Réguler l'IA : Trouver le juste milieu entre innovation et éthique

À mesure que les systèmes d'IA deviennent de plus en plus courants dans nos vies, il y a un besoin croissant de s'assurer que ces systèmes respectent certaines règles et valeurs. Les gouvernements du monde entier essaient de créer des réglementations pour garantir que les systèmes d'IA profitent à la société et ne causent pas de dommages. Cette tâche est délicate car de nombreux systèmes d'IA actuels sont complexes et difficiles à comprendre. Même quand les règles sont claires, il peut être difficile de vérifier si un système d'IA respecte ces règles.

Dans cette discussion, nous allons examiner les aspects techniques et politiques de la régulation des systèmes d'IA. Nous allons définir ce qui doit être fait maintenant et quelles innovations technologiques pourraient être nécessaires à l'avenir.

#Le besoin de régulation dans l'IA

Avec l'avancement des systèmes d'IA, ils jouent un rôle significatif dans des domaines comme la santé, le transport et la finance. Leurs décisions peuvent impacter la vie des gens, donc il est crucial qu'ils s'alignent sur nos valeurs sociétales. Cela soulève des questions importantes, comme : Comment peut-on s'assurer que les systèmes d'IA fonctionnent de manière équitable ? Quels standards doivent-ils respecter ?

Il existe différentes réglementations, comme celles axées sur les marchés publics. Ces régulations guident la manière dont les agences gouvernementales achètent des produits et des services, spécifiant les critères que les systèmes d'IA doivent respecter. En améliorant notre capacité à évaluer les systèmes d'IA par rapport à ces critères, on peut améliorer nos mesures réglementaires globales.

#Examen des critères techniques

Pour mieux comprendre comment réguler l'IA efficacement, on peut se pencher sur deux check-lists spécifiques : l'AI Procurement in a Box du Forum Économique Mondial et la Directive canadienne sur la prise de décision automatisée. Nous allons analyser les critères techniques énoncés dans ces check-lists, en les classant dans des domaines familiers pour ceux qui travaillent dans l'IA, comme les vérifications de données, la surveillance des systèmes et la vie privée.

#Vérifications de données

La qualité des données d'entraînement influence considérablement le fonctionnement des systèmes d'IA. Avant d'utiliser des données pour l'entraînement, les organisations doivent valider et tester ces jeux de données pour s'assurer qu'ils sont équitables et précis. Les critères importants incluent :

• Tester les données pour les biais qui pourraient affecter négativement les résultats.
• Vérifier que les données sont précises et à jour.
• S'assurer que les données sont collectées et utilisées légalement.

Les pratiques actuelles permettent certaines vérifications, comme mesurer la qualité des données et identifier les biais. Cependant, il faut plus d'innovation pour évaluer efficacement l'impact de la qualité des données sur la performance de l'IA.

#Surveillance des systèmes

Une fois qu'un système d'IA est opérationnel, surveiller sa performance est vital. Cette surveillance aide à détecter les conséquences non intentionnelles et confirme que le système fonctionne comme prévu. Les critères importants pour la surveillance incluent :

• Mettre en place des processus pour vérifier périodiquement les résultats du système par rapport aux réglementations.
• Maintenir un système d'alerte pour détecter les anomalies dans les résultats.
• Publier des informations sur la mesure dans laquelle l'IA atteint ses objectifs.

Bien que de nombreuses techniques de surveillance soient disponibles, des questions subsistent sur la manière de suivre efficacement plusieurs métriques sans surcharger le système ou manquer des problèmes critiques.

#Explications globales et locales

Les systèmes d'IA doivent fournir des explications pour leurs décisions. Les explications globales se réfèrent au fonctionnement général du modèle, tandis que les explications locales se concentrent sur des décisions spécifiques prises par l’IA. Les critères clés incluent :

• Offrir des explications claires en langage simple sur le fonctionnement de l'IA.
• S'assurer que les individus reçoivent des explications significatives pour les décisions qui les affectent.

Bien qu'il existe des outils pour créer des modèles explicables, d'autres innovations sont nécessaires pour étendre ces capacités à des types de données et des modèles plus complexes.

#Conception des objectifs

Établir des objectifs clairs pour les systèmes d'IA est crucial. Cela implique de convertir des objectifs larges en termes précis et mesurables. Par exemple, établir une conduite sûre implique de définir des comportements spécifiques qu'un véhicule autonome doit suivre. Les critères importants dans ce domaine incluent :

• Collaborer avec les parties prenantes pour s'assurer que l'IA répond aux véritables objectifs de sa conception.
• Assurer la transparence sur la manière dont les objectifs sont définis et documentés.

