L’IA éthique commence par les personnes qui la construisent

Mise en œuvre éthique de l’IA

La façon dont les humains utilisent l’IA pose problème. Nous déployons des technologies extrêmement puissantes dans tous les secteurs d’activité sans toujours réfléchir aux implications. Comme l’a fait remarquer Reggie Townsend, vice-président de SAS Data Ethics Practice, l’innovation éthique commence bien avant que vos développeurs n’écrivent la première ligne de code. Le vrai travail commence avec l’intention, la compréhension de ce que votre IA est autorisée à faire, comment elle est contrôlée et qui est responsable lorsque les choses tournent mal.

À l’heure actuelle, 58 % des employés utilisent régulièrement des outils d’IA générativeet 60 % d’entre eux le font en dehors de toute politique officielle de l’entreprise. C’est un problème. Cela signifie que la plupart des organisations dorment au volant. Vous utilisez des systèmes coûteux et gourmands en données que vous n’avez pas autorisés et que vous ne comprenez probablement pas dans leur intégralité. Il s’agit d’un risque énorme, sur le plan de la réputation, sur le plan opérationnel et même sur le plan juridique.

L’idée est ici de construire les bonnes fondations afin de pouvoir avancer plus vite sans s’écraser. La gouvernance de l’IA est un système qui vous donne le contrôle, la direction et la capacité d’agir lorsque les choses dérapent. Townsend l’a résumé ainsi : « L’IA est un miroir : L’IA est un miroir. Elle reflète les intentions que nous lui prêtons, qu’elles soient avant-gardistes ou erronées.

Pour les conseils d’administration et les directions générales, le message est simple : Si vous voulez que l’IA évolue avec votre entreprise et résolve des problèmes réels, intégrez la responsabilité dès le premier jour. Vous obtiendrez la confiance, la résilience réglementaire et, en fin de compte, un meilleur produit.

La demande des entreprises en matière de gouvernance de l’IA augmente

Nous avons dépassé la phase expérimentale. L’IA produit des résultats concrets, 42 % des entreprises déclarent qu’elle améliore leurs opérations et 34 % font état de niveaux de confiance plus élevés de la part des clients, selon McKinsey.

Il y a une tendance qui se dessine. Les entreprises qui gagnent avec l’IA sont celles qui bougent le plus intelligemment. Une gouvernance solide signifie que votre modèle prend des décisions que vous pouvez expliquer et défendre. Elle est synonyme de sécurité, de transparence, d’auditabilité, autant d’éléments auxquels les régulateurs et les clients accordent de l’importance.

Ce qui est vraiment intéressant, c’est que les grandes entreprises agissent en conséquence. Environ 25 % d’entre elles investissent déjà sérieusement dans une infrastructure de gouvernance de l’IA. Elles voient ce qui se prépare. Les gouvernements du monde entier s’apprêtent à réglementer l’utilisation de l’IA dans les domaines de la finance, de la santé, de la logistique, etc. Si vos systèmes ne sont pas responsables, vous aurez du mal à vous étendre au-delà des frontières, voire à conserver vos marchés actuels.

Une gouvernance intelligente est un avantage. Si vous pouvez démontrer que votre IA prend des décisions justes, efficaces et explicables, vous gagnerez la confiance des investisseurs et des clients. Vous avancerez plus vite parce que vous ne devinerez pas. Vous évoluerez parce que votre plateforme est digne de confiance.

Alors oui, la gouvernance de l’IA est une priorité. Non pas parce que vous craignez le pire, mais parce que vous construisez le meilleur.

Les outils de gouvernance aident les entreprises à mettre en œuvre une IA digne de confiance

SAS voit ce qui se passe et réagit rapidement. Sa carte de gouvernance de l’IA est désormais disponible gratuitement pour les utilisateurs actuels. Elle est conçue pour aider les entreprises à évaluer de manière réaliste leur situation en termes de surveillance, de conformité, de transparence et de contrôle de l’IA. Elle offre aux entreprises un chemin structuré pour renforcer la maturité de la gouvernance dans tous les domaines.

