2 ans après l’AI Act et après la première AI Week à Bruxelles, je suis retournée chez FARI pour mettre à jour mes connaissances sur l’évolution du secteur.
FARI est le laboratoire associé des universités libres bruxelloises ULB et VUB pour l’IA. Il a des missions de recherche et de formation pour les administrations publiques, les industries et le grand public.
Dès l’introduction, j’ai posé la question des risques environnementaux : dans le cadre de ma consultance data, je cherche des critères d’impacts environnementaux de l’IA, afin de pouvoir prendre des décisions conscientes et motivées.
IA et les risques environnementaux
Grégory Lewkowicz, professeur à l’ULB, m’a indiqué l’ISO/IEC 42001 risques IA, et notamment le point 4.1 sur les risques environnementaux. Ce point est surtout obligatoire pour les sociétés impliquées dans les critères environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG).
David Restrepo Amariles, professeur à HEC Paris, a renchéri : “Le risque environnemental est éludé de la quasi totalité des projets d’IA.”
Je ferai donc mes propres recherches sur le sujet, et publierai un article de blog spécifique.
IA et stratégie d’entreprise
Installer de l’IA détruit de la valeur si elle n’est pas couplée à une expertise humaine. C’est une innovation disruptive avec un pari sur la création de valeur dans un nouveau modèle de marché.
Responsible Innovation Management : Il est nécessaire de continuer à investir dans l’alimentation des bases de connaissance, et dans l’entraînement des équipes dans le développement de leur pratique pour conserver du personnel expert de son domaine.
On retombe donc sur l’importance compétitive du knowledge management.
IA et la réglementation européenne
Il faut pouvoir se poser les questions éthiques au bon moment, en suivant la guidance du EU AI Act :
IA et les enjeux éthiques
La combinaison du RGPD et de l’AI Act permet par exemple de repérer les biais dans les modèles d’IA.
Il est essentiel d’annoncer et d’expliquer la logique de l’IA pour garantir la transparence et la confiance dans les équipes.
En pratique
En utilisant la démarche du design thinking, on peut concevoir un projet d’IA responsable :
- Choisir un cas d’usage
- Chercher une idée de solution quick win(sans IA ou avec IA)
- Identifier la génération de valeurs attendues
- Tester l’idée de solution et les valeurs attendues selon chaque enjeu éthique (figure 2)
- Construire les critères de risque sur base de ces enjeux éthiques.
Je recommande cette formation, qui permet de prendre du temps pour établir un cadre pour des futurs projets informatiques responsables.
Après la formation, j’ai lu que l’association Reporters sans frontières quittait les négociations européennes sur le cadre des bonnes pratiques sur l’IA… Ce cadre semble donc nécessaire, mais pas suffisant.