L’intelligence artificielle investit tous nos gadgets Tech

Atlantico : Comment l’IA révolutionne déjà les objets connectés populaires des téléphones Google Pixel en passant par les véhicules autonomes, les traducteurs ou les assistants vocaux ? 

Jean-Paul Pinte : L'intelligence artificielle a atteint un seuil de maturité qui nous permet de croire aujourd’hui qu’elle ne fait que s’infiltrer de plus en plus profondément dans chaque bribe de technologie que nous utilisons. L’IA générative, en particulier, est une invention qui semble destinée à nous suivre loin dans le futur, il est donc préférable d’essayer de comprendre où elle se dirige.

L’essor de l’IA au cours des dernières années, l’avenir de l’intelligence artificielle et la question de savoir si les nombreux films sur l’IA ont réellement prédit ce qui est à venir nous interroge de plus en plus.

Une vocation principale de l’IA, au sens où c’est ce qui occupera le plus de temps de calcul demandés par des IA dans le futur, sera de gérer et valoriser les objets connectés. Cela démystifie sans doute un peu l’IA, car elle sera dans cette fonction finalement assez peu visible. Mais, elle aura là une très grande utilité et une très grande pertinence.

Aujourd’hui, l’IA est à la fois partout et invisible. Nous la retrouvons dans nos machines informatiques, objets connectés, applications, réseaux sociaux, transports, dans le secteur militaire avec les drones, la publicité et même bientôt dans le réseau mobile. Elle s’essaye aussi dans les domaines plus créatifs comme la musique, le jeu vidéo, l’écriture de fictions ou d’articles. Récemment nous avons pu voir qu’elle était capable aussi de mettre à l’épreuve la véracité d’une image avec les deepfakes, ces montages très simples à réaliser mettant n’importe quel visage sur les acteurs et actrices de films pour adultes.

L’intelligence artificielle (IA) est devenue un élément clé de l’Internet des objets (IoT). Les objets connectés, tels que les voitures, les réfrigérateurs, les montres intelligentes, les caméras de sécurité et les thermostats intelligents, sont équipés de capteurs qui collectent des données. L’IA est utilisée pour analyser ces données et fournir des informations exploitables. Par exemple, l’IA peut être utilisée pour prédire les pannes de machines, optimiser la consommation d’énergie et améliorer la sécurité. L’IA peut également être utilisée pour améliorer l’expérience utilisateur en personnalisant les recommandations et en automatisant les tâches.

A propos des véhicules autonomes : un virage révolutionnaire

Le déploiement du véhicule autonome va non seulement transformer nos modes de transports, mais surtout avoir un impact sur l'évolution de la société - en termes de sécurité, d'environnement, d'urbanisme... – et sur l'industrie automobile elle-même, avec de nouveaux véhicules dans lesquels l’intelligence artificielle jouera un rôle déterminant. Pour mieux appréhender ce bouleversement, il est nécessaire de comprendre ce qui fait la spécificité du véhicule autonome et connecté, les prouesses technologiques que les acteurs du secteur doivent réaliser ainsi que le développement de collaborations entre recherches publique et privée. Inria est impliqué dans ce sujet depuis de très nombreuses années, avec des équipes de chercheurs et chercheuses venant de différents domaines scientifiques.

Pour qu'un véhicule puisse naviguer de manière autonome, sans pilote, il faut qu'il sache percevoir son environnement, analyser et interpréter les données qu'il reçoit et enfin prendre des décisions. Pour qu'un véhicule puisse naviguer de manière autonome, sans pilote, il faut qu'il sache percevoir son environnement, analyser et interpréter les données qu'il reçoit et enfin prendre des décisions. Les défis en lien avec la perception multisensorielle (capteurs, interprétation de la scène) et l’autonomie décisionnelle (planification d’itinéraires, de manœuvres, des trajectoires, et interactions véhicules-usagères et usagers) sont donc majeurs. Les méthodes de contrôle-commande de haut niveau sont également au cœur de la réflexion, afin que le véhicule puisse assurer de manière optimale sa stabilité, le confort des passagères et passagers (avec des contraintes sur les accélérations longitudinales et latérales), l’évitement ou le rattrapage des glissements et le contrôle du patinage.

