Responsabilité dans l’intelligence artificielle : définition et fonctionnement
La responsabilité est l’un des piliers de la gouvernance de l’intelligence artificielle (IA). Cela découle du fait que des tâches telles que la prédiction ou la prise de décision sont souvent déléguées à des systèmes d’IA. Les politiques actuelles en matière d’IA, notamment dans le contexte européen, soulignent l’importance d’assurer que ces systèmes soient justes et conformes aux valeurs fondamentales.
Une définition imprécise de la responsabilité peut nuire au débat public et à l’élaboration des politiques. Cela est particulièrement problématique dans des contextes où les réglementations sont moins développées, rendant ainsi plus difficile l’établissement de régimes de responsabilité clairs.
Les caractéristiques de la responsabilité
La responsabilité peut être comprise comme une relation d’obligation de rendre des comptes entre un agent et un forum. Cette relation repose sur trois conditions nécessaires :
- Reconnaissance d’autorité : L’agent doit être reconnu par le forum pour servir ses intérêts.
- Interrogation : L’agent doit être soumis à l’examen du forum.
- Limitation du pouvoir : Le forum doit pouvoir évaluer la performance de l’agent.
Comprendre la responsabilité en termes de réponse et de ses conditions permet d’explorer les implications de cette relation dans le domaine de l’IA.
La responsabilité dans les réglementations européennes
Dans le cadre des réglementations européennes, la responsabilité est souvent définie de manière large. Par exemple, dans les rapports du Groupe d’experts de haut niveau, la responsabilité est vue à la fois comme un principe garantissant la conformité et comme un ensemble de pratiques telles que les audits et la gestion des risques.
Les objectifs de la responsabilité dans l’IA
Les objectifs de la responsabilité peuvent se résumer en quatre points clés :
- Conformité : Obliger les agents à se conformer aux normes éthiques et légales.
- Rapport : Garantir que le comportement de l’agent soit enregistré et justifié.
- Surveillance : Examiner les informations et évaluer le comportement de l’agent.
- Application : Déterminer les conséquences que l’agent doit subir en cas de manquement.
Application de la responsabilité dans l’IA
L’application de ces objectifs dans le domaine de l’IA nécessite une approche sociotechnique, où la technologie et les systèmes sociaux interagissent. Par exemple, les systèmes d’IA peuvent produire des résultats imprévisibles, rendant difficile l’évaluation de la responsabilité en cas de discrimination ou de biais.
Exemples pratiques
Dans le cadre de l’octroi de prêts, un agent (par exemple, une banque utilisant un système d’IA) peut être tenu responsable vis-à-vis d’un client pour l’évaluation de la solvabilité. Cela soulève des questions sur les données utilisées pour entraîner l’IA, ainsi que sur les normes éthiques et légales qui doivent être respectées.
Conclusion
La responsabilité dans l’intelligence artificielle soulève de nombreux défis, notamment en raison de la complexité des systèmes d’IA et de la diversité des enjeux politiques, éthiques et juridiques. En définissant clairement ce qu’implique la responsabilité et en établissant des normes précises, il est possible d’assurer une gouvernance efficace et équitable des technologies d’IA.
