Quel est l’avenir de la régulation de l’intelligence artificielle ?
La réflexion sur l’avenir de la régulation de l’intelligence artificielle est conditionnée par le fait que cette technologie avance à un rythme extraordinairement rapide. Aujourd’hui, nous savons que nous nous dirigeons vers une IA de plus en plus proche de l’intelligence humaine, agentive, contextuelle, émotionnelle et façonnée culturellement.
Une IA qui agira comme une infrastructure invisible et omniprésente, intégrée dans nos routines quotidiennes, et qui fonctionnera comme un compagnon cognitif capable de prendre des décisions en notre nom. Dans ce scénario, la régulation ne devrait pas se baser sur son fonctionnement interne, mais plutôt sur les conséquences qu’elle peut produire, devenant ainsi beaucoup plus dynamique, technique et continue.
Adaptation et supervision
La régulation devra s’adapter à une réalité où l’IA n’est pas un produit, mais une infrastructure. La supervision doit être permanente, basée sur des données en temps réel et un audit automatisé utilisant des algorithmes capables de surveiller et d’expliquer d’autres algorithmes. Les exigences de transparence, de traçabilité, d’explicabilité naturelle et d’évaluation continue des risques doivent former la base du nouveau cadre réglementaire.
Il est important d’élever le niveau du discours sur les risques, en examinant non seulement le niveau micro, mais aussi le niveau macro : société, culture, politique, démocratie et aussi l’individu en tant qu’agent libre. En même temps, un accès égal et non discriminatoire à la technologie doit être garanti pour éviter de créer des citoyens de première, deuxième ou troisième classe dans des domaines tels que l’IA agentive ou la neurotechnologie.
Défis et approches par région
Les différences de régulation entre différents pays ou régions reflètent des visions divergentes sur le rôle de l’État, de la technologie et des droits fondamentaux. L’Union européenne promeut un cadre plus protecteur, centré sur la protection des individus et la gestion des risques ; les États-Unis maintiennent une approche sectorielle, plus dépendante de l’innovation privée ; la Chine se concentre sur un modèle fortement centralisé, orienté vers le contrôle, la sécurité nationale et la productivité.
Dans tous les cas, toutes les régions partagent un défi : réguler sans entraver le déploiement de l’IA.
Pourquoi cette technologie doit-elle être réglementée ?
Réguler l’IA est essentiel car nous parlons d’une technologie qui amplifie les capacités humaines, prend des décisions ayant un impact réel et opère dans des domaines profondément sensibles tels que la santé, l’emploi, l’éducation, la sécurité et les droits fondamentaux. L’IA a un potentiel transformateur énorme qui nécessite un cadre garantissant équité, transparence, sûreté, respect de la vie privée et non-discrimination. Ce n’est pas une question d’étouffer l’innovation, mais de s’assurer que la société puisse faire confiance à ce que l’IA est développée dans des limites éthiques et légales claires.
Avantages et inconvénients de la régulation de l’IA
La régulation doit viser la protection effective des individus, de la société et du modèle démocratique. Elle établit des limites et des garde-fous qui empêchent les abus, la discrimination et des décisions sans la transparence nécessaire. Dans un monde où l’IA sera omniprésente, nous devons avoir un cadre de confiance robuste, mais flexible et responsable.
D’un autre côté, la régulation doit éviter d’être un frein inutile à l’innovation et au progrès technologique. L’intelligence artificielle apportera d’énormes avancées dans de nombreux domaines, tels que la santé, la science, la sécurité et l’environnement. Il est également complexe de réguler efficacement des technologies qui évoluent plus vite que le processus législatif et peuvent causer des distorsions. Par conséquent, la régulation future doit être flexible, fondée sur une gouvernance continue et des mécanismes adaptables.
Différences avec la régulation actuelle
La future régulation de l’IA sera différente car elle devra superviser des systèmes qui apprennent, interagissent, s’auto-adaptent et communiquent entre eux. Nous nous éloignerons des modèles basés sur des évaluations ponctuelles pour aller vers une supervision continue, un audit algorithmique, une transparence et une traçabilité du cycle de vie des systèmes. La régulation devra inclure l’utilisation de l’IA de supervision pour expliquer et évaluer l’IA, quelque chose que nous commençons à peine à explorer aujourd’hui.
De plus, l’internet changera, tout comme notre interaction avec les ordinateurs et les smartphones, notre manière de faire des achats en ligne et d’obtenir des informations. Nous assisterons à l’émergence de protocoles d’interopérabilité éthique et sémantique, permettant à différents agents intelligents, plateformes et superviseurs de « parler le même langage ». La définition des responsabilités tout au long de la chaîne de valeur, des fournisseurs de modèles aux opérateurs finaux, devra également être renforcée. En bref, il s’agira d’une régulation plus vivante, technique et dynamique, profondément intégrée dans le fonctionnement même de la technologie.
Les défis de la régulation de l’IA
Le premier défi est technique : réguler un système en constante évolution nécessite des mécanismes flexibles, des audits en temps réel, des évaluations continues des risques et des structures réglementaires capables de comprendre la complexité structurelle de la technologie.
Le deuxième défi est institutionnel : les régulateurs et autorités de supervision auront besoin de nouvelles capacités, ressources et outils pour superviser un écosystème dominé par des agents intelligents à grande échelle.
Le troisième défi est mondial : éviter la fragmentation réglementaire. Si chaque pays développe des règles incompatibles, l’interopérabilité entre agents intelligents et la supervision efficace deviendront beaucoup plus complexes.
Enfin, il existe un défi social et politique : garantir que de nouvelles expressions de droits individuels tels que la déconnexion, l’explicabilité ou la portabilité se traduisent par des mécanismes réels et efficaces. De plus, nous ne devons pas nous contenter d’atténuer les risques négatifs de l’IA ; nous devons concentrer nos efforts sur la garantie que l’IA nous permette de progresser vers une meilleure société, en favorisant son application pour améliorer la vie des plus défavorisés et en veillant à ce que le progrès technologique atteigne tous les coins de la société. La régulation future doit non seulement protéger les droits, mais aussi anticiper les impacts politiques, sociaux, culturels et cognitifs de la coexistence avec une IA omniprésente et promouvoir son développement le plus favorable.