Voir cet article qui évoque une étude de l’INRIA sur les véhicules autonomes et les objets connectés. Y sont abordés les composantes d’un livre blanc sur le sujet à savoir :

• Comment assurer la sécurité des systèmes et des communications fiables ?
• Un véhicule autonome peut-il comprendre son environnement ?
• Un pilote automatique peut-il être intelligent ?
• Comment valider un système aussi complexe ?

A propos des traducteurs et assistants vocaux

Les assistants vocaux intelligents sont devenus un élément incontournable de notre vie quotidienne, permettant des interactions plus simples et intuitives avec nos appareils électroniques. Grâce à l'intelligence artificielle et à la reconnaissance vocale, ces assistants vocaux sont capables de comprendre et de répondre à nos demandes vocales, révolutionnant la façon dont nous interagissons avec la technologie. 

Selon cet article, les assistants vocaux intelligents sont utilisés dans divers domaines et applications, tels que :

1.      Appareils grand public : Les assistants vocaux tels que Siri, Google Assistant et Amazon Alexa sont devenus courants dans les smartphones, les enceintes intelligentes et les dispositifs connectés pour la maison. Ces assistants permettent aux utilisateurs de contrôler leur environnement, d'accéder à des informations et de communiquer avec d'autres dispositifs simplement en utilisant leur voix.

2.      Automobile : ils sont intégrés dans de nombreux véhicules modernes, permettant aux conducteurs de contrôler les fonctionnalités de leur voiture, de rechercher des informations et d'accéder à des services de navigation et de divertissement sans lâcher le volant.

3.      Service client : Ils sont utilisés pour améliorer l'expérience client dans les centres d'appels, en offrant des réponses rapides et précises aux questions des clients et en automatisant certaines tâches pour réduire les temps d'attente et optimiser les ressources humaines.

4.      Santé : Les assistants vocaux peuvent être utilisés dans le domaine de la santé pour aider les patients à gérer leurs médicaments, à prendre des rendez-vous, à poser des questions sur leur état de santé ou à accéder à des conseils médicaux. De plus, ils peuvent aider les professionnels de la santé à accéder rapidement aux dossiers des patients et à prendre des notes lors des consultations.

5.      Éducation : Ils peuvent être utilisés dans les salles de classe pour faciliter l'apprentissage interactif, en offrant des réponses aux questions des élèves, en les aidant à pratiquer une langue étrangère ou en les guidant dans des exercices éducatifs.

À mesure que la technologie des assistants vocaux évolue, de nouvelles applications et fonctionnalités deviendront possibles. Voici quelques exemples d'applications futures pour les assistants vocaux intelligents :

1.      Traduction en temps réel : Ils pourraient être utilisés pour faciliter la communication entre personnes parlant différentes langues, en offrant une traduction vocale en temps réel lors de conversations ou de réunions.

2.      Accessibilité : Les assistants vocaux pourraient améliorer l'accessibilité des dispositifs électroniques pour les personnes souffrant de handicaps, en permettant un contrôle vocal complet et en fournissant des informations vocales pour remplacer les interactions visuelles. 

3.      Interaction homme-machine avancée : ils pourraient devenir des compagnons virtuels, capables de comprendre et de répondre aux émotions humaines et de fournir un soutien émotionnel ou des conseils personnalisés en fonction des besoins individuels.

4.      Automatisation et robotique : Ils pourraient être intégrés dans des robots et des systèmes automatisés pour permettre des interactions vocales simples et efficaces, facilitant la supervision et le contrôle des machines par les humains.

Toutes ces applications sont aisément adaptables au monde des traducteurs. 

Alors que les entreprises se démènent pour devenir le leader du secteur de l'IA, comment cette technologie s’intègre au cœur des objets tech ? Quels sont les principaux chantiers de l’IA pour les objets technologiques du quotidien ?

Compte tenu du mode de fonctionnement de ces objets connectés, les capteurs recueillent des données et peuvent les renvoyer dans des tableaux de bord accessibles aux utilisateurs. Voilà une explication claire et nette qui suffit largement pour confirmer que pour pouvoir traiter les données, les objets connectés ont encore besoin de l’Intelligence Artificielle.

En effet, en passant outre l’IA, vous ne pourrez profiter de tous les profits que peuvent vous procurer les objets connectés. Négligé l’IA voile l’essence même de l’Internet des Objets.

