En avril 2021, la Commission européenne a proposé son premier cadre réglementaire pour l’IA, dans l’espoir que la législation finale sera adoptée d’ici la fin de cette année.
Au cœur de la législation se trouve un thème central : les systèmes d’IA doivent être supervisés par des personnes plutôt que par l’automatisation pour minimiser les risques, les rendre sûrs, transparents, traçables et non discriminatoires.
C’est un sentiment partagé par le Dr Patricia Scanlon, fondatrice de Soapbox Labs et première ambassadrice de l’IA nommée par le gouvernement irlandais, qui a récemment prononcé le discours d’ouverture du Dublin Tech Summit.
« Il nous appartient à tous de pouvoir la réglementer et la traiter (l’IA) de la même manière que la crise climatique, la pandémie ou le nucléaire », a déclaré le Dr Scanlon.
« Et c’est une déclaration vraiment provocante à faire. Mais l’idée ici est de provoquer la discussion, de transmettre l’urgence et de s’assurer que nous ne nous contentons pas de nous asseoir sur nos lauriers et de dire, eh bien, voyons ce qui se passe.
Impact à long terme
Une grande partie de la conversation autour de l’IA s’est centrée sur l’impact de l’automatisation sur les emplois, des données récentes prédisant que l’IA générative pourrait avoir un impact sur jusqu’à 300 millions d’emplois à temps plein globalement.
Le Dr Scanlon dit que l’IA ne doit pas être considérée comme une mode ou réduite à un outil de productivité, car son impact potentiel et conséquent a une portée beaucoup plus grande.
« C’est une révolution car les innovations en matière d’IA perdureront », a-t-elle expliqué.
« Cela aura un impact sur la société, l’économie sera impactée, l’économie mondiale sera impactée et toutes les industries seront impactées. Et c’est vraiment, vraiment important pour réaliser où nous en sommes aujourd’hui.
Sans surprise, il y a eu un recul important de la législation proposée par l’UE de la part des chefs d’entreprise.
Dans une lettre ouverteplus de 150 dirigeants d’entreprises telles que Siemens, Renault et Airbus et Yann LeCun, scientifique en chef de l’IA chez Meta, ont stipulé que les nouvelles lois « mettraient en péril la compétitivité de l’Europe… sans relever efficacement les défis auxquels nous sommes et serons confrontés ».
Cependant, le Dr Scanlon a souligné l’importance d’adopter une approche responsable et a proposé que la réglementation soit le fondement sur lequel se construit l’innovation.
« Il y a cet état d’esprit, je l’ai beaucoup entendu et je suis sûr que vous l’avez tous, que la réglementation étouffe l’innovation. Si tel était le cas, je ne pense pas que vous verriez l’innovation dans la fintech, la biotechnologie et la technologie médicale dans les soins de santé, car ce sont des espaces fortement réglementés, mais les gens parviennent toujours à y opérer.
Elle a poursuivi : « La désinformation et la désinformation représentent un risque énorme. On l’a déjà vu sur les réseaux sociaux. Imaginez faire cela à grande échelle. Si nous permettons que cela ne soit pas réglementé, et que personne n’ait à s’inquiéter de la désinformation, de la désinformation, vous savez, de la liberté d’expression, peu importe comment vous voulez l’appeler, nous pourrions finir par déstabiliser nos propres gouvernements, à cause de la course en politique et des gens sans discrimination utiliser ces outils parce qu’ils ne sont pas réglementés.
L’objectivité est la clé
Un autre domaine clé que le Dr Scanlon a souligné était l’importance d’atténuer les préjugés, en particulier dans les milieux de l’éducation, des soins de santé ou du lieu de travail.
Elle a fait référence à la tentative infructueuse du gouvernement néerlandais de détecter la fraude à l’aide sociale, qui a entraîné la perte injuste de 20 000 personnes, comme l’exemple parfait de cas où les préjugés peuvent avoir un effet néfaste.
« Aucune IA n’est biaisée. L’IA est biaisée par l’état des données extraites paresseusement d’Internet ou des données héritées », a ajouté le Dr Scanlon.
« Par exemple, avec les 40 dernières années de données sur l’emploi, qui a obtenu le poste ? Nous essayons de corriger cela dans la société, mais si vous deviez prendre des données héritées et les intégrer dans un modèle, vous propagez ce biais dans le futur.
« Mais si nous construisons des modèles correctement et que nous concevons soigneusement les modèles dans les données, dans le déploiement, dans la façon dont cela prend des décisions, vous pouvez réellement créer une prise de décision objective par opposition à une prise de décision biaisée. »
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