Quelles bonnes pratiques pour une utilisation éthique de l’IA ?
L’avènement de l’intelligence artificielle (IA) représente une avancée technologique majeure, proposant de nouvelles opportunités pour les organisations de tous secteurs. Les applications basées sur l’IA offrent des solutions innovantes pour résoudre divers problèmes, et se révèlent être des outils pertinents pour la prise de décision dans des domaines variés, tels que la santé, la sécurité, etc.
Or, comme pour toute technologie, l’IA peut avoir des effets indésirables sur les individus et la société. L’utilisation de l’IA soulève des enjeux éthiques majeurs, notamment en matière de protection des données à caractère personnel. Les systèmes d’IA traitent le plus souvent un volume important de données personnelles, ce qui peut entraîner des risques pour les droits et libertés personnes concernées.
Découvrez dans cet article les bonnes pratiques, et les principes clés devant être pris en compte par les développeurs d’IA, les fabricants et les fournisseurs de services pour assurer une utilisation responsable et conforme de l’IA, dans le respect des droits des personnes.
Qu’est-ce qu’un système d’IA ?
Un système d’IA consiste en une infrastructure technologique qui utilise des algorithmes et des modèles informatiques pour effectuer des tâches traditionnellement réservées à l’intelligence humaine.
Les systèmes d’IA peuvent être classés en deux catégories principales selon leur capacité d’apprentissage :
- les systèmes d’IA étroits, conçus pour exécuter une tâche spécifique
- les systèmes d’IA généraux, à même d’apprendre et de s’adapter à de nouvelles situations
Les applications les plus fréquentes des systèmes d’IA incluent la reconnaissance vocale, la recommandation de contenu, la prédiction de données, la conduite autonome, le diagnostic médical, etc.
Quels sont les risques du recours à l’IA
Bien que l’utilisation des systèmes d’IA présente de nombreux avantages, ces innovations peuvent entraîner des conséquences néfastes pour les personnes physiques. Parmi ces risques, nombreux se rattachent à la gestion et à l’utilisation des données personnelles, et concernent notamment :
- La violation de la vie privée : Les systèmes d’IA traitant de grandes quantités de données personnelles, des violations de la vie privée peuvent avoir lieu avec des conséquences graves pour les personnes concernées, en particulier lorsque les données ne sont pas suffisamment protégées.
- La discrimination : Les systèmes d’IA peuvent être biaisés, engendrant des discriminations envers certaines catégories de personnes. Par exemple, un système d’IA utilisé pour recruter des candidats peut présenter des biais défavorables envers les femmes ou les personnes handicapées, entraînant ainsi un manque d’égalité des chances pour ces personnes.
- Les cyberattaques : Les systèmes d’IA peuvent être vulnérables aux attaques. Des attaquants peuvent ainsi par exemple manipuler les données d’entrée pour induire des erreurs dans les prédictions du modèle, compromettant ainsi son intégrité et sa fiabilité.
- Le manque de transparence : Certains modèles d’IA sont souvent considérés comme des « boîtes noires » en raison de leur complexité et de leur opacité. Comprendre comment un modèle prend des décisions peut être difficile, ce qui entrave la transparence vis-à-vis des individus.
Quelles règlementations sur l’IA ?
Les systèmes d’IA reposant sur l’usage d’un grand nombre de données personnelles, les règles sur la protection des données s’appliquent à toutes leurs phases de cycle de vie, depuis leur développement jusqu’à leur utilisation. L’articulation entre le Règlement Général sur la Protection des Données et l’IA est donc évidente. Les acteurs de l’IA doivent porter une attention particulière aux aspects juridiques liés aux données personnelles.
En plus de ces règles, des discussions sont en cours dans le cadre d’une proposition de règlement européen sur l’IA : IA Act. Il s’agit du premier règlement au monde spécifiquement appliqué à l’intelligence artificielle en Europe. L’IA Act a pour objectif de garantir que l’IA est développée et utilisée de manière sûre, responsable et conforme aux droits fondamentaux.