L’intégration de l’IA dans les objets connectés est un sujet d’actualité. Les objets connectés sont des dispositifs qui collectent des données et les transmettent à une application qui les utilise pour piloter ou aider à piloter ces objets. L’IA est indispensable pour exploiter efficacement les données recueillies, car elle permet de prendre des décisions et d’agir en fonction des données sans aucune intervention humaine 12. Cette combinaison entre IA et IoT permet d’augmenter la productivité et d’accroître l’automatisation au sein d’une entreprise, tout en réduisant les coûts 3. De nombreux secteurs sont déjà transformés par cette synergie technologique, tels que les industries de l’énergie, du retail, de la santé ou de la logistique 3

Pour mieux comprendre l’importance de l’Intelligence Artificielle, prenons le temps d’examiner les 3 points ci-après :

·        La précision dans le cadre du traitement des données aléatoires non stationnaires

En général, les capteurs proposent des mesures brutes avec notamment un faible intérêt pour l’interprétation humaine. Par ailleurs, dans ces données se glissent en abondance des erreurs qui restent en moyenne bien précises, mais bruitées autour. L’Intelligence Artificielle, associée à ses capacités d’apprentissage sont alors d’une importance capitale pour l’analyse, avec précision des données.

·        La production de données sur une grandeur intéressante

Les données recueillies par les capteurs des objets connectés ne sont pas immédiatement exploitables. Par exemple, si vous souhaitez obtenir la variation de votre position, vous pouvez vous servir d’un accéléromètre, mais celui-ci ne vous donnera pas des résultats directs sur votre emplacement. Donc, pour synthétiser et faire correspondre les données obtenues à une mesure utilisable, l’utilisation de l’Intelligence Artificielle est de mise.

·        La gestion de capteurs et de données

Comme il n’y a qu’un seul tableau de bord comme approche, il s’avère difficile de gérer le nombre incroyable d’objets connectés. L’Intelligence Artificielle est donc le seul moyen d’organiser le pilotage de toutes les données recueillies.

Comment l’intelligence artificielle pourrait révolutionner les objets tech de demain ? Quels sont les projets les plus prometteurs pour l’IA ? 

L’IA générative n’est pas la seule intelligence artificielle actuellement utilisée en entreprise. Ces quelques exemples tirés du site ZDNET nous expliquent comment l’IA peut transformer radicalement les pratiques et les normes traditionnelles d’un secteur professionnel. Dans les entreprises interrogées, l’adoption de l’IA a permis d’améliorer l’efficacité, la sécurité, l’expérience des clients ou encore l’innovation.

IA et transformation des organisations

Les dirigeants interrogés ont aussi un avis sur l’adoption soudaine de l’IA générative par différentes organisations.

« L’IA générative est une technologie fascinante, mais encore très récente », met en garde Jiani Zhang, vice-présidente exécutive et directrice des logiciels de Capgemini Engineering; filiale de Capgemini. « De nombreuses entreprises expérimentent la GenAI pour son potentiel à accélérer le développement de cas d’utilisation dans les domaines de la gestion des connaissances, de l’assistance et même de la génération de code », ajoute-t-elle. Malgré l’importance croissante de la GenAI, les degrés d’adoption varient – principalement en raison des réserves quant à l’intégrité du contenu généré. Pour les organisations qui souhaitent adopter des technologies d'IA, la dirigeante formule trois recommandations :

1.     De nouveaux processus doivent être mis en place pour gérer les aspects réglementaires et éthiques du développement de l’IA avec la génération de code.

2.     Les organisations et les utilisateurs doivent pouvoir faire confiance au contenu généré, et les experts doivent donc s’assurer de la validité des grands modèles de langage (LLM) qui sont déployés.

3.     Des nouveaux processus devront être mis en œuvre au cours du cycle de vie du développement, avec des méthodes de validation du contenu généré.

4.      Slalom, une société de conseil en affaires et en technologie présente sur quatre continents, a interrogé 200 dirigeants américains sur leurs investissements dans l’IA en 2023 et leurs prédictions pour 2024. L’enquête montre comment les entreprises utilisent l’IA aujourd’hui et ce qu’elles pourraient faire à l’avenir. Les résultats de l'enquête ont révélé deux statistiques contradictoires : d'une part, 71 % des dirigeants ne comprennent pas pleinement l’étendue des tâches que l’IA peut faire pour leur entreprise et, d'autre part, 87 % d’entre eux ont lancé des initiatives d’adoption ou de transformation de l’IA.

