L’IA responsable : préjugés sociaux, droits d'auteur, propriété
L'IA générative au service des entreprises
Carl Rosseel
Head of Business Intelligence Curriculum at DataCamp
Les préjugés sociaux dans l'IA
Pourquoi y a-t-il un risque de partialité dans l'IA ?
- Manque de diversité ou mauvaise représentation dans les données d’entraînement
- Poursuite d'objectifs étroits dans le modèle
- Application erronée ou malveillante de l'IA par des utilisateurs
Techniques de détection et d'atténuation
Détection
- Algorithmes de mesure de l'équité
- Algorithmes pour calculer des métriques d'équité
- Audits humains
- Évaluation et amélioration continues
Atténuation
- Rendre (quelque chose de mauvais) moins grave, sérieux ou douloureux.
- Diversification des données d’entraînement
- Ajustement des modèles
1 Oxford Languages
Propriété intellectuelle et contenu de l'IA
L'IA générative et le paysage juridique
- Un patchwork de nouvelles lois
- Il est essentiel de rester informé
- Considérations relatives à la vie privée
- Conditions d'utilisation
- Implications du partage
- Traitement des données
L'IA générative dans tous les secteurs
- Les domaines créatifs résistent en raison de préoccupations liées à l'emploi
- La recherche médicale l'adopte pour réaliser des percées
- La chaîne d'approvisionnement optimise et automatise les processus
Considérations éthiques
L'IA générative est en constante évolution
Des lignes directrices claires et des possibilités de rétroaction
- Engagement des principales parties prenantes
- Organisation de tables rondes
- Partenariat avec la société civile
- Boucle de rétroaction sur le produit
Un nouveau domaine complexe
- Riche en opportunités
- Considérations et difficultés éthiques
- Atténuer les préjugés sociaux
- Repères sur les questions complexes de droit d'auteur
