Perspectives sur l’IA responsable dans le cadre du Global AI Trust Maturity Survey
La croissance rapide de l’IA générative et des modèles de langage de grande taille (LLMs) stimule l’adoption dans diverses fonctions commerciales, visant à accroître la productivité, l’efficacité et l’innovation. Cependant, ces avantages ne peuvent être réalisés que si l’IA est déployée de manière sécurisée et responsable.
Les pratiques d’IA responsable (RAI) sont essentielles pour générer la confiance parmi les clients, les employés et les parties prenantes concernant l’utilisation de l’IA par les organisations. En abordant des aspects critiques tels que la gouvernance des données, l’explainabilité, l’équité, la vie privée, la sûreté et la transparence, la RAI aide les organisations à atténuer les risques, à construire la confiance, à assurer la responsabilité et à maximiser l’impact de leurs solutions d’IA.
État actuel de l’IA responsable
Un récent sondage réalisé par une institution de recherche auprès de plus de 750 dirigeants dans 38 pays fournit des informations sur l’état actuel de la RAI dans les entreprises. Les répondants provenaient d’industries variées, allant de la technologie à la santé, représentant des rôles professionnels dans les domaines juridique, des données et de l’IA, de l’ingénierie, des risques, des finances, et plus encore.
Leurs réponses ont été évaluées à l’aide du McKinsey AI Trust Maturity Model, un cadre RAI qui englobe quatre dimensions : la stratégie, la gestion des risques, les données et la technologie, ainsi que le modèle opérationnel. La maturité RAI a été classée sur quatre niveaux, allant du développement de pratiques RAI fondamentales à la mise en œuvre d’un programme complet et proactif.
Scores de maturité en IA responsable
Le score de maturité RAI moyen pour les organisations sondées était de 2.0 sur une échelle de 0 à 4. Cela signifie qu’en moyenne, les organisations sont encore en train d’intégrer des pratiques d’IA responsable, telles que la définition d’indicateurs clés de risque, des directives de qualité des données et des plans de réponse aux incidents.
Les secteurs de la technologie, des médias et des télécommunications ainsi que des services financiers et professionnels sont en tête avec un score moyen de 2.1. Géographiquement, l’
Investissements dans l’IA responsable
La plupart des organisations sondées, quelle que soit leur taille, prévoient d’investir plus d’un million de dollars dans la RAI au cours de l’année à venir. Ces investissements incluent le recrutement de professionnels de la RAI, la construction ou l’achat de systèmes techniques pour se conformer aux pratiques de RAI, et l’engagement de services juridiques ou professionnels liés à la RAI.
Une forte corrélation positive existe entre les entreprises ayant des scores de maturité RAI plus élevés et des niveaux d’investissement plus importants, suggérant que des investissements accrus pourraient aider à faire progresser la maturité RAI.
Obstacles à la mise en œuvre des pratiques RAI
Malgré les progrès, des obstacles subsistent à la mise en œuvre de pratiques RAI exemplaires. Lorsqu’on leur a demandé de citer les principales barrières, les répondants ont identifié des lacunes en matière de connaissances et de formation (51 %) ainsi que l’incertitude réglementaire (40 %) comme des défis significatifs.
Cependant, un manque de clarté ne devrait pas justifier une approche passive envers la RAI. À mesure que les entreprises continuent d’adopter l’IA dans diverses fonctions commerciales, il sera crucial de construire de nouvelles capacités de gestion des risques et d’atténuation en parallèle avec des feuilles de route audacieuses pour l’IA.
Les organisations qui investissent dans la confiance en l’IA maintenant bénéficieront ultérieurement d’une adoption plus rapide et d’une plus grande résilience face aux risques alors qu’elles s’efforcent de capturer le plein potentiel de l’IA dans leurs activités.
