits aident à atténuer les risques et à établir des systèmes d’IA dignes de confiance.
L’utilisation des données des patients pour le développement ou l’entraînement de systèmes d’IA utilisés dans la recherche scientifique nécessite une attention réglementaire rigoureuse. Lorsque des données de patients sont impliquées, la conformité au RGPD devient cruciale et les organisations doivent évaluer la compatibilité de l’utilisation secondaire des données.
L’intelligence artificielle responsable est essentielle dans le domaine de l’ingénierie logicielle, car elle vise à minimiser les conséquences négatives tout en maximisant les avantages pour la société. Les ingénieurs logiciels doivent développer des modèles d’IA en tenant compte de l’équité et de la transparence pour éviter les biais et promouvoir une symbiose entre l’humain et l’IA.
Les modèles d’IA évoluent avec le temps et nécessitent une approche spécifique pour l’évaluation de la propriété intellectuelle en raison de leur intégration de données tierces. Il est essentiel de déterminer la structure de propriété de la solution d’IA, y compris ses logiciels, modèles et données d’entraînement.
Le potentiel transformateur de l’IA soulève des dilemmes éthiques technologiques, tels que le biais, la transparence et la responsabilité. En abordant proactivement ces préoccupations, nous pouvons intégrer les outils d’IA de manière responsable et équitable dans nos solutions quotidiennes.
Le secteur financier a renforcé son personnel en matière de gouvernance et d’utilisation éthique de l’IA l’année dernière, selon une étude d’Evident Insights. Plus de la moitié des banques surveillées ont établi des équipes de supervision de l’IA pour garantir une mise en œuvre sûre et responsable de l’IA.