Le bureau de l’IA de l’Union européenne (UE) donne le ton sur ce à quoi devrait ressembler une réglementation éthique de l’IA avec la publication de la première version de son code de bonnes pratiques pour l’IA à usage général. Ce document définit les principes de développement responsable et de gestion des risques applicables aux modèles d’IA à usage général (GPAI), tels que les grands modèles de langage, les outils de génération d’images, les agents apprenants et bien d’autres.
Bien que les systèmes GPAI aient largement démontré leur efficacité et leur polyvalence, ils ne sont pas exempts de risques. Le risque de biais, la désinformation à grande échelle et les usages abusifs ont suscité l’inquiétude des législateurs et du public. La première version du code de bonnes pratiques pour l’IA s’attaque à ces problèmes en établissant des lignes directrices en matière de transparence, de responsabilité, de sécurité et de gestion des risques.
Le code de bonnes pratiques n’est pas encore en vigueur, mais le bureau de l’IA de l’UE est sous pression pour le finaliser d’ici mai 2025, avec une mise en œuvre prévue à partir d’août de la même année. Une fois la législation opérationnelle, le code constituera le cadre essentiel permettant aux acteurs de l’IA de développer et d’utiliser les technologies GPAI de manière responsable.
Principaux points à retenir pour les acteurs de l’IA
Voici les principaux points à retenir du code de bonnes pratiques de l’UE pour les développeurs, les fournisseurs d’IA et les autres acteurs clés de l’écosystème de l’IA :
- Communiquer les informations sur les systèmes : Les développeurs et les fournisseurs d’IA doivent expliquer clairement comment fonctionnent leurs modèles d’IA à usage général, quelles sont leurs capacités et quels sont les risques potentiels associés à leur utilisation.
- Établir des protocoles de gestion des risques : Les développeurs et les fournisseurs sont encouragés à mettre en place des cadres de sûreté et de sécurité (SSF) afin d’identifier, de signaler et d’atténuer les risques. Cela est particulièrement crucial pour les systèmes GPAI à haut risque utilisés dans des domaines tels que le recrutement, le profilage, les soins de santé, la finance, etc.
- Évaluer et atténuer les risques en continu : L’atténuation des risques liés à l’IA ne se fait pas une fois pour toutes. Le code de bonnes pratiques précise que les risques doivent être identifiés, évalués et atténués régulièrement afin de garantir une utilisation sûre et éthique de la GPAI.
Un effort collectif pour réglementer l’IA
Ce qui rend ce code de bonnes pratiques unique, c’est qu’il invite les développeurs, les fournisseurs d’IA, les chercheurs et les groupes de défense des droits à apporter leur contribution à l’avenir de la réglementation de l’IA. Cela montre que le bureau de l’IA de l’UE comprend que certains aspects échappent à son champ de vision et qu’il souhaite également combler ces angles morts. Le projet reconnaît aussi la nature dynamique de la technologie de l’IA et souligne la nécessité de mises à jour continues pour garantir que le code reste pertinent à mesure que l’IA évolue.
Et maintenant ?
L’UE n’est pas seule dans sa quête d’une réglementation de l’IA. Selon le Global AI Law and Policy Tracker de l’IAPP, des pays comme la Chine, le Canada et les États-Unis disposent déjà d’une gouvernance de l’IA ou sont en train d’en élaborer une. Aux États-Unis, 45 États ont proposé des projets de loi liés à l’IA, dont 20 % ont été adoptés. De nombreux gouvernements d’États mettent en place des groupes de travail pour étudier et évaluer l’impact de l’IA, afin que les législateurs puissent établir les lois appropriées pour atténuer les risques.
L’élan mondial en faveur de la réglementation de l’IA n’est pas près de retomber, ce qui souligne que l’IA éthique n’est pas seulement une préoccupation régionale, mais une nécessité mondiale.
Lisez notre guide pour relever les défis éthiques de l’IA afin d’en savoir plus sur cette question épineuse et sur la manière dont les entreprises et les gouvernements y répondent.