L'IA offre aux entreprises des opportunités sans précédent, mais leur confère en contrepartie une énorme responsabilité quant à son usage.

Les systèmes à base d'IA peuvent en effet avoir un véritable impact sur la vie des individus, ce qui fait naître des questions essentielles concernant l'éthique, la gouvernance des données, la confiance et la légalité. Corrélativement, plus une entreprise confie ses prises de décisions à une IA, plus elle en accepte les risques en matière de réputation, de confidentialité des données et de responsabilité, par exemple en termes de santé, sécurité ou encore d'emploi. A ce titre, une étude Accenture montre que 88% des personnes interrogées ne font pas confiance aux décisions prises par une IA.

Comment pouvons-nous développer notre niveau de confiance dans l’IA ?

Nous définissons l’IA responsable comme la pratique qui consiste à concevoir, développer et déployer l’intelligence artificielle dans l’intention d'augmenter les capacités des salariés et des entreprises, tout en impactant positivement leurs clients et la société toute entière. C'est la condition pour instaurer la confiance et implémenter l’IA à grande échelle, sereinement.

Une approche pluridisciplinaire qui encourage l’innovation peut vous aider à intégrer la responsabilité dans votre IA dès le départ.

Opérations : établissez une gouvernance et des systèmes qui permettront à l’IA de se développer.

IT: assurez que les systèmes et plateformes soient fiables et compréhensibles dès leur conception.

Organisation : démocratisez cette nouvelle manière de travailler et facilitez la collaboration Homme + Machine.

Réputation : définissez la mission de l'IA responsable et veillez à ce qu’elle soit ancrée dans les valeurs, les garde-fous éthiques et la structure de responsabilité de votre entreprise.

Les cas d’application sont hiérarchisés pour évaluer et corriger ceux qui présentent le risque les plus élevés.

Une fois les priorités définies, elles sont évaluées par une série de contrôles qualitatifs et quantitatifs à chaque phase du développement de l’IA. L’évaluation comprend quatre étapes :

1. Définissez des buts liés à vos objectifs d’équité pour le système, en tenant compte des différents utilisateurs finaux.
2. Mesurez et identifiez les disparités en termes de résultats potentiels et de sources de biais pour les différents utilisateurs.
3. Atténuez toute conséquence inattendue à l’aide de stratégies de correction envisagées.
4. Surveillez et contrôlez les systèmes au moyen de processus qui signalent et résolvent les disparités futures à mesure que le système d’IA évolue.

L’Évaluation algorithmique comprend quatre étapes clés : (1) Définissez des buts, (2) Mesurez et identifiez, (3) Atténuez, (4) Surveillez et contrôlez