La transparence et l’explicabilité sont des concepts cruciaux pour comprendre et gouverner les systèmes d’IA. La transparence se concentre sur la communication générale des informations sur le système, tandis que l’explicabilité vise à clarifier les décisions individuelles et les résultats pour les utilisateurs et les parties prenantes.
Cet article conceptuel aborde les questions de transparence liées à l’intelligence artificielle (IA) sous des perspectives socio-juridiques et informatiques. Il souligne l’importance de comprendre les besoins des utilisateurs et les défis éthiques associés à la gouvernance de l’IA.
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L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus utilisée pour des décisions qui affectent notre vie quotidienne, ce qui soulève des préoccupations concernant la transparence et la responsabilité. Deloitte appelle à une IA explicable et alignée sur les principes fondamentaux des entreprises pour assurer des décisions éthiques.
L’IA a un problème de transparence bien documenté, mais mal compris. Environ 51 % des dirigeants d’entreprise estiment que la transparence et l’éthique de l’IA sont importantes pour leur activité.
La transparence est essentielle pour garantir l’équité dans les modèles de souscription de crédit alimentés par l’IA/ML. Une compréhension claire des processus décisionnels de ces modèles peut aider à réduire les biais et à améliorer l’inclusion financière.
Les modèles de responsabilité en intelligence artificielle (IA) restent controversés, mais les dirigeants doivent assumer la responsabilité des technologies déployées. L’article explore comment assigner la responsabilité lorsque des systèmes d’IA sont impliqués dans la prise de décision.
L’intelligence artificielle (IA) affecte de plus en plus nos vies et nécessite des méthodes de conception qui intègrent des principes éthiques. Les principes ART (Responsabilité, Responsabilité et Transparence) sont proposés pour garantir le développement de systèmes d’IA sensibles aux valeurs humaines.
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