9 Approches pour la Réglementation de l’Intelligence Artificielle
Depuis 2016, plus de trente pays ont adopté des lois mentionnant explicitement l’Intelligence Artificielle (IA), et en 2025, la discussion sur les projets de loi liés à l’IA dans les instances législatives a considérablement augmenté à l’échelle mondiale.
Dans ce contexte, plusieurs approches réglementaires émergent, chacune avec ses spécificités et exemples. Les neuf approches de réglementation de l’IA présentées ici vont des mesures peu interventionnistes aux approches plus coercitives. Il est essentiel de noter que ces approches ne sont pas mutuellement exclusives et que les lois sur l’IA dans le monde combinent souvent deux ou plusieurs de ces approches.
Approche Basée sur des Principes
Cette approche consiste à offrir aux parties prenantes un ensemble de propositions fondamentales qui guident le développement et l’utilisation des systèmes d’IA à travers des processus éthiques, responsables et respectueux des droits humains. Les « Recommandations sur l’Éthique de l’IA » de l’UNESCO en sont un exemple.
Approche Basée sur des Normes
Cette approche délègue les pouvoirs réglementaires de l’État à des organisations qui produisent des normes techniques. Par exemple, le Récital 121 de l’Acte sur l’IA de l’UE souligne le rôle clé de la normalisation pour fournir des solutions techniques aux fournisseurs afin d’assurer la conformité à la réglementation.
Approche Agile et Expérimentale
Elle génère des schémas réglementaires flexibles, tels que des « sandboxes » réglementaires, permettant aux organisations de tester de nouveaux modèles d’affaires sous des conditions réglementaires plus flexibles. L’Acte sur l’IA de l’UE établit un cadre pour la création de ces environnements de test.
Approche Facilitante et Activante
Cette approche vise à faciliter un environnement qui encourage les parties prenantes à développer des systèmes d’IA responsables et éthiques. L’UNESCO a développé la Méthodologie d’Évaluation de la Préparation (RAM) pour aider les pays à comprendre leur niveau de préparation à mettre en œuvre l’IA de manière éthique.
Approche d’Adaptation des Lois Existantes
Cette approche modifie les règles spécifiques à des secteurs (santé, finance, éducation) pour améliorer le cadre réglementaire existant. Par exemple, le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) de l’UE établit des droits pour les sujets de données concernant les décisions basées sur le traitement automatisé.
Approche des Mandats d’Accès à l’Information
Cette approche impose des obligations de transparence permettant au public d’accéder à des informations de base sur les systèmes d’IA. En France, par exemple, la Loi N° 2016-1321 exige que les organismes publics publient les règles définissant les processus algorithmiques principaux utilisés pour les décisions individuelles.
Approche Basée sur les Risques
Elle établit des obligations en fonction de l’évaluation des risques associés à l’utilisation de certains outils d’IA dans des contextes spécifiques. La Directive sur la Prise de Décision Automatisée du Canada illustre cette approche.
Approche Basée sur les Droits
Cette approche établit des obligations pour protéger les droits et libertés des individus. Elle vise à habiliter les titulaires de droits à revendiquer et exercer leurs droits tout en renforçant la capacité des acteurs obligés de respecter et promouvoir ces droits.
Approche de Responsabilité
Elle attribue des responsabilités et des sanctions pour les usages problématiques des systèmes d’IA. Par exemple, l’Acte sur l’IA de l’UE prévoit des amendes administratives pour non-conformité.
Dans un monde où l’IA devient omniprésente, ces approches réglementaires sont essentielles pour garantir un développement de l’IA qui soit à la fois éthique et responsable.
