Dernière mise à jour :
Le cadre de politiques, de procédures et de pratiques garantissant que les systèmes d'intelligence artificielle sont développés et utilisés de manière responsable et éthique.
Associe la gouvernance d'entreprise (surveillance par le conseil d'administration, comités d'éthique) à des contrôles techniques (évaluations d'impact, vérifications des biais, exigences d'explicabilité) et à des processus opérationnels (formation, audits, indicateurs clés de performance). Une gouvernance éthique de l'IA définit des responsabilités claires, des parcours de gestion des risques ainsi que des boucles d'amélioration continue afin de respecter les engagements éthiques à l'échelle de l'organisation.
Exemple concret :
Une multinationale déploie la gouvernance de l'IA éthique en constituant un comité d'éthique de l'IA chargé d'examiner l'évaluation d'impact de chaque projet, d'imposer des jalons de contrôle éthique dans les pipelines de développement, de suivre trimestriellement les indicateurs clés de performance liés à l'éthique et de publier un rapport annuel de transparence éthique destiné aux parties prenantes.
