Intelligence artificielle : comment l'adopter de manière écoresponsable en entreprise ?

L'intelligence artificielle (IA) révolutionne nos vies professionnelles.

Aussi admirable qu'effrayante, cette technologie pose des questions écologiques, sociales et éthiques.

Fabien Abrikh, cofondateur de l'Institut du Numérique Responsable partage les bonnes pratiques à adopter, notamment en entreprise, pour en faire une utilisation raisonnable et plus sure.

Dans cet épisode :

Les impacts de l'Intelligence Artificielle

Consommation énergétique et empreinte carbone

L'entraînement et l'utilisation des modèles d'IA nécessitent d'importantes ressources informatiques.
Cela se traduit par une consommation d'énergie élevée et des émissions de CO2 non négligeables.

-> Prenez en compte ces coûts environnementaux dans votre stratégie d'adoption de l'IA (création ou achat)

Extraction de matières premières

La fabrication des équipements nécessaires à l'IA (serveurs, processeurs) repose sur l'extraction de minerais rares.

Cette activité a des conséquences écologiques et sociales importantes dans les pays producteurs.

Une réflexion sur le cycle de vie complet des technologies IA est nécessaire.

-> Une IA est-elle toujours nécessaire pour ce qui est à accomplir ?

Enjeux sociaux et emploi

Si l'IA crée de nouveaux métiers, elle en automatise d'autres.

Les entreprises doivent anticiper ces transformations et accompagner leurs collaborateurs dans l'évolution de leurs compétences.

-> Réorientez le travail humain vers des tâches à plus forte valeur ajoutée, et vérifiez toujours ce que vous dit une IA

Il y a aussi des impacts extrêmement positifs :

Notamment concernant l'agriculture (réduire la consommation d'eau et d'engrais), la biodiversité (identifier et surveiller les zones menacées), l'énergie (optimiser la consommation, prédire les pics de demande, améliorer l'efficacité), les déchets (améliorer de tri, gestion des stocks), la santé (diagnostics précoces, gestion des pandémies, personnalisation des traitements), l'éducation (apprentissage personnalisé, inclusion), l'équité dans les recrutements, l'accès aux services publics, prévenir la criminalité..

Vers une utilisation éthique de l'Intelligence Artificielle

Lutter contre les biais algorithmiques

Les systèmes d'IA peuvent reproduire et amplifier des biais présents dans leurs données d'entraînement.

Ces biais peuvent être culturels, de genre, ou liés à l'origine ethnique.

-> Formez les équipes à détecter et corriger ces biais pour garantir des décisions équitables.

Garantir la transparence et l'explicabilité

Les processus décisionnels de l'IA peuvent être opaques.

Les entreprises doivent pouvoir expliquer comment fonctionnent leurs systèmes IA, quelles données sont utilisées et comment les décisions sont prises.

Cette transparence est essentielle pour instaurer la confiance des utilisateurs et des parties prenantes.

-> Renseignez-vous sur le fonctionnement des IA que vous utilisez en entreprise

Protéger les données personnelles

L'utilisation de l'IA implique souvent le traitement de grandes quantités de données, dont certaines peuvent être sensibles.

-> Assurez-vous du respect du RGPD et mettez en place des mesures de protection robustes pour éviter les fuites ou utilisations abusives.
Dans le doute, anonymiser vos données.

Recommandations pour une IA responsable en entreprise

Créer un comité éthique

La mise en place d'un comité pluridisciplinaire (informatique, RSE, juridique, sociologie) permet d'évaluer les projets IA sous différents angles.

Ce comité peut élaborer une charte de bonnes pratiques et auditer régulièrement les systèmes en place.

Former et sensibiliser les équipes

Il est crucial de former les data scientists aux enjeux éthiques et environnementaux de l'IA.

Plus largement, tous les collaborateurs doivent être sensibilisés aux limites et aux bons usages de ces technologies pour en faire des utilisateurs éclairés.

Privilégier des solutions frugales

Avant de déployer une IA complexe, il convient de s'interroger sur la réelle nécessité de cette technologie.

Dans certains cas, des méthodes d'analyse statistique plus simples peuvent suffire, avec un impact environnemental moindre.

Ressources utiles :

Les guides méthodologiques et de référence
- Le Référentiel de l'INR : RIA31, le référentiel IA Ethique et Responsable (institutnr.org)
- IA ACT : Textes de la loi | Loi sur l'intelligence artificielle de l'UE (artificialintelligenceact.eu)
- AFNOR Spec : AFNOR Spec AFNOR SPEC 2314
Formations à l'IA
- Coursera : Propose des cours comme “AI For Everyone” par Andrew Ng, et des programmes spécialisés en éthique de l'IA.
- edX : Offre des cours comme “Artificial Intelligence Ethics and Society” par l'Université de Helsinki.
- Udacity : Propose des cours spécifiques à l'éthique et à la responsabilité en IA
- Master en IA et éthique : Certaines universités offrent des programmes de master spécifiques, comme le Master en Éthique de l'Intelligence Artificielle à l'Université de Tübingen.

Organisations et Initiatives spécialisées
- Partenariats sur l’IA (Partnership on AI) :
  Une collaboration entre des entreprises technologiques, des organisations à but non lucratif et des institutions académiques pour promouvoir une IA bénéfique et éthique. Ils proposent des ressources éducatives et des guidelines.
- IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) :
  Propose des normes et des cours en ligne sur l’éthique de l’IA, comme l'initiative IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems.
Formations Professionnelles et Certifications
- Formation en entreprise :
- - Programmes internes : Développer des programmes de formation internes avec l'aide de consultants spécialisés en éthique de l'IA.
  - Ateliers et séminaires : Organiser des ateliers et séminaires avec des experts en éthique de l’IA pour former les équipes sur place.
- Certifications professionnelles :
- - AI Ethics Lab : Offre des certifications en éthique de l’IA adaptées aux professionnels.
  - Data & Society : Propose des cours et des ateliers sur l’impact social et éthique des technologies de l’information, y compris l’IA.
Ressources en Ligne et Livres
- “Weapons of Math Destruction” par Cathy O'Neil : Analyse les dangers des algorithmes biaisés.
- “Artificial Unintelligence” par Meredith Broussard : Aborde les limites et les biais des systèmes d'IA.
- “The Ethical Algorithm” par Michael Kearns et Aaron Roth : Explique comment créer des algorithmes qui respectent les normes éthiques.

Pour en savoir plus, écoutez l'épisode :

3 niveaux d'action pour utiliser l'IA de manière responsable :

A votre niveau individuel : Formez-vous à l'utilisation de l'IA

Utilisez des guides comme celui de l'INR ou les autres ressources citées dans cet article. Ne cessez pas de vous poser des questions, ne laissez pas l'IA réfléchir à votre place, ne lui faites pas confiance aveuglément.

Au niveau collectif (avec vos collègues, partenaires...) : Aborder le sujet de l'intelligence artificielle et se partager des règles de bonne conduite

L'IA, c'est nouveau pour tout le monde donc il est nécessaire de se former, sensibiliser et en discuter. Aborder le sujet avec le prisme de l'éthique amène d'ailleurs plus de profondeur au sujet que simplement la technique.

Dans toute l'entreprise : Structurez votre utilisation de l'IA

Mettez en place une charte de bonnes pratiques, appliquez un process d'achats responsables au moment de choisir l'IA que vous allez utiliser, formez les informaticiens et équipes aux bonnes pratiques.

Écoutez le podcast sur votre plateforme préférée :