IA éthique
Pratique qui consiste à concevoir, développer et déployer des systèmes d'IA d'une manière conforme aux principes et valeurs éthiques, garantissant l'équité, la responsabilité et la transparence.
Définition
Une approche holistique qui intègre des considérations éthiques, telles que l'atténuation des biais, le consentement des utilisateurs, les garanties de confidentialité et la surveillance de l'impact, à chaque phase du cycle de vie de l'IA. L'IA éthique nécessite une collaboration multidisciplinaire (philosophes, experts du domaine, technologues), des processus de gouvernance clairs (comités d'éthique, analyses d'impact) et des KPI éthiques mesurables (mesures d'équité, scores de transparence).
Exemple concret
Une start-up du secteur de la santé met en œuvre une IA éthique en convoquant un comité d'éthique chargé de superviser son robot de contrôle des symptômes. Ils nécessitent des tests de biais dans tous les groupes d'âge, des dialogues avec le consentement des utilisateurs avant de recueillir les symptômes et des enquêtes post-déploiement pour s'assurer que les recommandations respectent l'autonomie des patients et ne favorisent pas par inadvertance certains groupes démographiques.
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