Régulation de l’IA : Vers une gouvernance responsable

A blueprint to illustrate the planning and structure required for effective AI regulation.

Réglementation de l’IA : Une perspective d’un professeur de l’Université Brown

Le 18 septembre 2025, un professeur de l’Université Brown a partagé ses réflexions sur les approches de la réglementation de l’intelligence artificielle (IA) et l’évaluation de l’équité dans l’utilisation de cette technologie lors d’une conférence à l’Université Carnegie Mellon.

Professeur Suresh Venkatasubramanian, chercheur en sécurité de l’IA et co-directeur de l’Institut de recherche en IA sur l’interaction pour les assistants IA (ARIA), a observé un changement radical dans l’attitude administrative vis-à-vis de la réglementation de l’IA au cours des dernières années. Après avoir travaillé comme directeur adjoint pour la science et la justice au Bureau de la politique scientifique et technologique sous l’administration de l’ancien président Joe Biden, il a coécrit le pour une loi sur les droits de l’IA ».

Évolution de la réglementation de l’IA

Venkatasubramanian a décrit un passage d’une posture prudente à une accélération complète de l’influence de l’IA. Il a exprimé un sentiment de dépression profonde et de peur existentielle concernant l’avenir de la gouvernance de l’IA. Les ordres exécutifs de Biden en 2023 ont instauré un contrôle réglementaire plus strict sur l’évaluation des risques dans le développement et l’application de l’IA, en mettant l’accent sur la lutte contre la discrimination structurelle.

Bien que l’administration Trump ait annulé une grande partie de ces efforts, suspendant l’établissement de réglementations sur l’IA, elle a maintenu des dispositions favorables, telles que des incitations pour les projets d’infrastructure de centres de données. Actuellement, le gouvernement fédéral adopte une approche déréglementaire et pro-innovation pour accélérer le développement de l’IA, en la considérant comme un facteur décisif dans la compétition mondiale.

Modèle d’enquête triangulaire

Face à la rapidité de développement et au pouvoir croissant de l’IA, l’absence de directives réglementaires claires a poussé les chercheurs à élaborer des méthodologies pour examiner son impact. Venkatasubramanian propose un modèle d’enquête triangulaire qui inclut le cadre, les outils et la mesure.

Il insiste sur l’importance de la manière dont les problèmes sont formulés, car les effets de l’IA vont bien au-delà des implications directes de ses algorithmes. « Si nous ne sommes pas conscients des différents cadres en place lorsque nous parlons de technologie et de gouvernance technologique, nous serons piégés dans un cadre que quelqu’un d’autre souhaite plutôt que dans celui que nous avons choisi nous-mêmes », a-t-il déclaré.

Approches pratiques pour la gouvernance de l’IA

Venkatasubramanian soutient que des progrès significatifs dans la gouvernance de l’IA ne viendront pas de cadres top-down détaillés, mais plutôt d’approches pratiques, bottom-up, qui s’attaquent à des problèmes et des communautés spécifiques. Il a exprimé son intérêt à construire des solutions qui fonctionnent, même si cela signifie qu’elles ne s’appliquent pas à grande échelle.

Il a également mis en garde contre la tendance à toujours valoriser l’échelle, en affirmant que « parfois, l’échelle nous empêche de faire ce que nous voulons ». Concernant l’élaboration de réglementations sur l’IA, il a conseillé aux décideurs de se concentrer sur les cibles politiques et de considérer les spécifications techniques comme un dernier recours, car celles-ci peuvent rapidement devenir obsolètes.

Urgence d’établir une gouvernance de l’IA

Venkatasubramanian a souligné l’importance d’établir les bases de la gouvernance de l’IA dès maintenant. « Nous n’avons pas le luxe de passer trois ans à trouver les meilleurs véhicules », a-t-il affirmé. « Nous devons travailler là-dessus dès maintenant, car sinon, quelque chose sera mis en place et sera très difficile à changer ».

Pour lui, la solution la plus pratique pour aborder ce problème urgent est de se concentrer sur des solutions qui ciblent des problèmes spécifiques plutôt que de poursuivre une théorie universelle. Il a laissé un message aux étudiants intéressés par le domaine : « Aucun d’entre nous n’a à changer le monde par lui-même. Cela va être un effort collectif… concentrez-vous juste sur une petite partie ».

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