Parmi les tâches incomprises, on trouve par secteur :

·        Organisation et personnel : adaptation de la main-d’œuvre et de la culture à la collaboration avec l’IA.

·        Technologie et données : outils, plateformes et ensembles de données essentiels pour l’IA.

·        Valeur pour l’entreprise et le client : améliorer l’expérience client et la valeur marchande grâce à l’IA.

·        Alignement stratégique et orchestration : intégration de l’IA dans la stratégie et les opérations de l’entreprise.

·        Sécurité, éthique et gouvernance : garantir des pratiques d’IA éthiques, sécurisées et gouvernées.

« La plupart des entreprises avec lesquelles nous discutons ont déjà réalisé des investissements dans l’IA, par exemple avec des chatbots pour leurs clients, ou des formations en interne pour leurs employés », rapporte Tony Ko, directeur général du développement commercial et de l’analyse avancée chez Slalom Consulting. « Ces investissements sont des enjeux de taille pour qu’elles restent compétitives. »

Mais l’enquête de Slalom montre également que 61 % des dirigeants affirment que leur entreprise a du mal à suivre le rythme des progrès de l’IA. « Le plus grand défi est de savoir où aller ensuite. Les dirigeants demandent de l’aide pour construire leurs visions à long terme et déterminer les investissements qu’ils doivent faire pour se démarquer de leurs concurrents », précise-t-il.

Par conséquent, l’enquête de Slalom révèle que 70 % des dirigeants prévoient d’augmenter les ressources et le budget alloués à l’IA en 2024. On voit bien ici que l’IA n’est pas un simple ajout, mais une force essentielle qui conduit au changement, révolutionne les secteurs et redéfinit ce qui est possible dans toutes les industries, traditionnelles comme nouvelles. 

Points communs des améliorations proposées par l'IA sur ces différents cas clients

Après nous être entretenus avec Ericsson, SoFi, Hexagon, Revolear, Abpro et The Digital Panda, nous avons identifié quelques points communs concernant leur utilisation de l’IA :

·        Une amélioration de l’efficacité : SoFi et Hexagon utilisent l’IA pour accélérer des processus traditionnellement manuels. Pour SoFi, cela signifie un service client plus rapide. Pour Hexagon, cela se traduit par un traitement plus rapide des données pour la sécurité publique.

·        Une amélioration de la prise de décision : L’IA d’assistance d'Hexagon fournit des informations aux agences de sécurité publique, les aidant à prendre des décisions éclairées qui peuvent prévenir des risques ou des menaces potentiels.

·        Des solutions centrées sur le client : L’intégration par SoFi d’une plateforme d’IA conversationnelle pour améliorer son service client et l’optimisation par Revolear du processus de vente B to B témoignent toutes deux d’un engagement à améliorer l’expérience des clients.

·        Une amélioration de la sécurité et de la conformité : Ericsson et Hexagon, se distinguent par leur engagement à mettre l’IA au service de la sécurité. Ericsson se concentre sur la sécurité au travail tandis qu’Hexagon met l’accent sur la sécurité publique et la prévention du crime.

·        L’innovation dans les secteurs traditionnels : L’approche d’Abpro basée sur l’IA pour la découverte de médicaments dans l’industrie biopharmaceutique et l’application de l’IA par Ericsson dans les télécommunications mettent en évidence le potentiel de transformation de l’IA dans des secteurs établis de longue date.

·        Un apprentissage adaptatif et évolutif : L’utilisation de l’IA par The Digital Panda pour la création rapide de maquettes illustre la façon dont les solutions basées sur l’IA peuvent évoluer et s’adapter pour fournir de meilleurs résultats au fil du temps.

·        Une remise en question du statu quo : Des entreprises comme Revolear et Abpro utilisent l’IA pour redéfinir les normes dans leurs secteurs, du commerce B to B à la découverte de médicaments.

·        Des solutions holistiques : L’approche globale d’Ericsson pour assurer la sécurité de ses employés en intégrant l’IA, la vision par ordinateur et l'IoT, témoigne d’une utilisation holistique de la technologie pour résoudre des problèmes complexes.

En substance, ces thèmes soulignent le potentiel de transformation de l’IA dans divers secteurs, de la banque à l'industrie pharmaceutique, et son rôle dans la stimulation de l’efficacité, de la sécurité et de l’innovation.