D’autres dispositions légales peuvent s’appliquer également aux systèmes d’IA en fonction du secteur concerné, telles que les lois sur la sécurité des produits, les règles en matière de santé, etc.
Quels sont les principes à respecter ?
Un système d’IA responsable exige le respect d’un certain nombre de principes, et doit être conçu, développé et utilisé de manière à ne pas nuire aux droits et aux libertés des individus, dans le but de répondre aux questions éthiques que soulève son utilisation.
Pour assurer un usage conforme des données personnelles collectées et traitées dans le cadre des systèmes d’IA, les développeurs, fabricants et prestataires de services d’IA doivent adopter une approche axée sur la protection de la vie privée, intégrant des principes de transparence, de responsabilité et de respect des droits des personnes.
Protection dès la conception et par défaut
Les systèmes d’IA doivent être conçus en intégrant les principes de protection des données dès la conception. Cela garantit que les données personnelles sont traitées de manière conforme et sécurisée dès le départ. Il est également nécessaire que les paramètres du système assurent par défaut le plus haut niveau de confidentialité, minimisant ainsi la collecte et le traitement des données personnelles.
Conseils
- Collaborer avec des experts en matière de protection des données dès les premières phases de conception du système d’IA
- Mettre en place des sessions de formation régulières pour sensibiliser les équipes de développement à la protection des données
- Elaborer les systèmes d’IA en tenant compte des principes de protection des données, lors de la conception des différentes fonctionnalités
Limitation de la finalité
Un système d’IA utilisant des données personnelles doit être élaboré, entrainé et mis en œuvre dans le cadre d’une finalité clairement définie. Tout élargissement de la finalité doit être justifié, et les utilisateurs doivent en être informés.
Conseils
- Avant le début du projet, définir clairement les objectifs du traitement des données en collaboration avec les parties prenantes
- Documenter ces finalités de manière transparente
- Établir un processus interne pour examiner et analyser toute nouvelle finalité ou toute extension des objectifs, en veillant à assurer une communication transparente avec les utilisateurs et à respecter les principes de licéité des traitements
Transparence
La transparence dans les systèmes d’IA implique d’informer sur les modalités du traitement des données personnelles, et de rendre compréhensibles les processus décisionnels automatisés. Les concepteurs et fabricants doivent fournir des explications claires sur la manière dont le système utilise les données pour prendre des décisions, surtout lorsqu’il s’agit de décisions ayant un impact important sur les personnes. Les utilisateurs doivent également être informés sur les données collectées, la manière dont elles sont traitées, les droits dont ils bénéficient, etc.
Conseils
- Fournir les informations requises via des interfaces utilisateur claires
- Recourir à des modalités d’informations simples pour rendre les informations facilement accessibles aux utilisateurs
- Mettre en place des pages d’informations détaillées expliquant les types de données collectées, les modalités de traitement et les implications sur la vie privée associées
Licéité des traitements
Le traitement de données personnelles doit être licite, fondé sur l’une des bases prévues par le RGPD, telles que le consentement de la personne concernée, l’exécution d’un contrat, le respect d’une obligation légale, ou l’intérêt légitime.
Conseils
- Établir une procédure adaptée et conforme pour obtenir le consentement explicite lorsque nécessaire
- Veiller à ce que chaque traitement de données personnelles repose sur l’un des fondements définis par le RGPD
- Documenter ces bases légales pour démontrer la licéité des traitements en cas de besoin
Minimisation des données
Les développeurs et concepteurs des systèmes d’IA doivent porter une attention particulière à la qualité, à l’origine et à la quantité des données personnelles utilisées. Ils doivent veiller à n’utiliser que des données conformes et à ne collecter que les données nécessaires à la réalisation des objectifs spécifiques du système, notamment pendant les phases de développement et d’entrainement. Il ne doit pas être possible de collecter des données personnelles de manière excessive, et la conservation des données doit être limitée dans le temps.
