Mise en œuvre de stratégies pour l’IA responsable

Pratiques responsables en matière d'IA

Esther Montoya van Egerschot

Chief AI Governance @ DigiDiplomacy

L’IA responsable en 8 étapes

Adopter la gouvernance de l’IA
Manuel d’utilisation de l’IA
Identifier les principaux acteurs internes et externes
Exploiter les mécanismes de soutien internes
Adopter une approche multipartite pour les acteurs externes
Explorer d’autres indicateurs de comportement responsable
Mettre en place des outils de gouvernance
Contrôler, auditer et évaluer la gouvernance de l’IA

Étape 1 : Adopter la gouvernance de l’IA

Adhésion de l’organisation
Expliquer pourquoi c’est important
Leadership : essentiel pour l’entreprise !

Idée fausse :

La gouvernance de l’IA est une simple question de conformité juridique ou réglementaire. Cela ignore son rôle plus large à garantir des pratiques d’IA éthiques, transparentes et responsables.

Étape 2 : Manuel d’utilisation de l’IA

Tout mettre sur papier
Nécessité stratégique
Alignement avec les objectifs de l’entreprise
Alignement avec l’éthique
Garantir la conformité réglementaire
Instaurer la confiance

Idée fausse :

Des frameworks de gouvernance stricts peuvent entraver l’innovation en imposant trop de règles. En réalité, une gouvernance bien conçue encourage l’innovation responsable.

Étape 3 : Identifier les acteurs clés internes et externes

Acteurs internes

Acteurs externes:

Employés
Syndicats
Clients
Régulateurs
Organisations communautaires

Idée fausse :

L’engagement avec les parties prenantes est une formalité et pas un processus continu essentiel au développement adaptatif et inclusif des technologies de l’IA.

Étape 4 : Exploiter les mécanismes de soutien internes

Un soutien interne grâce aux codes de conduite, comités d’éthique et brigades d’IA.

Soutenez leur maîtrise de l’IA !

Idée fausse :

L’importance d'intégrer des considérations éthiques à chaque étape du développement de l’IA peut s’effacer quand la supervision de l’IA est laissée uniquement aux comités d’éthique.

Étape 5 : Adopter une approche multipartite

Image colorée d’un bureau bondé avec des tables rondes

Idée fausse :

Impliquer des acteurs externes peut ralentir le processus de développement de l’IA en introduisant des intérêts et des opinions divergents.

En réalité, cette approche inclusive enrichit le processus, en alignant l’IA sur les besoins et les valeurs d’une communauté plus large.

¹ DALL E

Étape 6 : Explorer d’autres indicateurs de comportement responsable

Une photo de la certification BCorp

Idée fausse :

Il existe une idée fausse très répandue selon laquelle seules les grandes entreprises peuvent se permettre de mettre en œuvre des pratiques responsables en matière d'IA, telles que l'obtention du statut BCorp ou la publication de rapports ESG, sous-estimant ainsi l'impact et la faisabilité pour les organisations de toutes tailles.

¹ B Lab

Étape 7 : Mettre en place des outils de gouvernance

Image d'une pyramide avec les 3 couches

Idée fausse :

Le même ensemble d’outils de gouvernance s’applique universellement à tous les projets d’IA. Cela ignore la nécessité d’une approche sur mesure qui tienne compte du contexte et des implications éthiques de chaque projet.

Étape 8 : Contrôler, auditer et évaluer la gouvernance de l’IA

Responsable en chef de la gouvernance de l’IA

Responsable en chef de l’IA (CAIO)

Idée fausse :

Une fois les frameworks et les politiques de gouvernance de l’IA établis, on ne doit pas les réviser ou les mettre à jour fréquemment.

Cela ignore la nature dynamique de la technologie de l’IA et des valeurs sociétales, qui nécessitent un suivi, un audit et une évaluation continus pour que les pratiques de gouvernance restent efficaces et pertinentes.

Passons à la pratique !

Pratiques responsables en matière d'IA