L’accent est également mis sur les besoins spécifiques de l’industrie. Dans le secteur bancaire, SAS a lancé Model Risk Management, une solution conçue pour assurer la cohérence, l’explication et la sécurité des modèles d’IA, ce qui est essentiel dans un environnement hautement réglementé. D’autres offres alignées sur l’industrie sont prévues pour être déployées tout au long de l’année, mais l’histoire la plus importante est celle qui se profile à l’horizon. Plus tard dans l’année, SAS lancera une plateforme holistique de gouvernance de l’IA, capable de gérer la confiance, la responsabilité et l’intégrité des modèles à grande échelle. Elle sera d’abord lancée en avant-première privée.

Reggie Townsend, vice-président de SAS, a mis le doigt sur la proposition de valeur lorsqu’il a déclaré : « La seule chose qui vaille mieux qu’une décision rapide, c’est une décision en laquelle vous pouvez avoir confiance. » C’est bien là l’essentiel. À mesure que l’IA s’immisce dans les opérations fondamentales de l’entreprise, la finance, la logistique, le marketing, vous ne pouvez plus vous permettre l’imprévisibilité. La gouvernance vous offre un système qui accélère la performance en toute sécurité et élimine l’incertitude des actions automatisées.

Pour les responsables de haut niveau, il s’agit d’un changement que vous ne pouvez pas ignorer. Les outils de gouvernance font partie de la protection de l’avenir de votre organisation, au même titre que le cloud, la cybersécurité ou l’infrastructure. Ils vous permettent de prendre des décisions reproductibles et explicables. Ils simplifient également les audits inévitables auxquels vous devrez faire face à mesure que les environnements réglementaires se resserrent autour de l’IA.

Les Émirats arabes unis font preuve de leadership en matière de gouvernance de l’IA

Les Émirats arabes unis ont fait de la gouvernance de l’IA une politique nationale il y a sept ans, en nommant un ministre de l’IA en 2017. Depuis, ils ont mis en place des infrastructures que d’autres régions ne font encore qu « ébaucher sur le papier. Une université complète dédiée à l’enseignement de l’IA a été lancée, et 22 responsables en chef de l’IA ont été installés dans des secteurs verticaux allant des soins de santé à l » énergie.

Emirates Health Services (EHS) en est un exemple frappant. Ils gèrent plus de 130 établissements de santé et utilisent plus de 40 modèles d’IA en production aujourd’hui. Ces systèmes prédisent le risque de mortalité dans les unités de soins intensifs, surveillent les schémas pathologiques pour améliorer l’endiguement et optimisent le débit des diagnostics. C’est intégré. C’est pratique. Et cela fonctionne à grande échelle.

Mubaraka Ibrahim, responsable en chef de l’IA chez EHS, a expliqué clairement cette ambition : « L’IA est une force qui peut élever les soins de santé ». L’IA n’est pas considérée comme un complément, mais comme un élément fondamental. Elle est utilisée pour renforcer la crédibilité entre les médecins et les patients et pour résoudre la complexité opérationnelle sans compromettre les soins.

Pour les dirigeants du monde entier, la leçon à tirer dépasse le cadre des soins de santé. Le modèle des Émirats arabes unis est la preuve qu’une politique d’IA coordonnée et descendante, alignée sur une mise en œuvre responsable, donne des résultats. Il s’agit de comprendre que la gouvernance de l’IA est opérationnelle.

Si vous voulez que vos déploiements d’IA produisent des résultats significatifs, vous avez besoin d’une véritable infrastructure de gouvernance. Cela comprend le leadership, la formation et les contrôles de la plateforme. UAE a fait tout cela, et ses résultats parlent d’eux-mêmes.

