Quels nouveaux enjeux et solutions data-driven pour une IA de confiance à déployer dans les entreprises ?
Ces dernières années, IA et Éthique ont régulièrement alimenté les débats au gré de controverses impliquant de grands acteurs de la Tech.
Pour une Intelligence Artificielle de confiance, le véritable défi est de s’assurer qu’elle est conçue de manière à ne pas reproduire nos biais culturels. Il est donc impératif de se préparer, dès maintenant, à concevoir et maintenir des systèmes d’IA de confiance.
De nombreuses entreprises s’interrogent sur la stratégie et la feuille de route à adopter. Pour les accompagner dans leur transformation, Artefact et IBM proposent des solutions concrètes autour de 3 piliers :
1. La conformité juridique : qu’elle soit avec les réglementations européennes et internationales actuelles ou à venir, qui constituent la base d’une IA éthique et légale.
2. La conception technique de l’IA et de son cycle de vie : en explorant tant les défis techniques que les solutions existantes.
3. La gestion de la transformation, ou change management : un chantier transverse organisationnel afin de consolider l’éthique by design dans la culture d’entreprise.
Téléchargez cet ouvrage pour vous inspirer et mieux comprendre ces enjeux critiques pour toute entreprise qui engage sa responsabilité sociétale.
Table des matières
Découvrez et comprenez les nouveaux enjeux et solutions data-driven pour une IA de confiance à déployer dans les entreprises.
1 - Quelles solutions pour une Intelligence Artificielle de confiance by design :un dialogue entre éthique et technique
2 - Entre Soft Law et prémisses de réglementation, un contexte juridique en construction
- Les 7 principes fondamentaux pour une IA de confiance
- Un cadre légal en cours de construction à l’échelle internationale
- Se conformer à la réglementation en vigueur et anticiper les futures dispositions réglementaires
3 - Des solutions techniques pour redresser les biais, dès la conception
- Pourquoi les systèmes d’Intelligence Artificielle peuvent-ils comporter des biais ?
- Concevoir une IA de confiance, tout au long du cycle de vie du système
4 - Change Management :former les collaborateurs, adopter une gouvernance dédiée et documenter systématiquement les traitements
5 - Développer des systèmes moins humains, mais plus humanistes
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