Dernière mise à jour :
La pratique consistant à concevoir, développer et déployer des systèmes d'intelligence artificielle de manière à respecter les principes et valeurs éthiques, garantissant ainsi l'équité, la responsabilité et la transparence.
Une approche holistique qui intègre des considérations éthiques - telles que l'atténuation des biais, le consentement des utilisateurs, la protection de la vie privée et le suivi de l'impact - à chaque phase du cycle de vie de l'IA. Une IA éthique exige une collaboration multidisciplinaire (philosophes, experts du domaine, technologues), des processus de gouvernance clairs (comités d'éthique, évaluations d'impact) et des indicateurs clés de performance éthique mesurables (mesures d'équité, scores de transparence).
Exemple concret :
Une startup du secteur de la santé met en œuvre l'IA éthique en réunissant un comité d'éthique pour superviser son bot de diagnostic des symptômes. Elle exige des tests de préjugés selon les groupes d'âge, des dialogues de consentement de l'utilisateur avant la collecte des symptômes, ainsi que des enquêtes post-déploiement pour s'assurer que les recommandations respectent l'autonomie du patient et ne favorisent pas par inadvertance certaines données démographiques.
