L’intelligence artificielle est devenue omniprésente influençant de nombreux aspects de la vie quotidienne.
Cependant, son développement soulève des questions éthiques majeures qui nécessitent un cadre rigoureux pour éviter les abus et garantir son utilisation responsable.
Étymologie
Le terme « éthique » provient du grec ancien « ethikos », qui signifie « relatif aux mœurs ».
Appliqué à l’intelligence artificielle, il désigne l’ensemble des principes et valeurs guidant le développement et l’exploitation des technologies d’IA dans le respect des droits humains et de la société.
Contexte et historique
Avec l’émergence des systèmes d’IA avancés capables d’affecter la société à grande échelle, la question de l’éthique se pose avec acuité.
Depuis les années 2010, chercheurs, entreprises technologiques et gouvernements ont élaboré des cadres réglementaires et des lignes directrices pour assurer une IA responsable.
Et ce dans l’objectif d’éviter les discriminations, protéger les données personnelles et garantir la transparence des décisions issues des modèles IA.
Principes de l’IA éthique
Une IA dite éthique repose sur plusieurs principes clés :
- Transparence : les algorithmes doivent être explicables et compréhensibles.
Avec la montée des enjeux financiers et géopolitiques liés à l’intelligence artificielle, les sociétés comme OpenAI ou Google rechignent à divulguer les mécanismes de fonctionnement de leurs systèmes.
Un système d’IA open source est souvent perçu comme plus éthique, car il permet une transparence accrue. - Impartialité : éviter les biais algorithmiques pouvant entraîner des discriminations. Dans le secteur du recrutement à titre d’exemple.
- Confidentialité des données : mise en place de mesures pour respecter les règlements sur la protection des données, comme le RGPD en Europe.
- Droits d’auteur : une IA éthique doit fournir les sources de ses réponses de façon précise. Comme le fait Perplexity.ai.
- Responsabilité : définir clairement les responsabilités en cas de dysfonctionnement ou de mauvaise décision de l’IA.
- Bénéfice sociétal : garantir que l’IA apporte une valeur ajoutée à la société sans causer de préjudices.
Par exemple, l’utilisation de l’IA dans la surveillance de la population peut porter atteinte aux libertés individuelles si elle est déployée sans cadre réglementaire strict.
Est-ce qu’une IA Open source est éthique ?
Un système d’IA open source est souvent perçu comme plus éthique, car il permet une transparence accrue. Les communautés peuvent examiner et auditer le code pour détecter d’éventuels biais ou problèmes de sécurité.
Cependant, l’open source ne garantit pas nécessairement une IA éthique, car les biais peuvent être intégrés dès la conception, et la gouvernance du projet reste un facteur clé.
Limites de l’IA éthique
Malgré son intérêt, l’IA éthique se heurte à un certain nombre d’obstacles. En voici quelques-uns :
- Absence de standardisation sur les régulations : L’Europe, les Etats-Unis ou la Chine n’ont pas la même approche en termes de régulation de l’IA. L’Europe veut réguler l’IA de façon plus stricte. Ce qui s’est traduit par l’AI Act. Alors que les USA ont une stratégie plus permissive.
- Complexification des modèles d’IA : A mesure que les outils d’IA s’améliorent avec des technologies plus avancées, leur explicabilité apparait plus difficile.
Alors que l’IA éthique repose sur la transparence et l’explicabilité, entre autres. - Risque de ralentissement de l’innovation en raison des limitations : Ce point ne fait pas l’unanimité parmi les experts en IA.
Le principe est qu’une restriction stricte sur l’accès et l’utilisation des données pourrait limiter ou ralentir l’entraînement des modèles (LLM). Le fait est que les systèmes d’IA les plus développés ne sont pas en Europe ou la réglementation est plus sévère. Peut-être est-ce l’une des raisons qui explique l’absence de leader en IA sur le Vieux Continent.
A retenir
L’IA éthique est un enjeu majeur pour assurer le développement responsable des technologies intelligentes.
Elle repose sur des principes fondamentaux tels que la transparence, l’impartialité (pas de biais ou de discrimination) et la protection des données. Son adoption dans divers secteurs vise à maximiser les bénéfices tout en minimisant les risques, garantissant ainsi une IA qui profite à l’ensemble de la société sans causer de préjudices.
Pour aller plus loin sur le sujet :
Observatoire mondial de l’éthique et de la gouvernance de l’IA