Conseils
- Avant la conception du système, définir clairement les objectifs du projet et identifier les données pertinentes pour la réalisation de ces objectifs
- Limiter la collecte de données à celles strictement nécessaires et s’assurer que les paramètres par défaut du système permettent de respecter ce principe
- Privilégier les données synthétiques pour minimiser la quantité de données personnelles traitées
Analyse d’impact sur la protection des données
Avant le déploiement d’un système d’IA, une évaluation de l’impact sur la vie privée doit être effectuée. Une approche axée sur l’atténuation des risques liés au traitement des données personnelles est un élément nécessaire d’une innovation responsable dans le domaine de l’IA.
Conseils
- Mener une évaluation approfondie de l’impact sur la vie privée, en identifiant les risques potentiels à chaque étape du traitement des données
- Mettre en œuvre des mesures appropriées de prévention et d’atténuation des risques
Sécurité des données
Les systèmes d’IA doivent intégrer des mesures de sécurité renforcées pour protéger les données contre les menaces potentielles. Cela comprend la cryptographie, la gestion sécurisée des identifiants, la détection des intrusions et d’autres mécanismes visant à empêcher tout accès non autorisé aux données. Ces mesures doivent assurer l’intégrité et la confidentialité des données tout au long de leur cycle de vie.
Conseils
- Intégrer des mécanismes de sécurité robustes et adaptés selon les risques
- Mettre en œuvre des protocoles de gestion sécurisée des identifiants, et surveiller activement les activités suspectes grâce à des systèmes de détection des intrusions
- S’assurer que les mises à jour de sécurité sont régulièrement appliquées pour se prémunir contre les vulnérabilités potentielles
En plus de ces principes spécifiques à la protection des données personnelles, une IA responsable et fiable exige la prise en compte des principes de responsabilité, d’équité, de robustesse et de sécurité tout au long du processus de conception et de déploiement des systèmes d’IA.
Contrôle humain
Les systèmes d’IA doivent être conçus et utilisés de manière à respecter les droits fondamentaux et à permettre aux personnes d’avoir une maîtrise sur leur fonctionnement. Cela signifie que celles-ci doivent avoir un contrôle sur les systèmes d’IA, et pouvoir décider de leur utilisation dans des situations spécifiques. Les applications d’IA doivent également permettre aux personnes concernées de contrôler le traitement de leurs données et d’être conscientes des conséquences liées à cet usage.
Conseils
- Tenir compte des droits fondamentaux et de l’autonomie humaine lors de la conception des systèmes
Robustesse technique et sécurité
Les systèmes d’IA doivent être développés de telle manière à avoir un niveau approprié d’exactitude, de robustesse et de cybersécurité.
Conseils
- Recourir à des techniques de conception et de développement sécurisées
- Réaliser des tests pour garantir la résistance aux attaques
- Assurer une intégration de mesures adaptées tout au long du cycle de vie du système
- Mettre en place des solutions techniques pour remédier aux vulnérabilités de l’IA
Explicabilité
Les systèmes d’IA doivent être transparents quant aux modèles utilisés et aux décisions prises. Cela permet aux utilisateurs de comprendre qu’ils interagissent avec un système d’IA, d’en connaître le fonctionnement et les limites. Cela signifie que des informations doivent être fournies non seulement concernant les données traitées lors de l’entraînement du système, mais également sur les algorithmes utilisés pour l’alimenter et les résultats qu’ils produisent.
Conseils
- Fournir des informations sur le fonctionnement du système aux utilisateurs
- Utiliser des techniques de visualisation appropriées
Équité et non-discrimination
Les systèmes d’IA doivent être conçus et utilisés de manière à traiter tous les individus de manière équitable, indépendamment de leur ethnie, de leur religion, de leur sexe ou de toute autre caractéristique personnelle.
