Les entreprises nordiques investissent dans la formation liée à l’IA pour préparer leur main-d’œuvre aux défis futurs, avec 61 % des sociétés offrant déjà cette formation. Cependant, il existe un écart préoccupant entre la perception de leur préparation et la maturité réelle de leur gouvernance en matière d’IA.
Le plus grand problème politique de la prochaine décennie pourrait être l’essor de l’intelligence artificielle et les millions d’emplois de cols blancs qu’elle menace d’effacer. Dario Amodei, PDG d’Anthropic, a averti que l’IA pourrait anéantir la moitié de tous les emplois de cols blancs de niveau d’entrée dans les cinq prochaines années.
L’IA représente un défi de gouvernance qui nécessite une collaboration entre les CHRO et les CFO pour garantir une valeur durable. Les conseils d’administration doivent comprendre l’IA et intégrer sa gouvernance dans leurs responsabilités.
Le PDG de conformité en IA, Erez Kaminski, souligne que rendre l’IA réglementée efficace est extrêmement difficile en raison de la complexité des documents réglementaires. Il propose une approche « neuro-symbolique » qui combine la puissance des réseaux neuronaux modernes avec la logique des IA symboliques traditionnelles pour surmonter ces défis.
Les législateurs de l’État de New York souhaitent imposer de nouvelles exigences de sécurité pour les modèles d’intelligence artificielle les plus avancés au monde, mais les législateurs fédéraux menacent de bloquer ces nouvelles règles avant leur mise en œuvre. Cette mesure obligerait les développeurs à élaborer des plans de sécurité complets pour réduire le risque de causer des dommages graves.
Les dépenses en intelligence artificielle (IA) dans la région Asie-Pacifique ont augmenté de 3,3 fois, soulignant la préparation à l’adoption de l’IA. Cependant, seulement 25 % des organisations en APAC ont pleinement mis en œuvre des politiques de gouvernance, de risque et de conformité (GRC) en matière d’IA.
L’Acte sur l’intelligence artificielle (IA) de l’Union européenne, conçu pour réguler les risques liés à l’IA, fait face à des révisions potentielles en raison d’un climat politique changeant et du lobbying de l’industrie. Les défenseurs de la sécurité s’inquiètent des risques technologiques potentiels alors que l’UE cherche à rattraper son retard sur les États-Unis et la Chine dans le secteur de l’IA.
Les modèles d’apprentissage automatique sont devenus des actifs stratégiques qui influencent les décisions critiques et améliorent l’expérience client. Une gestion efficace des modèles est essentielle pour garantir leur performance fiable et leur conformité aux objectifs commerciaux au fil du temps.
L’Acte sur l’IA de l’UE est un cadre basé sur les risques conçu pour favoriser l’innovation responsable. Il catégorise les systèmes d’IA en quatre niveaux de risque distincts, chacun avec des obligations variées.
À mesure que les systèmes d’apprentissage automatique influencent de plus en plus des décisions critiques dans des domaines tels que l’embauche et la justice pénale, la nécessité d’une détection et d’une atténuation rigoureuses des biais devient primordiale. Cet article présente un cadre technique complet pour mettre en œuvre des pratiques d’IA responsables, démontrant comment identifier, mesurer et atténuer systématiquement les biais algorithmiques.