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Réduire les risques de l'IA

Réduire les risques de l'IA

Published Oct 17, 2024 Updated Oct 17, 2024 AI
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Réduire les risques de l'IA

Une approche complète pour une adoption responsable

L'intensification des techniques telles que l'intelligence artificielle (IA) a permis des progrès incroyables, transformant des industries et améliorant même des vies. Cependant, alors que l'application des systèmes d'IA devient de plus en plus répandue, il est crucial de discuter des menaces et des risques qui y sont liés. La gestion stratégique des risques pour l'IA doit également s'accompagner de moyens inoffensifs d'utiliser les technologies et de garantir les bénéfices de leur utilisation.

Surveillance et contrôle : La fondation de la gestion des risques

Une gestion efficace des risques consiste à utiliser efficacement des niveaux appropriés de risque pour en tirer des bénéfices, atteignant ainsi les objectifs souhaités. Les principes de gestion des risques des systèmes d'IA commencent par des mécanismes de supervision réguliers et complets. Éviter la création de silos est essentiel, et la formation de comités de surveillance inter-fonctionnels est la première étape. Pour être efficaces, ces comités doivent inclure des experts du domaine, des éthiciens, des responsables juridiques et de conformité, ainsi que des leaders techniques. Leur responsabilité est de réaliser des examens réguliers des systèmes d'IA, d'identifier les risques et de faire des recommandations sur les précautions nécessaires.

Un autre aspect prometteur est l'IA explicable (XAI), qui est importante pour la surveillance. Grâce aux conceptions d'interprétation des modèles, les techniques XAI améliorent avec succès l'explication du processus décisionnel des modèles d'IA. Cela facilite à son tour les procédures de surveillance, de contrôle et de responsabilité au sein de l'organisation.

Il est également important de continuer à observer l'effet des interventions. Des mécanismes de contrôle de l'IA doivent être mis en place pour alerter sur toute tendance, biais ou comportement étrange dans les systèmes d'intelligence artificielle. Des vérifications périodiques des indicateurs de sortie, des données et du modèle doivent être effectuées

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