Conseils
- Utiliser des données représentatives et non biaisées lors de l’entraînement du système
- Assurer une surveillance continue pour éviter tout biais
Accountability
Ce principe implique la définition de la responsabilité des différents acteurs du système d’IA, la gestion des risques, l’auditabilité qui permet l’évaluation des algorithmes, des données et des processus de conception, ainsi que le contrôle continu de la conformité du système.
Conseils
- Identifier les rôles des différents acteurs
- Mettre en place la documentation nécessaire
- Réaliser des audits réguliers
Quelles bonnes pratiques en entreprise ?
Dans le cas où vous souhaitez tirer pleinement parti de l’IA en entreprise, voici quelques bonnes pratiques à adopter pour une utilisation optimale et conforme.
- Préparer les équipes à l’IA : Concevez des programmes de sensibilisation et de formation pour informer les collaborateurs aux concepts de base de l’IA, ainsi qu’aux avantages et aux risques de l’IA. Dotez les équipes des compétences nécessaires pour une utilisation responsable de l’IA, mettant particulièrement l’accent sur les bonnes pratiques et les mesures permettant d’atténuer les risques.
- Utiliser des solutions conformes : Optez pour une technologie d’IA qui répond à la fois aux besoins spécifiques de l’entreprise et aux principes d’éthique, tels que la transparence, la responsabilité et la non-discrimination. Cela nécessite une évaluation approfondie des fournisseurs, en tenant compte de la transparence algorithmique, de la gestion des risques, des certifications obtenues, etc.
- Promouvoir l’interdisciplinarité dans les projets d’IA : Encouragez la diversité au sein des équipes travaillant sur les projets d’IA afin d’éviter les biais potentiels et de garantir une approche complète et nuancée des problèmes.
- Assurer un encadrement approprié de l’IA : Élaborez des procédures de gouvernance de l’IA pour garantir que son utilisation est conforme à la règlementation, et que la documentation nécessaire est mise en place dans le cadre d’une logique de responsabilité (Accountability).
- Gérer les données personnelles de manière conforme : En tant que Responsable du traitement, établissez des pratiques de collecte, de stockage et de traitement des données conformes aux règles sur la protection des données. Mettez en place des mesures de sécurité adaptées pour protéger les données personnelles contre les cyberattaques.
- Établir des procédures de gestion des incidents : Mettez en place des procédures de gestion des incidents liés à l’utilisation de l’IA, tels que les failles de sécurité et les erreurs inattendues.
- Veiller à la conformité continue : Passez régulièrement en revue les politiques et les procédures en matière d’IA pour garantir leur conformité aux évolutions légales. Effectuez des audits réguliers des systèmes d’IA pour assurer leur alignement avec les exigences réglementaires.
Comment le logiciel DLD peut vous aider à gérer vos projets IA ?
Data Legal Drive propose dans sa plateforme RGPD deux questionnaires conçus pour vous aider à vous conformer aux exigences applicables en matière d’IA :
- Le premier permet une analyse de la conformité de votre projet d’IA au regard de l’IA Act, et une identification des actions à effectuer pour respecter la règlementation. Bien que les dispositions du projet de texte soient toujours en cours de discussion, il est important de s’y préparer dès maintenant !
- Le deuxième repose sur les recommandations de la CNIL et permet une évaluation de la conformité RGPD de votre projet d’IA. En identifiant les actions à entreprendre pour assurer la protection des données dès la conception, il vous aide à prévenir les risques liés à la collecte et au traitement des données personnelles.
De manière plus générale, la plateforme RGPD de Data Legal Drive vous permet de gérer efficacement votre conformité RGPD. Elle simplifie et accélère le projet de conformité, et vous aide à réaliser l’ensemble des actions nécessaires pour garantir la conformité des traitements de données personnelles effectués dans le cadre de projets d’IA.
