L’intégration d’une visée éthique dans le développement et l’utilisation de l’IA demande des actions concrètes s’inscrivant dans une gouvernance engagée dans la mise en place de processus d’amélioration continue intégrée aux pratiques d’affaires de l’organisation.
Introduction
Les travaux d’encadrement de l’IA publiés jusqu’à maintenant convergent. Bien qu’il soit difficile de prévoir exactement la forme qu’il prendra, nous sommes en mesure d’en imaginer les grandes lignes. L’élaboration et la mise en place par les entreprises d’un cadre éthique adapté à leur réalité et proportionnel à leurs risques permettra à ces dernières d’être proactives et de favoriser la confiance des utilisateurs, de réduire les risques juridiques et de favoriser l’innovation responsable.
Objectifs
Renforcer la capacitation des organisations à développer ou utiliser l’IA de manière éthique et responsable en les accompagnant dans:
- L’élaboration d’un cadre éthique adapté à leur réalité et aux exigences légales à venir ;
- La gestion des risques éthiques, l’identification des mesures d’atténuation et la mise en place de systèmes d’amélioration favorisant leur autonomie ;
- L’adaptation des pratiques de l’entreprise aux exigences de la législation et au meilleures pratiques en nouant des collaboration avec le milieu académique.
Contribuer à développer l’expertise québécoise en éthique de l’IA en collaboration avec des entreprises et des chercheurs.
Nos constats
1) L’éthique est méconnue et mal comprise. Nous croyons que cette mauvaise compréhension nuit à la mise en place d’une IA éthique et responsable.
Pour plusieurs, l’éthique est de suivre les règles. Pour d’autres, l’éthique permet de définir ce qui est bien et ce qui est mal. Or, l’éthique offre des outils pour réfléchir aux situations complexes, pour tenir compte de la régulation et des valeurs impliquées dans ces situations. Elle permet une vision globale des enjeux et facilite l’intégration d’éléments subjectifs, sensibles aux éléments techniques de cette situation.
2) Parler d’éthique de manière théorique, hypothétique, est difficile. Pour assurer une bonne compréhension de l’éthique, il faut la mettre en pratique, dans des situations concrètes.
Lorsque dans les groupes de travail, on analyse des problématiques vécues comportant des enjeux éthiques avec les outils développés pour ces situations, une compréhension profonde et partagée se construit. De plus, les notions éthiques et leurs principes s’insèrent dans les réflexes opérationnels.
Conclusion
Ce processus permettra aux équipes impliquées d’identifier les failles au niveau des mécanismes en place et d’établir un plan d’action permettant d’atténuer les risques. L’établissement d’un plan adapté à l’entreprise, lui permettra de maintenir l’agilité requise afin de : Diminuer le temps et les coûts requis pour se conformer à la législation à venir; Éviter l’érosion de la confiance, cruciale dans le contexte actuel ; Assurer et valoriser la protection des données, /la protection des renseignements personnels, la confidentialité, l’autonomie, la vie privée, les secrets industriels et les brevets,; De se protéger des embargos, et de la compétition ; Renforcer la capacité des organisations à réfléchir sur l’éthique et à la faire vivre concrètement dans leur organisation ; Choisir quels types de développement de l’IA seront pertinents et en accord avec leurs valeurs ; Avoir accès à des bailleurs de fonds qui exigeront de plus en plus des niveaux de gouvernance éthique et responsable.
Quelques références
- Cadre d’éthique en intelligence artificielle de l’administration publique québécoise ;
- ISO 42001 : Information technology – Artificial Intelligence- Management system ;
- Modèle d’évaluation des facteurs relatifs à la circulation des données ;
- Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’IA ;
- Recommandation de l’UNESCO sur l’IA ;
- Code de conduite volontaire visant un développement et une gestion responsable des systèmes d’IA génératives avancés ;
- Recommandation de l’OCDE sur l’IA .