Dernière mise à jour :
Le processus consistant à impliquer les parties prenantes concernées (par exemple, les utilisateurs, les régulateurs, les communautés impactées) dans le développement et la supervision de l'IA, afin de garantir la diversité des perspectives et d'obtenir leur adhésion.
Une pratique délibérée de consultation et de collaboration avec toutes les parties prenantes d'un système d'IA (utilisateurs finaux, experts du domaine, groupes de la société civile et régulateurs) par le biais d'ateliers, d'enquêtes, de groupes de discussion et de comités consultatifs. Cette concertation permet de s'assurer que des valeurs, des préoccupations et des perspectives contextuelles diverses façonnent les exigences, la conception et les politiques de gouvernance, ce qui conduit à des déploiements d'IA plus robustes sur le plan éthique et mieux acceptés par la société.
Exemple concret :
Avant de déployer une IA de police prédictive, une municipalité a organisé des réunions publiques avec des dirigeants locaux, des défenseurs des droits civiques et les forces de l'ordre afin de recueillir leurs avis sur les cas d'usage acceptables, les exigences de transparence et les processus de recours. Leurs retours d'expérience ont permis de restreindre les sources de données et d'intégrer un comité de surveillance civil pour assurer un contrôle continu.