2023 année de l'IA, 2024 aussi

Kevin McClelland, directeur général de Slalom Build, résume parfaitement la situation : « Pour de nombreuses organisations, adopter l’IA générative revient à essayer de sauter dans un train en marche les yeux bandés. Elles ressentent l’urgence de bouger, mais c’est difficile à faire, et elles ne sont même pas sûres que cela les mènera dans la bonne direction. »

Il est clair que le train en marche n’est pas prêt de s’arrêter. Nous avons atteint un point de basculement massif dans ce que l’IA peut faire pour les individus et les entreprises. Et si l'intelligence artificielle a marqué l'année 2023, son essor devrait exploser en 2024.

« De nombreuses entreprises n’ont pas prévu de budget pour adopter l’IA à grande échelle en 2023, en raison d'inquiétudes suscitées par une éventuelle récession. Ces préoccupations n’ont pas changé, mais beaucoup se préparent à dépenser davantage pour l’IA en 2024. Leur crainte de prendre du retard l’emporte sur l’incertitude économique », raconte à ZDNet Ali Minnick, directeur général des services consultatifs mondiaux de Slalom.

Le développement et la démocratisation de l’IA au cœur des objets connectés doivent-ils nous alerter ou nous inquiéter sur le plan de la sécurité, de la régulation et de l’éthique ?

Le développement massif des interactions IA et objets connectés ne sont pas sans poser des questions d’éthique et de risques pour leurs utilisateurs.

Dans le cadre de sa stratégie numérique, l'UE souhaite réglementer l'intelligence artificielle (IA) pour garantir de meilleures conditions de développement et d'utilisation de cette technologie innovante. L'IA peut apporter de nombreux avantages, tels que de meilleurs soins de santé, des transports plus sûrs et plus propres, une fabrication plus efficace, ainsi qu'une énergie moins chère et plus durable

En avril 2021, la Commission européenne a proposé le premier cadre réglementaire de l'UE pour l'IA. Il propose que des systèmes d'IA qui peuvent être utilisés dans différentes applications soient analysés et classés en fonction du risque qu'ils présentent pour les utilisateurs. Les différents niveaux de risque impliqueront plus ou moins de réglementation. Une fois approuvées, ces règles seront les premières au monde sur l'IA.

Loi sur l'IA : des règles différentes pour différents niveaux de risque

Les nouvelles règles établissent des obligations pour les fournisseurs et les utilisateurs en fonction du niveau de risque lié à l'IA. Bien que de nombreux systèmes d'IA présentent un risque minimal, ils doivent être évalués.

Risque inacceptable

Les systèmes d'IA à risque inacceptable sont des systèmes considérés comme une menace pour les personnes et seront interdits. Ils comprennent:

• la manipulation cognitivo-comportementale de personnes ou de groupes vulnérables spécifiques : par exemple, des jouets activés par la voix qui encouragent les comportements dangereux chez les enfants

• un score social : classer les personnes en fonction de leur comportement, de leur statut socio-économique, de leurs caractéristiques personnelles

• des systèmes d'identification biométrique en temps réel et à distance, tels que la reconnaissance faciale

Certaines exceptions peuvent être autorisées : par exemple, les systèmes d'identification biométrique à distance "a posteriori", où l'identification se produit après un délai important, seront autorisés à poursuivre des crimes graves et seulement après l'approbation du tribunal.

Risque élevé  

Les systèmes d'IA qui ont un impact négatif sur la sécurité ou les droits fondamentaux seront considérés comme à haut risque et seront divisés en deux catégories.

1. Les systèmes d'IA qui sont utilisés dans les produits relevant de la législation de l'UE sur la sécurité des produits. Cela comprend les jouets, l'aviation, les voitures, les dispositifs médicaux et les ascenseurs.

2. Les systèmes d'IA relevant de huit domaines spécifiques qui devront être enregistrés dans une base de données de l'UE :

• l'identification biométrique et la catégorisation des personnes physiques

• la gestion et l'exploitation des infrastructures critiques

• l'éducation et la formation professionnelle

• l'emploi, la gestion des travailleurs et l'accès au travail indépendant

• l'accès et la jouissance des services privés essentiels et des services et avantages publics

• les forces de l'ordre

• la gestion de la migration, de l'asile et du contrôle des frontières

• l'aide à l'interprétation juridique et à l'application de la loi.

Tous les systèmes d'IA à haut risque seront évalués avant leur mise sur le marché et tout au long de leur cycle de vie.