Bien qu'il existe une certaine compréhension de la manière de décomposer des tâches complexes en composants plus simples, il reste encore du travail à faire pour relier ces objectifs au comportement réel de l'IA.

#Vie privée dans l'IA

La vie privée reste une préoccupation majeure car les systèmes d'IA traitent souvent de grandes quantités de données sensibles. Les critères réglementaires liés à la vie privée incluent :

• S'assurer que les données utilisées pour l'entraînement et les opérations sont correctement anonymisées.
• Adopter des techniques qui protègent les informations personnelles tout en permettant aux systèmes d'IA de fonctionner efficacement.

Les méthodes actuelles, comme la vie privée différentielle, existent mais entraînent souvent une diminution des performances du modèle. Plus de travail est nécessaire pour trouver un équilibre entre la protection de la vie privée et l'exactitude prédictive.

#Collaboration entre humains et IA

Les systèmes d'IA ne sont pas toujours conçus pour fonctionner de manière indépendante. L'implication humaine dans la prise de décision est essentielle, surtout dans des scénarios critiques comme la santé ou la justice pénale. Les critères liés incluent :

• S'assurer que les humains font partie du processus décisionnel et peuvent intervenir si nécessaire.
• Développer des méthodes pour que les systèmes d'IA apprennent efficacement des contributions humaines.

Améliorer la collaboration entre humains et IA nécessitera de traiter des problèmes comme les biais cognitifs et de s'assurer que les opérateurs humains comprennent parfaitement les recommandations de l'IA.

#Domaines d'innovation dans la régulation de l'IA

Pour améliorer notre capacité à réguler les systèmes d'IA, plusieurs domaines doivent être développés :

1. Vérifications de la qualité des données : Bien que les pratiques actuelles permettent une certaine évaluation de la qualité des données, des méthodes plus complètes sont nécessaires pour évaluer l'impact des données sur la performance des modèles dans des contextes variés. Cela implique de développer de meilleures métriques pour comprendre comment les différents problèmes de qualité des données affectent les opérations de l'IA.

2. Techniques de surveillance : Comme la surveillance est cruciale pour maintenir des systèmes d'IA efficaces, des méthodologies améliorées qui rationalisent le processus de révision sans faux alertes excessives sont nécessaires. Cela inclut la détermination des meilleures données à collecter durant les opérations pour faciliter les audits futurs.

3. Modèles explicatifs : Plus de recherches sont nécessaires pour créer des modèles capables d'expliquer leurs décisions de manière claire et efficace, en particulier dans des scénarios complexes impliquant des données non structurées. Cela pourrait renforcer la confiance et la compréhension parmi les utilisateurs.

4. Normes de conception des objectifs : La formulation des objectifs doit être claire et impliquer des processus collaboratifs. Cela signifie créer une norme pour la manière dont les objectifs sont définis, communiqués et documentés, en s'assurant que l'IA s'aligne sur les valeurs sociétales.

5. Améliorations de la vie privée : Trouver un équilibre entre vie privée et performance reste un défi. Des techniques innovantes de préservation de la vie privée qui ne nuisent pas significativement à la capacité prédictive des modèles doivent être explorées.

6. Interaction homme-ordinateur : Développer des stratégies efficaces de collaboration entre humains et IA est important, surtout dans des situations sensibles au temps. Plus de travail est nécessaire pour s'assurer que les systèmes d'IA peuvent fonctionner en cas d'urgence tout en permettant un encadrement humain.

#Conclusion

Le besoin d'une régulation efficace des systèmes d'IA est plus pressant que jamais. Bien que certains outils et méthodologies existent actuellement, des lacunes substantielles demeurent dans notre capacité à vérifier et à garantir que ces systèmes respectent les valeurs et normes sociétales. Il est essentiel que les chercheurs et les décideurs politiques travaillent ensemble pour développer des solutions innovantes qui peuvent relever ces défis techniques et éthiques.

En se concentrant sur les domaines décrits, nous pouvons améliorer notre capacité à créer des systèmes d'IA qui ne sont pas seulement avancés, mais aussi responsables, transparents et alignés sur les besoins de la société. Au fur et à mesure que nous avançons, un dialogue continu entre les développeurs technologiques, les décideurs et le public sera crucial pour façonner un avenir où l'IA serve de force pour le bien.