L’alphabétisation en IA : une nécessité pour les sciences de la vie en Europe

A laptop with AI software interface

La littératie en IA devient obligatoire pour les sciences de la vie à travers l’UE

Depuis l’adoption de la loi sur l’intelligence artificielle (IA)littératie en IA avant la date limite d’application fixée en août 2025.

Obligations de littératie en IA

À partir du 2 février 2025, les fournisseurs, déployeurs et les personnes concernées par la technologie transformative devront acquérir des connaissances spécifiques sur l’IA. Cela concerne particulièrement les entreprises pharmaceutiques et biopharmaceutiques qui utilisent des technologies IA à haut risque dans le cadre du cycle de vie de leurs médicaments ou de leurs interactions avec l’EMA.

Les entreprises de technologies médicales devront également naviguer dans le double cadre réglementaire de l’IA et des dispositifs médicaux, tandis que les entreprises de diagnostic seront également concernées.

Mise en œuvre progressive

Bien que les obligations de littératie en IA soient désormais applicables, les dispositions de gouvernance de la réglementation entreront en vigueur le 2 août 2025. Cela établira des principes de gouvernance au niveau de l’Union et détaillera le processus de désignation des autorités nationales compétentes.

Cette approche progressive pourrait alléger le fardeau pour les entreprises qui ne sont pas encore complètement prêtes à se conformer. La période intérimaire offre une fenêtre stratégique pour les entreprises des sciences de la vie et de la santé afin de développer des programmes complets de littératie en IA.

Littératie de laboratoire à clinique

La loi sur l’IA de l’UE définit la littératie en IA comme les compétences, les connaissances et la compréhension nécessaires aux fournisseurs, déployeurs et personnes concernées pour prendre des décisions éclairées concernant le déploiement des systèmes d’IA. Cela inclut la compréhension de l’application correcte des éléments techniques durant la phase de développement de l’IA, les mesures à appliquer durant son utilisation, et les manières appropriées d’interpréter les résultats des systèmes d’IA.

Ces obligations de littératie sont cruciales pour garantir que le personnel, tel que les équipes internes de technologies médicales ou pharmaceutiques, possède les compétences requises pour exécuter leurs tâches liées à l’IA de manière efficace et sécurisée.

Stratégies de littératie complètes

Pour atteindre la littératie en IA, une stratégie complète est nécessaire, et le secteur des sciences de la vie ne fait pas exception. L’éducation est un facteur clé pour assurer que le personnel et d’autres individus impliqués dans l’exploitation et l’utilisation des systèmes d’IA atteignent un niveau suffisant de littératie en IA.

Les entreprises de sciences de la vie doivent déterminer quels aspects de la littératie en IA sont les plus pertinents pour leur personnel et comment s’assurer qu’ils acquièrent efficacement ces connaissances. Cela dépendra du domaine d’activité de l’entreprise, des exigences spécifiques des postes et des différents systèmes d’IA utilisés ou commercialisés.

Conclusion

Les obligations de littératie en IA de la loi sur l’IA de l’UE, effectives depuis le 2 février 2025, marquent la première échéance obligatoire pour les entreprises des sciences de la vie pour s’engager avec les spécificités de la loi. Les provisions de littératie exigent que les organisations garantissent que le personnel interne et certains intervenants externes possèdent les compétences nécessaires pour prendre des décisions éclairées concernant les systèmes d’IA.

Les entreprises du secteur pharmaceutique, de diagnostic, de technologies médicales et de biotechnologie devraient commencer à élaborer et mettre en œuvre des programmes de littératie en IA complets dès maintenant, afin de réduire les risques, favoriser l’innovation et améliorer l’efficacité dans un environnement réglementaire en constante évolution.

Articles

Renforcer la sécurité des LLM : l’alignement responsable de l’IA

Ce document traite de l'alignement responsable de l'IA dans le développement de phi-3, mettant l'accent sur les principes de sécurité adoptés par Microsoft. Des méthodes de test et des ensembles de...

Contrôle des données dans l’ère des clouds IA souverains

Les nuages d'IA souverains offrent à la fois contrôle et conformité, répondant aux préoccupations croissantes concernant la résidence des données et le risque réglementaire. Dans un environnement où...

L’Alliance Écossaise de l’IA : Vers une Intelligence Artificielle Éthique

L'Alliance écossaise de l'IA a publié son rapport d'impact 2024/2025, révélant une année de progrès significatifs dans la promotion d'une intelligence artificielle éthique et inclusive en Écosse. Le...

UE AI Act : Préparez-vous au changement inévitable

L'annonce de la Commission européenne vendredi dernier selon laquelle il n'y aura pas de retard concernant la loi sur l'IA de l'UE a suscité des réactions passionnées des deux côtés. Il est temps de...

Fiabilité des modèles linguistiques : un défi à relever avec la loi sur l’IA de l’UE

Les modèles de langage de grande taille (LLM) ont considérablement amélioré la capacité des machines à comprendre et à traiter des séquences de texte complexes. Cependant, leur déploiement croissant...

Pause ou avancée : l’avenir de la réglementation de l’IA en Europe

Le Conseil européen a maintenu le calendrier de l'Acte sur l'IA malgré les pressions, affirmant qu'il n'y aura pas de pause dans sa mise en œuvre. Le Premier ministre suédois a appelé à un...

Nouvelles restrictions sur l’IA : impacts et opportunités

L'administration Trump prépare de nouvelles restrictions sur les exportations de puces AI vers la Malaisie et la Thaïlande pour empêcher que des processeurs avancés n'atteignent la Chine via des pays...

Gouvernance de l’IA : Garantir l’éthique et la transparence dans les entreprises modernes

La gouvernance de l'IA et la gouvernance des données sont essentielles pour garantir le développement de solutions d'IA éthiques et fiables. Ces cadres de gouvernance sont interconnectés et vitaux...

LLMOps : Optimisez l’IA Responsable à Grande Échelle avec Python

Dans un paysage hyper-compétitif, déployer des modèles de langage de grande taille (LLM) n'est pas suffisant ; il faut un cadre LLMOps robuste pour garantir la fiabilité et la conformité. Python, avec...