IA, éthique et gouvernance

Adoptez une approche pluridisciplinaire qui facilite et encourage l'innovation agile et la gouvernance de vos produits IA.

Déployer l’IA de manière responsable

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.

Les entreprises ne peuvent plus se contenter de définir les principes de l'IA responsable : elles doivent désormais les mettre en pratique.

S’engager pour la confiance

Avec l'IA responsable, vous pouvez formuler des objectifs clés et définir votre stratégie de gouvernance pour créer des systèmes qui permettent de développer l'IA et à votre entreprise de prospérer.

Réduire les biais involontaires

Intégrez la responsabilité au cœur de votre IA pour garantir que les algorithmes – et les données sous-jacentes – soient aussi objectifs et représentatifs que possible.

Assurer la transparence de l’IA

Pour générer la confiance chez vos employés et clients, développez une IA explicable et transparente pour tous les processus et toutes les fonctions.

Créer des opportunités pour vos employés

Donner l'opportunité à vos équipes d'exprimer leurs doutes ou inquiétudes liés à l'IA et assurez une gouvernance des technologies facilitant l'innovation et accélérant l'opérationnalisation.

Protéger la confidentialité et la sécurité des données

Adoptez une approche centrée sur la confidentialité et la sécurité afin d’éviter tout usage malveillant de données personnelles et/ou confidentielles.

Des avantages pour les clients et les marchés

En établissant l’IA sur une base éthique, vous réduisez les risques et établissez des systèmes profitables pour tous.

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Créer une IA digne de confiance

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.

Travailler ensemble pour réduire les risques

Concevoir et conduire des ateliers sur-mesure en s'adossant à notre cadre d'IA Responsable.

Atelier opérationnel

Avec une configuration personnalisée des principes d’IA responsable, facilitez l’adoption de votre stratégie de gouvernance et de vos objectifs clés.

Atelier technique

Concevez et déployez des modèles, systèmes et plateformes d’IA fiables et explicables dès leur conception.

Atelier organisationnel

Identifiez les besoins en matière de compétences, de requalifications ou d'embauches pour répondre aux nouvelles façons de travailler.

Atelier réputation

Définissez la responsabilité comme une mission de votre entreprise, ancrée dans ses valeurs. Et évaluez les risques pour la marque et le public.

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Identifier les biais de l’IA avant son déploiement à l’échelle

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

Identifier les biais de l'IA avant son déploiement à l'échelle

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Chaque client est unique. Qu’il s’agisse de fournir une solution clé-en-main ou un programme personnalisé, nous mettons nos expertises techniques au service de vos besoins uniques dans plus de 125 pays. Voici certaines de nos offres :

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