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.
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.
Le 19 septembre 2024, le gouverneur de Californie, Gavin Newsom, a signé la loi sur la transparence de l’IA en Californie, qui exigera des fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle générative de rendre disponibles des outils de détection d’IA. Cette loi, qui entrera en vigueur le 1er janvier 2026, est la première loi sur l’IA à créer des exigences complètes et spécifiques concernant le marquage des contenus générés par l’IA.
Avec l’utilisation croissante de l’IA, la transparence autour de ces systèmes et de leurs résultats devient cruciale. Dans cet article de blog, nous examinons ce que signifie la transparence de l’IA et l’IA explicable, et nous exposons comment elles peuvent être mises en œuvre.
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.