Des technologies véritablement éthiques pour construire un meilleur avenir, est-ce possible ?
Les entreprises qui souhaitent emprunter le chemin de l'IA éthique et responsable doivent passer de la priorité des profits à court terme à une prise en compte plus large de l'impact de leurs actions.
Ces derniers mois ont vu un tsunami bouleverser la scène technologique. Notre nouvelle normalité est marquée par des annonces révolutionnaires quasi-quotidiennes, la plupart concernant l’intelligence artificielle et l’automatisation. En février, ChatGPT a presque réussi un examen de médecine. Autant dire que les prouesses de ce colosse de l’IA générative ressemblent toutes à autant de miracle. Cela suscite une préoccupation croissante sur l'impact que les nouvelles technologies auront sur la société.
Est-ce que l'IA et l'automatisation remplaceront nos emplois ? Est-ce que notre dépendance croissante à la technologie érodera encore plus notre vie privée et notre autonomie personnelle ? Le risque est bien réel. Cependant, cela dépendra de la façon dont sera créée la technologie qui conditionnera notre avenir. Et la réponse, selon de nombreux experts, se trouve dans la technologie éthique. En priorisant l'innovation responsable, les entreprises peuvent créer des solutions qui répondent non seulement aux besoins de leurs clients, mais qui contribuent également au bien commun. Cela nécessite de développer des technologies socialement et environnementalement responsables, en tenant compte des impacts potentiels sur les individus et les communautés.
Rien de nouveau sous le soleil ! Mais certains principes doivent être intégrés dans l'ADN de chaque entreprise. Encore plus lorsque cette entreprise conçoit et déploie des modèles algorithmiques.
Responsabiliser grâce aux flux de décision et à la traçabilité
La responsabilisation consiste à reconnaître le rôle que joue le développeur et l'utilisateur dans les résultats d’un modèle. La responsabilité nécessite que les individus et les organisations identifient et atténuent de manière proactive les impacts négatifs provenant des systèmes pilotés par les données. Toutes les parties impliquées doivent reconnaître leur rôle et travailler ensemble pour minimiser les dommages.
L'intégration d'un flux de décision couplé à sa représentation graphique doit permettre aux utilisateurs de créer, d'approuver, d'annoter, de déployer et d'auditer les processus de cette prise de décision. Une vigilance systématique dans le processus décisionnel contribue également à renforcer la fiabilité lors des différents points de contrôle.
Les modèles algorithmiques, en toute transparence
La transparence en matière d'innovation responsable se traduit par une communication claire sur les intentions, le périmètre et les limites d’un modèle. Les organisations peuvent y parvenir grâce à une meilleure traçabilité des données assurant ainsi aux utilisateurs une confiance dans les données qu’ils manipulent. L'interprétabilité de l'IA permet à ses utilisateurs de comprendre ce qui se passe au sein des systèmes et d'identifier de potentiels problèmes comme les fuites d'informations, les biais du modèle, sa robustesse et la causalité. Notons que grâce à l’IA, il devient possible d’obtenir l’explicabilité des données et des modèles dans un langage simple et adapté à tout public. L’IA peut ainsi parler le langage de Monsieur ou Madame Tout-le-Monde !
Les trois règles d’or : qualité, qualité et qualité
L’important avant de s’engager sur la route de l’IA est de s’assurer avant tout de la qualité des données. Ce fil conducteur est indispensable pour tous ceux qui construisent des modèles algorithmiques.
Prenons l’exemple de la sécurité. Les entreprises soucieuses de la protection de la vie privée et de la sécurité doivent envisager de mettre en place des dispositifs de protection de l'information pour signaler si telle ou telle donnée contient des informations potentiellement privées ou susceptibles d'être reliées à une personne. Cela permet aux utilisateurs de traiter les données sensibles avec prudence et leur facilite la prise de décision en matière de mesures de protection supplémentaires pour des modèles spécifiques. Tout le travail préliminaire pour s’assurer d’une qualité idéale des données est clé pour des modèles éthiques.
Bien entendu, le chemin vers une technologie éthique n'est pas si évident. Les entreprises qui souhaitent l’emprunter doivent passer de la priorité des profits à court terme à une prise en compte plus large de l'impact de leurs actions sur la société et sur l'environnement. Mais les avantages potentiels sont énormes. En tirant parti de la puissance des technologies éthiques, nous pouvons créer un avenir qui ne sera pas seulement meilleur, mais véritablement transformateur, où la technologie sera exploitée pour créer un monde plus juste et plus équitable pour tous et pour toutes.