Transparence dans l’intelligence artificielle
La transparence dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) est un sujet crucial qui suscite de nombreux débats. Cet article aborde les diverses dimensions de la transparence en lien avec l’IA, en explorant ses implications socio-juridiques et scientifiques.
Abstract
Ce papier conceptuel traite des questions de transparence liées à l’IA, en distinguant la transparence en IA de la transparence algorithmique. Nous soutenons que le concept de transparence en IA est un notion largement contestée mais utile. La transparence est multifacette et a pris de l’importance dans les débats contemporains sur la gouvernance de l’IA, surtout à travers les lignes directrices éthiques récemment publiées.
Introduction : transparence en IA
La transparence est un concept qui a connu un renouveau dans le contexte des discussions contemporaines sur l’IA. Les lignes directrices éthiques publiées par le groupe d’experts de la Commission européenne sur l’IA soulignent la transparence comme l’une des exigences clés pour réaliser une IA digne de confiance. Le terme « transparence » est devenu omniprésent, figurant dans de nombreuses publications éthiques sur l’IA à l’échelle mondiale.
L’ambiguïté du terme « IA » pose des défis dans sa définition, et il est souvent considéré comme un ensemble de techniques plutôt qu’une technologie unique. Parallèlement, le concept d’algorithmique est moins problématisé, mais il reste essentiel pour comprendre la transparence dans les systèmes d’IA.
Développement historique et conceptuel de la transparence
La transparence a été largement discutée dans le cadre des crises économiques et des scandales de gouvernance d’entreprise. Des études montrent une augmentation de l’utilisation du terme « transparence » dans la littérature depuis les années 1990, illustrant une prise de conscience croissante de son importance.
Framing métaphorique de la transparence
Le concept de transparence est souvent lié à des métaphores telles que « savoir, c’est voir ». Cette métaphore influence comment la transparence est perçue positivement, en association avec la connaissance et la clarté. Cependant, cette notion peut également être utilisée de manière rhétorique pour éviter la réglementation.
Concepts voisins : ouverture et explicabilité
L’ouverture est étroitement liée à la transparence, souvent associée à des valeurs positives telles que données ouvertes et accès ouvert. Cependant, une transparence mal orientée peut également entraîner des résultats indésirables, comme le montre le cas des plateformes de médias sociaux.
De plus, le concept d’explicabilité dans le contexte de l’IA représente une approche plus ciblée, se concentrant sur la capacité des systèmes à justifier leurs décisions. Cela soulève des questions sur la confiance des utilisateurs envers ces systèmes.
Relevance éthique et juridique de la transparence en IA
La transparence en IA a été mise en avant dans le développement réglementaire et les politiques d’entreprise au cours des dernières années. Par exemple, la stratégie de l’UE sur l’IA met l’accent sur l’importance de la transparence, de la traçabilité et de la supervision humaine.
Des discussions récentes portent également sur le droit des sujets de données à obtenir une explication des décisions prises par des systèmes automatisés, soulevant des questions sur la clarté et l’applicabilité des lois actuelles.
Conclusion
La transparence dans l’IA est essentielle pour développer une IA digne de confiance dans les marchés et la société. Elle doit être abordée dans un contexte plus large, prenant en compte les intérêts concurrents et les défis de gouvernance. Un développement multidisciplinaire est nécessaire pour aborder adéquatement ces questions et garantir une application éthique de l’IA.
