Éthique de l'IA

Les systèmes d'IA qui priorisent les valeurs et les besoins humains ont plus de chances d'être adoptés, dignes de confiance et utilisés efficacement. En mettant l'humain au centre du développement et du déploiement de l'IA, les entreprises peuvent créer des systèmes d'IA plus responsables, performants et bénéfiques pour la société, capables de compléter l'intelligence et la créativité humaines.

Les techniques et les approches pour implémenter une approche centrée sur l'humain incluent :

• Humain dans la boucle (intégrer le jugement humain à des moments clés des processus d'IA, en particulier dans les décisions à fort enjeu).
• Conception participative.
• Évaluations de l'impact éthique.
• IA adaptative (systèmes qui ajustent leur comportement en fonction des retours humains et des changements de contexte).

À mesure que l’IA évolue, il sera essentiel de maintenir une approche centrée sur l'humain pour créer des systèmes d'IA qui profitent à la société tout en respectant les droits et la dignité de chacun.

Un aspect clé de l'éthique de l'IA est de garantir l'obtention de résultats équitables et non biaisés. Prenons cet exemple : si votre algorithme identifie des animaux comme des humains, vous devez fournir davantage de données sur un ensemble plus diversifié d'humains. Si votre algorithme prend des décisions inexactes ou contraires à l'éthique, cela peut signifier que les données d'entraînement étaient insuffisantes ou que l'apprentissage par renforcement n'était pas adapté au résultat souhaité.

Les humains ont parfois, involontairement, introduit des valeurs non éthiques dans des systèmes d'IA à cause d'une sélection de données biaisées ou de valeurs de renforcement mal attribuées. L'une des premiers pas techniques pour garantir l'éthique de l'IA est de développer des indicateurs d'équité et des techniques de correction des biais. La parité démographique et l'égalité des chances mesurent l'équité algorithmique. La réévaluation des données d'apprentissage et la correction antagoniste des biais peuvent aider à réduire les biais acquis.

Mais une action ponctuelle ne suffit pas. Des audits réguliers ainsi qu'une représentation diversifiée au sein des équipes de développement de l'IA sont essentiels pour maintenir l'équité et la responsabilité tout au long du cycle de vie du système d'IA. Ces problèmes ne vont pas se résoudre en une seule conversation ; ils doivent faire partie intégrante d’un dialogue continu.

La transparence et l'explicabilité sont essentielles pour construire la confiance, se conformer aux réglementations de l'IA et obtenir une validation éthique. Une IA explicable et transparente permet aux développeurs d'identifier et de corriger les biais ou les erreurs dans le processus de prise de décision. Elle donne aussi aux utilisateurs finaux les moyens de prendre des décisions éclairées en fonction des facteurs qui influencent les résultats de l'IA.

Les étiquettes nutritionnelles pour les modèles d'IA

Les étiquettes nutritionnelles sur les emballages alimentaires offrent de la transparence sur les ingrédients, les valeurs nutritionnelles et la préparation de vos snacks préférés. De la même manière, les cartes de modèles sont des « étiquettes nutritionnelles » pour les modèles d'IA. Elles donnent de la visibilité sur l'objectif du modèle, sa performance, ses limites et ses considérations éthiques, grâce à un format standardisé et accessible permettant de communiquer les informations clés des modèles d'IA aux parties prenantes.

Techniques pour expliquer les modèles complexes

Les modeleurs peuvent utiliser plusieurs techniques pour expliquer les prédictions faites par les modèles complexes de machine learning, ce qui aide à démystifier le processus de prise de décision du modèle. Quelques exemples de ces techniques :

• LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations).
• SHAP (SHapley Additive exPlanations).
• ICE plots (Individual Conditional Expectation).

Les développeurs de modèles peuvent aussi utiliser le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour générer des explications compréhensibles des décisions prises par les modèles. Le NLP permet de traduire des résultats statistiques complexes en récits clairs et contextualisés qui sont accessibles et faciles à interpréter pour les développeurs et les utilisateurs. Découvrez cinq questions clés à se poser pour développer des modèles d'IA dignes de confiance.

Les piliers de la vie privée et de la sécurité sont étroitement liés. Ils garantissent que les données sensibles sont protégées tout au long du cycle de vie de l'IA. Les techniques d'IA pour la protection de la vie privée permettent aux organisations d'exploiter de grands ensembles de données tout en protégeant les informations individuelles. Les mesures de sécurité servent à combattre les attaques malveillantes et les accès non autorisés.

Alors que les entreprises évoluent vers des modèles de données décentralisés, les techniques d'apprentissage fédéré fournissent la scalabilité et la flexibilité nécessaires, tout en répondant à plusieurs enjeux de confidentialité et de sécurité. Par exemple, les techniques d'apprentissage fédéré permettent aux organisations d'entraîner les modèles sans partager les données brutes – ce qui réduit le déplacement des données (et donc les risques de fuite).

Voici d'autres techniques utiles concernant la vie privée et la sécurité :

• Le chiffrement homomorphe (permet de réaliser des calculs à partir de données cryptées sans avoir à les déchiffrer.)
• La confidentialité différentielle (qui dissimule les données individuelles en ajoutant un bruit contrôlé).
• L'apprentissage antagoniste et le nettoyage des données d'entrée.
• Des protocoles robustes de contrôle d’accès et d’authentification.

Les systèmes d'IA robustes fonctionnent de manière cohérente et précise dans diverses conditions, y compris face à des entrées inattendues ou à des changements d'environnement. La robustesse est essentielle pour garantir la fiabilité et la confiance dans les applications concrètes.

Voici des techniques qui améliorent la robustesse :

• L'apprentissage antagoniste consiste à exposer les modèles à des entrées malveillantes pendant l'entraînement pour améliorer leur résilience.
• Les méthodes d'ensemble consistent à combiner différents algorithmes d'entraînement pour améliorer la stabilité et la performance.
• Les techniques de régularisation permettent d'empêcher le surapprentissage et le sous-apprentissage, d'améliorer la généralisation et d'équilibrer la complexité du modèle avec ses performances. La surveillance continue des performances et les mises à jour des modèles permettent de maintenir la précision.

Les logiciels d'IA dignes de confiance doivent intégrer différentes méthodes pour gérer les algorithmes et suivre leur dépréciation au fil du temps. Pour résumer, l'éthique de l'IA crée un cadre de gouvernance, des solutions techniques et des pratiques organisationnelles qui alignent le développement et le déploiement de l'IA sur les valeurs humaines et l'intérêt général de la société.