IA générative

L'IA générative, comme ChatGPT, devrait se conformer aux exigences de transparence :

• indiquer que le contenu a été généré par l'IA

• concevoir le modèle pour l'empêcher de générer du contenu illégal

• publier des résumés des données protégées par le droit d'auteur utilisées pour la formation

Risque limité

Les systèmes d'IA à risque limité doivent respecter des exigences de transparence minimales qui permettraient aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées. Après avoir interagi avec les applications, l'utilisateur peut alors décider s'il souhaite continuer à l'utiliser. Les utilisateurs doivent être informés lorsqu'ils interagissent avec l'IA. Cela inclut les systèmes d'IA qui génèrent ou manipulent du contenu image, audio ou vidéo (par exemple, les deepfakes, des contenus faux qui sont rendus crédibles par l'IA).

La conception éthique dès le début

Cet article récent nous dresse le 7 leviers pour garantir une IA éthique.

Le premier levier essentiel pour garantir une IA éthique réside dans sa conception même. En effet, les développeurs doivent intégrer des considérations éthiques dès les premières phases du développement. Cela signifie :

– Evaluer les implications morales de l’IA,

– Identifier les biais potentiels

– Réfléchir aux conséquences sociales de son utilisation.

Finalement, il est primordial d’adopter une approche inclusive et diversifiée lors de la constitution des équipes de développement, afin de minimiser les biais inconscients.

La transparence et l’explicabilité

L’opacité de l’IA peut être source de méfiance et de problèmes éthiques. Il est important de rendre les décisions prises par les systèmes d’IA compréhensibles par les humains (L’IA n’est pas l’ennemi de l’homme mais bien son compagnon au quotidien !). Cela peut être réalisé grâce à des modèles expliquables, des visualisations claires du processus décisionnel de l’IA et la mise à disposition de documentation détaillée. La transparence permet aux utilisateurs de comprendre comment les décisions sont prises et de déceler d’éventuels biais. 

La collecte et l’utilisation responsable des données

L’IA repose largement sur les données pour apprendre et généraliser à partir de celles-ci. Il est essentiel de collecter des données de manière éthique, en respectant la vie privée et en évitant les données biaisées ou discriminatoires. De plus, il faut veiller à obtenir le consentement éclairé des individus dont les données sont utilisées. L’utilisation de données provenant de sources variées et représentatives contribue à réduire les biais indésirables.

L’apprentissage continu et l’adaptation 

Les systèmes d’IA doivent être conçus pour apprendre et s’adapter en continu. Cependant, cela doit être fait de manière responsable. La surveillance constante de l’IA et l’identification rapide des dérives potentielles sont essentielles pour éviter que les systèmes ne génèrent des résultats inappropriés ou biaisés au fil du temps. L’ajout de mécanismes d’apprentissage éthique dans les algorithmes peut aider à corriger ces dérives. 

L’engagement avec les parties prenantes

Les parties prenantes, notamment les experts en éthique, les utilisateurs, les chercheurs et les décideurs politiques, doivent être impliquées dans le développement, l’évaluation et la régulation de l’IA. Effectivement, leur diversité d’opinions et d’expertises contribue à identifier les problèmes éthiques potentiels et à formuler des solutions adéquates.

La réglementation et les normes éthiques

De nos jours, les gouvernements et les organismes de réglementation jouent un rôle crucial dans la promotion d’une IA éthique. L’établissement de normes éthiques et de lignes directrices contraignantes peut aider à encadrer le développement et l’utilisation de l’IA. Cependant, ces réglementations doivent être flexibles pour s’adapter à l’évolution rapide de la technologie.

La responsabilité et la reddition de comptes

Les développeurs et les organisations qui déploient des systèmes d’IA doivent être tenus responsables de leurs actions. Cela signifie qu’ils doivent être prêts à assumer les conséquences de l’utilisation de l’IA, qu’elles soient positives ou négatives. La reddition de comptes peut encourager à adopter des pratiques éthiques et à éviter les comportements risqués.

En conclusion, assurer une IA éthique nécessite une approche multidimensionnelle. Cela implique une réflexion profonde dès la phase de conception, la transparence dans les décisions prises, une utilisation responsable des données, un engagement avec les parties prenantes et la mise en place de réglementations adaptées En combinant ces leviers et actions, nous pouvons façonner un avenir où l’IA améliore notre société tout en respectant nos valeurs éthiques fondamentales.