Glossaire
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Englobe la robustesse technique, l'équité, la transparence, la confidentialité et la supervision humaine. Les programmes d'IA digne de confiance définissent des critères mesurables pour chaque dimension (par exemple, des seuils de biais, des garanties de temps de disponibilité), les intègrent dans les processus de développement (évaluations d'impact, audits) et suivent les indicateurs clés de performance (KPI) d'éthique au sein de tableaux de bord de gouvernance. Un engagement continu des parties prenantes, des audits externes et la publication de rapports de transparence renforcent cette relation de confiance au fil du temps.
Exemple
Un gouvernement utilise un cadre de confiance pour son IA d'allocations de retour à l'emploi : il exige des évaluations éthiques formelles, publie un tableau de bord de transparence détaillant les erreurs et les biais du modèle, impose une intervention humaine pour toute dérogation aux critères d'éligibilité, et commande chaque année des audits à des tiers, garantissant ainsi que le système demeure digne de confiance pour les citoyens et les organismes de réglementation.