Comprendre la transparence dans les systèmes d’IA : Perspectives sur la loi sur l’IA de l’UE
La transparence est une exigence clé d’une IA digne de confiance, en particulier pour les systèmes à haut risque selon la loi sur l’intelligence artificielle (IA) de l’Union européenne. Cela implique de rendre les systèmes d’IA clairs, compréhensibles et traçables pour les parties prenantes telles que les fournisseurs, les utilisateurs, les régulateurs et les utilisateurs finaux. Cela garantit que les décisions de l’IA peuvent être examinées, les risques atténués et le respect des normes éthiques et juridiques maintenu.
Sur la base des dispositions des Articles 11, 12 et 13 de la loi sur l’IA, la transparence ne se limite pas à « ouvrir la boîte noire » de l’IA ; c’est un concept multifacette intégré dans la conception, la documentation, l’ opération et le soutien utilisateur. En essence, la transparence dans la loi sur l’IA s’attaque à l’opacité des modèles complexes d’IA en exigeant des mécanismes qui révèlent comment les systèmes fonctionnent, quelles données ils utilisent et comment ils performent.
Éléments clés de la transparence
Les éléments suivants forment un concept interconnecté : la documentation technique fournit la base pour la transparence interne, la tenue de dossiers permet une traçabilité continue, et l’information destinée aux utilisateurs garantit une utilisabilité pratique.
1. Documentation technique : le plan pour la transparence interne (Article 11)
Ce premier élément se concentre sur la création d’un dossier complet des rouages internes du système d’IA, principalement à destination des fournisseurs et des autorités pour vérifier la conformité. C’est comme un manual détaillé pour les régulateurs, assurant que le système peut être audité sans rétro-ingénierie.
- Spécifications de conception et logique : Les fournisseurs doivent documenter la logique générale du système d’IA, y compris les algorithmes, les choix de conception clés, les justifications et les hypothèses.
- Architecture du système : Description de la façon dont les composants logiciels interagissent et s’intègrent, ainsi que des ressources informatiques utilisées pour le développement et la validation.
- Exigences en matière de données : Fiches de données sur les méthodologies de formation, y compris la provenance, la portée et les méthodes de nettoyage.
- Évaluation de la surveillance humaine : Évaluation des mesures nécessaires pour la surveillance humaine.
- Gestion des changements : Pour les systèmes dynamiques, descriptions détaillées des changements prédéterminés.
2. Tenue de dossiers : permettre la traçabilité et le suivi (Article 12)
Ici, la transparence passe à la visibilité opérationnelle, nécessitant une journalisation automatique pour suivre le comportement du système au fil du temps. Ceci est crucial pour détecter les problèmes après le déploiement.
- Capacités de journalisation automatiques : Les systèmes d’IA à haut risque doivent disposer de fonctionnalités de journalisation intégrées.
- Journalisation spécifique à l’objectif :
- a) Identification des risques : Les journaux aident à repérer les situations posant des risques.
- b) Suivi post-commercial : Soutient l’évaluation continue.
- c) Surveillance opérationnelle : Vérifie que le système fonctionne comme prévu.
- Exigences spéciales pour les systèmes sensibles : Pour les systèmes biométriques, par exemple.
3. Transparence et information pour les utilisateurs : explicabilité centrée sur l’utilisateur (Article 13)
Ce dernier élément met l’accent sur la transparence externe, garantissant que les utilisateurs peuvent comprendre et utiliser l’IA de manière appropriée.
- Conception pour l’interprétabilité : Les systèmes doivent être construits avec une transparence suffisante pour permettre aux utilisateurs d’interpréter correctement les résultats.
- Instructions d’utilisation : Les fournisseurs doivent fournir des instructions claires et concises.
- Contenu obligatoire spécifique :
- a) Détails du fournisseur : Identité et informations de contact.
- b) Profil du système : Caractéristiques, capacités et limitations.
- c) Changements : Divulgation des mises à jour prédéterminées.
- d) Surveillance humaine : Détails sur les mesures de surveillance.
- e) Ressources et maintenance : Besoins computationnels et matériels.
- f) Gestion des journaux : Mécanismes pour collecter et interpréter les journaux.
