IA responsable
Pratique qui consiste à concevoir, développer et déployer des systèmes d'IA de manière éthique, transparente et responsable envers les parties prenantes et la société.
Définition
Discipline holistique intégrant des principes éthiques (équité, transparence, responsabilité), une gouvernance robuste (comités d'éthique, analyses d'impact) et des contrôles techniques (explicabilité, atténuation des biais). Les programmes d'IA responsables définissent les valeurs organisationnelles, les mettent en correspondance avec les exigences de conception, intègrent des points de contrôle éthiques dans les pipelines de développement et mesurent les résultats à l'aide de KPI éthiques, garantissant ainsi que l'IA sert les intérêts de la société et des parties prenantes.
Exemple concret
Une entreprise de réseaux sociaux lance une initiative « IA responsable » : tous les algorithmes de recommandation doivent réussir des tests d'équité avant le déploiement, fournir des explications destinées aux utilisateurs et inclure des contrôles de « désinscription ». Un comité d'éthique interne en matière d'IA examine la conformité et des rapports semestriels révèlent les performances par rapport aux indicateurs de responsabilité interne.
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