L’IA présente une myriade de possibilités pour les entreprises, mais aussi son lot considérable de responsabilités. Tout ce que peuvent produire les systèmes d’IA a un impact réel sur la vie des gens, et engendre conséquemment de grandes interrogations en matière d’éthique, de gouvernance des données, de confiance et de légalité. Plus une entreprise confie de prise de décisions à l’IA, plus elle prête flanc à des risques pour sa réputation, pour la sécurité des données personnelles de ses employés et pour sa santé et sécurité globale. Et selon une étude globale effectuée par Accenture, 88 % des personnes ne font pas confiance aux décisions prises par un système d’IA.

Alors, comment faire pour renforcer la crédibilité de l’IA?

Une IA « responsable » consiste à concevoir, bâtir et déployer une IA avec l’intention d’habiliter les employés et les organisations, mais aussi d’affecter la clientèle et la société de façon positive – de manière à ce que les entreprises inspirent la confiance dans le contexte de la dissémination de celle-ci.

Une approche qui prône à la fois l’innovation et l’interdisciplinarité facilite le développement d’une IA responsable dès les premiers instants.

Opérationnel : Établissez une structure de gouvernance et des systèmes qui favoriseront l’épanouissement de l’IA.

Technique : Faites en sorte que vos systèmes et plateformes soient dès le départ simples à comprendre et dignes de confiance.

Organisationnel : Démocratisez votre nouvelle façon de fonctionner et encouragez les collaborations entre humains et machine.

Réputationel : Communiquez avec clarté vos objectifs de responsabilisation de l’IA et leur communion avec vos valeurs d’entreprise et structures déontologiques.

L’évaluation algorithmique est un processus technique permettant d’identifier et gérer les risques potentiels et les conséquences collatérales de l’IA à l’échelle de votre entreprise, dans le but d’établir des protocoles de soutien – pour superviser les prises de décisions de l’IA – et forger la crédibilité des systèmes.

Les études de cas sont d’abord mises sous la loupe, afin de bien évaluer et gérer les situations qui risquent le plus de causer des problèmes.

Une fois les priorités établies, elles sont passées au crible dans le cadre de notre évaluation algorithmique, composée d’une série de contrôles qualitatifs et quantitatifs qui viennent soutenir l’IA au fil de son développement. L’évaluation compte quatre étapes clés :

1. Définition de cibles concernant les objectifs d’équité du système, en tenant compte des différents utilisateurs finaux.
2. Détection et évaluation des disparités au niveau des résultats envisageables et des biais potentiels liés aux différents utilisateurs et groupes.
3. Atténuation des conséquences collatérales, à l’aide de stratégies de remédiation.
4. Surveillance et contrôle des systèmes, au moyen de processus de signalement et de résolution d’éventuelles disparités qui apparaîtraient au fil de leur évolution.