Outils additionnels pour la RAI

Pratiques d'IA responsable

Esther Montoya van Egerschot

Chief AI Governance @ DigiDiplomacy

Évaluations du risque et de l'impact

 

RISQUE

  • Anticiper les enjeux potentiels
  • Effet négatif

 

IMPACT

  • Anticiper potentiel et risque
  • Effet positif et négatif
Pratiques d'IA responsable

Les évaluations des risques aident à :

  • anticiper les impacts nuisibles
  • les atténuer de façon proactive

 

Exemples :

  • NIST Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF) et AI RMF Playbook
  • Local Law 144 de la ville de New York
  • CNIL (France)
  • OECD's AI Risk Evaluation Framework

Il manque encore une approche universelle pour l'évaluation des risques en IA.

Pratiques d'IA responsable

Les évaluations d'impact en IA aident les organisations à :

  • cerner les effets plus larges
  • s'aligner sur des valeurs humaines
  • renforcer la confiance et la transparence

Exemples :

  • The Dutch AI Impact Assessment (AIIA)
  • Microsoft's Responsible AI Impact Assessment Standard
  • IBM® watsonx
  • Human Rights Impact Assessment (HRIA)
  • Responsible AI Institute RAISE Benchmarks
Pratiques d'IA responsable

Pièges fréquents

  • Angles morts éthiques : biais implicites
  • « Bluewashing » ou « ethics washing » : faire semblant
  • « AI shopping » : affaires avant l'éthique
  • IA de l'ombre : sans approbation ni supervision explicites

Intégrer les évaluations d'impact avec les évaluations de risque :

  • assure une évaluation globale des systèmes d'IA
  • évite les torts et contribue activement au bien commun

Une image d'un œil sur fond sombre, illustrant un angle mort

1 DALL·E
Pratiques d'IA responsable

Passons à la pratique !

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