L’importance de l’éthique dans l’IA générative

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L’IA générative gagne en popularité, les outils d’IA sont exploités en vue d’ améliorations et de gains d’efficacité dans tous les domaines de l’entreprise, comme l’amélioration de l’expérience client, l’amélioration de la collecte de données et le renforcement des mesures de cybersécurité.

Tribune par Christophe Gaultier, Directeur Opentext Cybersecurity – Les experts financiers prévoient que le marché de l’IA atteindra un chiffre d’affaires de 400 milliards de dollars d’ici 2027, près de 75 % des dirigeants considèrent l’IA comme un avantage important pour l’avenir des entreprises.

Pour garantir les meilleurs usages, il est crucial de continuer à améliorer l’éthique des outils de l’IA générative. De nombreuses organisations intègrent maintenant cette technologies dans leurs opérations, de fait l’adoption d’une IA éthique peut également accroître l’avantage concurrentiel, simplifier les tests d’outils et augmenter l’adhésion par les utilisateurs finaux.

Attention aux biais dans les données d’entraînement de l’IA

Les données d’apprentissage peuvent être biaisées, ce qui conduira l’IA à produire des résultats biaisés. Ce biais peut être explicite ou implicite, volontaire ou involontaire, mais il se traduit par des réponses faussées dans les deux cas.

Les données peuvent par exemple refléter des pensés humaines en raison de préjugés sociétaux, d’inégalités historiques ou d’autres présentés lors de la collecte des données. Un modèle d’IA est conçu pour identifier des modèles afin de fournir des résultats pertinents. Si le modèle apprend à partir d’un ensemble de données biaisées, il est fort probable qu’il perpétue ce biais.

Promouvoir l’explicabilité et la transparence des modèles

Deux autres considérations éthiques importantes en matière d’IA sont l’explicabilité et la transparence des modèles.

Un modèle transparent peut offrir une meilleure fonctionnalité qu’un modèle opaque, car il fournit aux utilisateurs des explications sur ses résultats. Un modèle opaque n’a pas besoin d’expliquer son processus de raisonnement, ce qui introduit un risque et une responsabilité potentielle si des résultats inattendus ou inexacts sont fournis par un outil d’IA générative. Ce manque de visibilité rend également les modèles opaques plus difficiles à tester que leurs homologues transparents. Il est donc important d’envisager des outils d’IA générative très transparents lorsque l’on cherche à construire des systèmes éthiques.

L’explicabilité des modèles d’IA est un autre aspect important de la création de systèmes éthiques, mais difficile à contrôler. Les modèles d’IA, en particulier les modèles d’apprentissage profond, utilisent des milliers de paramètres lors de la création d’un résultat. Ce type de processus peut être presque impossible à suivre du début à la fin, ce qui limite la visibilité pour l’utilisateur. Le manque d’explicabilité a déjà été démontré dans des problèmes du monde réel ; nous avons vu de nombreux exemples d’hallucinations de l’IA, comme l’erreur du chatbot Bard en février 2023, qui se produit lorsqu’un modèle fournit un résultat qui est entièrement faux ou invraisemblable. Un manque d’explicabilité peut contribuer aux hallucinations en empêchant les développeurs d’identifier et de résoudre le problème fondamental d’un modèle.

Pour comprendre pourquoi des hallucinations ou des phénomènes similaires se produisent, il est essentiel d’intégrer la transparence dans les modèles d’IA dès le départ. Savoir quelles données un modèle d’IA utilise, d’où elles proviennent et comment le modèle a été généré peut éviter les problèmes d’explicabilité et de transparence et, en fin de compte, contribuer à un paysage de l’IA plus éthique.

Répondre aux préoccupations éthiques par la conception et l’utilisation des données

Pour atténuer ces problèmes, les leaders technologiques et les créateurs d’IA peuvent se concentrer sur deux principes clés pour développer des modèles éthiques et sécurisés :

  1. Le respect de la vie privée dès la création

Les paramètres de confidentialité peuvent être mis en œuvre tout au long du processus de conception du modèle d’IA, y compris la sélection et le traitement des données et le type de modèle et d’algorithme utilisé. La confidentialité différentielle permet également aux développeurs d’appliquer des garanties statistiques sur le niveau de confidentialité des différents éléments de données. En intégrant des paramètres de confidentialité dans chacun de ces domaines, les utilisateurs et les développeurs d’outils d’IA générative restent protégés.

En outre, en intégrant la protection de la vie privée dans la conception du modèle, les responsables technologiques peuvent éviter les violations de données et les attaques résultant des faiblesses des modèles d’IA.

  1. Minimisation des données

Les données non disponibles ne sont pas des données qui peuvent être volées. C’est pourquoi un autre élément clé de la construction de systèmes d’IA éthiques consiste à limiter autant que possible l’utilisation des données. Par exemple, les développeurs de modèles d’IA peuvent pratiquer l’ingénierie des caractéristiques et la réduction de la dimensionnalité, et ils peuvent également essayer de sélectionner des algorithmes avec moins de colonnes de collecte pour éviter la surutilisation des données. La minimisation de la collecte de données améliore l’éthique générale des outils d’IA et réduit le risque de violation et de vol de données.

Alors que l’IA continue de transformer notre façon de travailler et de vivre, nous devons faire face aux dilemmes éthiques liés à sa création et à son utilisation, y compris les préjugés potentiels. En suivant ces principes de développement, en sensibilisant les collaborateurs aux limites et aux dangers de l’IA et en vérifiant minutieusement les outils d’IA utilisés, nous pouvons construire des modèles plus éthiques et améliorer leur sécurité pour tous.

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