Éthique et gouvernance en IA

Optez pour une approche interdisciplinaire, afin de stimuler l’innovation tout en assurant une gouvernance responsable de vos systèmes d’IA.

Un déploiement responsable de l’IA

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.

Pour que l’IA inspire confiance, les organisations doivent se rendre au-delà des principes et les appliquer de manière concrète.

S’engager à rassurer

Avec l’IA responsable, vous êtes en mesure d’établir des objectifs clés et façonner une stratégie de gouvernance, à l’aide de systèmes capables de soutenir un déploiement efficace et faire fructifier vos affaires.

Minimiser les biais collatéraux

Une IA intégrant d’emblée les principes de responsabilité permet de s’assurer que les algorithmes – et les données sous-jacentes – seront les moins biaisés et les plus représentatifs possible.

Établir une IA transparente

Une IA compréhensible et limpide pour l’ensemble des processus et fonctions inspirera confiance à vos employées et vos clients.

Des portes ouvertes pour votre personnel

Offrir la possibilité à vos employés de commenter et s’interroger sur la probité des actions de l’IA, c’est concrétiser une gouvernance efficace, sans brider l’innovation.

Protéger la sécurité et la confidentialité de vos données

Mettez à l’avant les principes de sécurité et de confidentialité afin de prévenir toute utilisation malhonnête des données sensibles et personnelles.

Un atout qui bénéficie à tous

En établissant l’IA sur des bases solides et éthiques, vous atténuez ses risques et en faites profiter l’ensemble des parties – vos clients, vos actionnaires et la société.

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Une IA fiable dès le départ

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.

Operational | Technical | Organizational | Reputational

Unis pour atténuer les risques

Concevez des formations adaptées à votre réalité d’entreprise et harmonisées avec chacun des piliers fondamentaux de notre IA responsable.

Atelier opérationnel

Exploitez votre panoplie de principes d’IA responsable pour établir votre stratégie de gouvernance, concevoir vos objectifs et définir vos cibles.

Atelier technique

Créez l’architecture et déployez des modèles, systèmes et plateformes d’IA qui seront décodables et fiables dès le départ.

Atelier organisationnel

Cernez vos fonctions nouvelles et à renouveler pour déterminer vos besoins de recyclage ou d’embauche et concrétiser votre approche de travail.

Atelier réputationnel

Communiquez des objectifs d’entreprise au diapason de vos valeurs fondamentales et qui tiennent compte des risques pour la marque et le public.

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Cerner les biais potentiels avant de déployer l’IA

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.
L'évaluation algorithmique comprend quatre étapes clés : (1) fixer des objectifs, (2) mesurer et découvrir, (3) atténuer, (4) surveiller et contrôler.

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Chaque client est unique. Qu’il s’agisse d’une solution clé en main éprouvée ou d’un programme personnalisé, nous mettrons notre expertise approfondie de l’industrie à contribution pour répondre à vos besoins uniques, soutenus par une équipe couvrant plus de 125 pays. Quelques exemples de ce que nous proposons :

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