L’IA responsable dans les soins de santé améliore les résultats malgré les contraintes de ressources

Partout, les systèmes de santé sont soumis à une pression soutenue : plus de patients, moins de professionnels disponibles. Dans ce contexte, l’IA est une nécessité. Mais l’utilisation de l l’IA en médecine exige précision, transparence et responsabilité. Le Dr Michel van Genderen, du centre médical Erasmus aux Pays-Bas, l’a clairement expliqué. Son équipe ne s’est pas tournée vers l’IA parce que c’était à la mode. Elle l’a fait pour maintenir des normes de soins élevées tout en relevant les défis urgents en matière de personnel et de flux de travail.

Chez Erasmus, l’IA est utilisée pour améliorer les soins respiratoires dans toutes les équipes. Mais il ne s’agit pas d’automatiser les décisions pour le plaisir. L’équipe suit un cadre de gouvernance clairement défini. Les modèles d’IA ne sont déployés que lorsque le personnel médical a pleinement confiance en leur précision et leur sécurité, et uniquement lorsque ces modèles fournissent des décisions explicables. Il ne s’agit pas d’un environnement de test. La technologie est utilisée dans des environnements cliniques actifs, où les résultats sont mesurables et les enjeux importants.

Le Dr van Genderen a déclaré : « Nous avons utilisé l’IA pour repenser notre façon de travailler en l’inscrivant dans un cadre de gouvernance responsable. » Cela signifie que l’IA améliore le système d’une manière contrôlée à laquelle les professionnels de la santé peuvent faire confiance.

Pour les dirigeants du secteur de la santé, il s’agit d’un signal fort : la mise en œuvre de l’IA sans mécanismes de gouvernance solides est un jeu à court terme qui risque de créer une responsabilité à long terme. Pour bien faire, il faut des protocoles de sécurité solides, des explications claires et un processus d’escalade défini lorsque les résultats de l’IA ne répondent pas aux normes cliniques.

D’une manière plus générale, cette approche permet une plus grande adoption. Les professionnels de la santé, les autorités de régulation et les patients ont tous besoin d’avoir confiance dans les informations générées par l’IA. Cela n’est pas possible uniquement grâce à des tableaux de bord ou à des mesures, mais aussi grâce à une discipline opérationnelle. Les équipes dirigeantes qui placent la gouvernance au cœur de leur stratégie d’IA obtiendront un déploiement plus rapide, des résultats fiables et un meilleur alignement des parties prenantes.

Faits marquants

• L’IA éthique commence par le leadership et l’intention : Les dirigeants doivent intégrer des considérations éthiques dans le développement de l’IA dès le départ afin de limiter les abus et les risques à long terme. Une gouvernance proactive protège la valeur de la marque et garantit l’alignement sur les normes de responsabilité de l’organisation.
• La gouvernance de l’IA stimule à la fois la performance et la confiance : Un contrôle rigoureux de l’IA stimule l’efficacité opérationnelle et signale la fiabilité aux clients. Les dirigeants devraient donner la priorité aux investissements dans la gouvernance afin d’équilibrer l’innovation avec les garanties réglementaires et de réputation.
• Les outils de SAS aident les entreprises à rendre la confiance opérationnelle : SAS lance des solutions de gouvernance, notamment une carte de gouvernance de l’IA gratuite et des plateformes sectorielles, pour aider les entreprises à contrôler les risques tout en développant l’IA de manière responsable. Les chefs d’entreprise devraient évaluer ces outils pour établir une surveillance normalisée entre les fonctions.
• Les Émirats arabes unis établissent une norme nationale pour la gouvernance de l’IA : Grâce à un ministère dédié à l’IA, à une université nationale et à 22 responsables de l’IA dans l’industrie, les Émirats arabes unis imposent la responsabilité de l’IA à grande échelle. Les équipes de direction devraient étudier ce modèle pour structurer plus efficacement les rôles de gouvernance à l’échelle de l’organisation.
• L’IA responsable transforme la prestation des soins de santé : L’utilisation par le centre médical Erasmus de modèles d’IA explicables et bien gouvernés a permis d’améliorer les soins de manière mesurable malgré les problèmes de personnel. Les responsables des soins de santé devraient mettre en œuvre des cadres similaires pour développer l’IA en toute sécurité dans les environnements critiques.