Mise à l’échelle de solutions d’intelligence artificielle responsable

Le projet SRAIS nous a donné une occasion unique d'approfondir et de faire progresser l'état de l'art en matière de méthodes de normalisation pour le déploiement de vêtements intelligents alimentés par l'IA responsble, appliqués aux futurs travailleurs dans les domaines de l'industrie et de la santé. Nous avons pu définir les étapes vers un cadre qui traite tous les risques associés au concept, à la création et au déploiement de vêtements intelligents alimentés par l'IA qui prédisent les indicateurs de santé des futurs travailleurs, sans porter atteinte à leur vie privée, tout en garantissant des résultats fiables. Le problème est maintenant de comprendre comment ce cadre peut conduire à des réglementations claires ayant un impact sur l'Italie et l'Europe, en garantissant un niveau de compatibilité avec les normes internationales.

Nous avons tiré de nombreuses leçons de ces expériences de mentorat qui, nous l'espérons, pourront être utiles à d'autres équipes et à d'autres mentors. Tout d'abord, les mentors doivent être conscients que les équipes sont confrontées à des défis divers lorsqu'ils font leur mise à l'échelle responsable. Il est important de rester ouvert pour trouver le défi le plus important et de se concentrer sur celui-ci. Deuxièmement, même juste quelques mois de mentorat peuvent considérablement améliorer la maturité d'une équipe en matière d'IA responsable et sa capacité à intégrer des pratiques d'IA responsable dans son travail quotidien. Cela implique non seulement une sensibilisation aux concepts de l'IA responsable, mais aussi l'élaboration et la mise en œuvre de plans d'action qui intègrent ces concepts dans leur travail du quotidien.

En tant que professionnel profondément ancré dans le monde des petites entreprises, j'ai une bonne compréhension des défis uniques auxquels sont confrontées les petites et moyennes entreprises (PME) dans le paysage de l'IA : des ressources limitées, un manque d'expertises spécialisées et la tendance à prioriser le développement de produits couplé à des capacités limitées pour développer des pratiques d'IA responsable. Notre projet a permis de réaliser des avancées significatives en aidant les PME à surmonter ces obstacles.

Le projet a permis d'obtenir un éclairage utile. Par exemple, certaines équipes confondent l'éthique appliqué à la vie privée avec la protection des données (le RGPD), ou réduisent la transparence à l'explicabilité. Lorsque nous passons en revue le produit d'IA, les équipes ont généralement un moment « Eurêka !» lorsqu'elles découvrent que les prérequis en matière d'IA responsable ne sont pas simplement un élément qui s'ajoute à ce qu'elles ont développé, mais bien des exigences qui doivent être prises en compte dès le début, dans leurs exigences fonctionnelles. En outre, les équipes réalisent que la mise à l'échelle ne consiste pas seulement à déployer plus largement leurs solutions, mais aussi à vérifier qu'elles sont bien accueillies dans le monde entier et par toutes les cultures ; et que la mise à l'échelle fait également partie de l'IA responsable.

Comment je conçois la mise en œuvre d'une IA responsable ? Pour moi cela passe d'abord par la création d'une équipe dirigeante forte au sein d'une entreprise qui accorde la priorité professionnelle à la définition de la politique, et qui consacre ensuite les ressources nécessaires pour éduquer, mettre en œuvre, mesurer et superviser sérieusement l'évolutivité et l'avancement de l'IA responsable. Je crois en une approche multidisciplinaire pour relever ces défis. Sans une réflexion holistique qui prend en compte les différents aspects, à la fois technologiques, éthiques, réglementaires et un savoir-être, nous ne pourrons pas mettre en œuvre une IA responsable.

La participation au mentorat SRAIS a été une expérience transformatrice pour notre équipe, car le programme nous a donné accès à des mentors experts, qui nous ont aidés à affiner notre approche de la protection de la vie privée, de l'atténuation des biais et du développement responsable de l'IA dans le secteur des soins de santé.

Parfois, il suffit de poser les bonnes questions. Les experts du PMIA nous ont expliqué que l'IA éthique n'est pas un frein mais plutôt un avantage concurrentiel. Lorsque l'IA est conçue de manière responsable dès le départ (responsabilité par conception), il n'est pas nécessaire de recourir à une intervention réglementaire excessive, puisque la technologie elle-même s'aligne sur les valeurs auxquelles nous accordons la priorité. Cette approche garantit que l'IA ne se contente pas uniquement de respecter les réglementations, mais qu'elle est également utile et bénéfique pour les utilisateurs, sans compromettre la protection de la vie privée ou l'éthique.