Gouvernance de l’IA : Pourquoi est-elle nécessaire ?
La gouvernance de l’intelligence artificielle (IA) est devenue un sujet central dans le débat technologique contemporain. En mars 2023, des experts en technologie, dont Elon Musk et Steve Wozniak, ont signé une lettre ouverte demandant l’arrêt de l’entraînement de modèles d’IA puissants jusqu’à ce que des lois de gouvernance plus strictes soient développées. Deux mois plus tard, Sam Altman, le PDG d’OpenAI, a témoigné devant le Congrès sur les risques liés à l’IA et a plaidé pour des réglementations plus solides.
Alors que les législateurs et les acteurs technologiques débattent de la quantité et de la forme de la réglementation à imposer, tous s’accordent sur un point : la gouvernance de l’IA est essentielle. Son absence pourrait entraîner des conséquences majeures, allant de la violation des droits à la vie privée à des pratiques commerciales non éthiques.
Qu’est-ce que la gouvernance de l’IA ?
La technologie de l’IA est largement utilisée dans diverses applications et industries pour automatiser des tâches, analyser des données et prédire des résultats. L’IA peut faire gagner du temps, réduire les coûts et diminuer les erreurs humaines. Toutefois, à mesure que nous confions des tâches et des décisions à l’IA, il est nécessaire de s’assurer que son utilisation respecte des normes éthiques, se conforme aux réglementations et préserve la vie privée des utilisateurs.
La gouvernance de l’IA est le cadre combiné de processus, de principes et de politiques qui guide le développement et le déploiement de systèmes d’IA éthiques et responsables. Elle garantit que ces systèmes sont transparents, expliqués et responsables. De plus, elle fournit des lignes directrices pour minimiser les risques et créer des modèles d’IA exempts de biais et d’erreurs nuisibles.
Entraînement des modèles d’IA et dépendance aux données
Les modèles d’IA acquièrent leur capacité à donner des réponses, à accomplir des tâches et à prendre des décisions grâce à un entraînement basé sur des volumes significatifs de données. Ces données d’entrée sont corrélées à des résultats d’exemples pour permettre au modèle de généraliser à partir des données qu’il a vues.
La quantité de données nécessaires pour entraîner un modèle d’IA dépend de sa taille. Les modèles de langage de grande taille (LLM) utilisent des milliards de points de données, tandis que des modèles plus petits peuvent se contenter de milliers.
Les trois V de l’apprentissage de l’IA
Pour un apprentissage équilibré, un modèle d’IA a besoin des trois V : volume, variété et vélocité.
- Volume : Plus un modèle a accès à des informations, plus son savoir est complet.
- Variété : Une diversité d’informations permet une compréhension plus nuancée.
- Vélocité : La rapidité de génération et d’analyse des informations améliore la prise de décision en temps réel.
Risques liés à la vie privée dans l’entraînement de l’IA
Problèmes de données d’entraînement
Les modèles d’IA sont souvent formés sur des informations provenant de bases de données existantes ou d’Internet. Le risque de confidentialité le plus important réside dans le fait que certaines de ces données peuvent être personnelles ou sensibles. Si les personnes concernées n’ont pas consenti à l’utilisation de leurs données pour l’entraînement de l’IA, cela peut constituer une violation éthique et légale.
Problèmes de consentement
Les lois sur la protection de la vie privée exigent que les organisations ne collectent les données personnelles des consommateurs qu’avec leur consentement éclairé. Cela inclut la nécessité d’informer sur l’objectif de la collecte.
Le non-respect du consentement éclairé peut entraîner des violations des lois sur la vie privée et nuire à la confiance des consommateurs.
Biais et discrimination dans l’IA
La qualité des résultats fournis par un modèle d’IA dépend des données sur lesquelles il a été formé. Les biais peuvent se manifester de différentes manières :
- Biais de données : Lorsque les données d’entraînement sont biaisées en faveur ou en défaveur d’un groupe particulier.
- Biais algorithmiques : Causés par des erreurs de programmation ou des décisions des développeurs.
- Biais cognitifs : Introduits involontairement par les développeurs à travers la sélection des données.
Ces biais peuvent entraîner des résultats inexacts, comme dans le cas de l’outil de recrutement d’Amazon, qui a dû être abandonné car il favorisait les hommes par rapport aux femmes.
Cadres et lois de gouvernance de l’IA
Les États-Unis ont tenté de définir un cadre de gouvernance de l’IA avec un ordre exécutif en 2023, qui a été remplacé par l’administration Trump. Cet ordre établissait des principes guidant le développement de l’IA, tels que la sécurité, la protection de la vie privée et la responsabilité.
À l’échelle internationale, l’Acte sur l’IA de l’UE, entré en vigueur en 2024, catégorise les modèles d’IA selon le risque qu’ils présentent. Les systèmes à risque inacceptable, tels que ceux qui manipulent le comportement humain ou exploitent des vulnérabilités, sont interdits.
Niveaux de gouvernance de l’IA
La gouvernance de l’IA doit s’opérer à différents niveaux, du global à l’organisationnel. Chaque niveau doit aborder les aspects appropriés de la réglementation et de la gestion éthique :
Gouvernance mondiale
Directives internationales pour gérer les risques transfrontaliers.
Gouvernance nationale
Réglementations spécifiques à chaque pays alignées sur les priorités nationales.
Gouvernance sectorielle
Normes spécifiques par secteur, surtout pour les secteurs à haut risque.
Gouvernance technique
Protocoles et normes pour le développement de systèmes d’IA sûrs.
Gouvernance organisationnelle
Politiques internes pour le développement éthique des technologies d’IA.
Une bonne gouvernance de la vie privée est essentielle pour une gouvernance efficace de l’IA. En établissant des politiques claires et en s’assurant que les données sont gérées de manière responsable, les organisations peuvent mieux naviguer dans le paysage complexe de l’IA tout en protégeant les droits des individus.
