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Commençons par définir les principes de transparence de l’IA.

Ensuite, nous aborderons la mise en place de ces principes dans le contexte de l’administration publique.

Enfin, nous discuterons de la manière dont cela garantit des bases saines pour l’utilisation de l’IA dans notre société.

La transparence de l’IA au cœur de l’action publique : Bâtir la confiance pour une société éclairée

L’intelligence artificielle (IA) est devenue un moteur de transformation pour de nombreux secteurs, y compris l’administration publique. De l’optimisation des services à la prise de décisions complexes, l’IA offre des opportunités inédites. Cependant, son déploiement, en particulier lorsqu’il affecte directement les citoyens, soulève des questions fondamentales quant à la confiance, l’équité et la légitimité. C’est ici que les principes de transparence de l’IA prennent toute leur importance, en fournissant un cadre essentiel pour garantir des bases saines à ces usages dans notre société.

Les principes fondamentaux de la transparence de l’IA

La transparence de l’IA ne se limite pas à « ouvrir la boîte noire » des algorithmes. Elle englobe un ensemble de principes interdépendants visant à rendre les systèmes d’IA compréhensibles, prévisibles et responsables :

• Explicabilité (XAI) : Il s’agit de la capacité d’un système d’IA à expliquer ses décisions et ses actions de manière compréhensible pour les êtres humains. Cela implique de pouvoir justifier pourquoi une décision spécifique a été prise, quels facteurs ont été pris en compte et quelle a été leur importance relative.
• Interprétabilité : Ce principe se concentre sur la compréhension humaine du fonctionnement et du comportement général d’un modèle d’IA. Il s’agit de savoir comment le modèle apprend, quelles sont ses forces et ses faiblesses, et comment il réagit à différentes données d’entrée.
• Responsabilité (Accountability) : La transparence doit permettre d’identifier clairement qui est responsable des décisions prises par un système d’IA, et de prévoir des mécanismes de recours en cas d’erreur ou de préjudice. Cela inclut la traçabilité des processus et des acteurs impliqués.
• Traçabilité : Il doit être possible de retracer l’ensemble du cycle de vie d’un système d’IA, depuis la collecte des données d’entraînement jusqu’à son déploiement et son utilisation. Cela permet de comprendre l’origine des biais potentiels et d’assurer une gestion appropriée.
• Communication claire et accessible : Les informations relatives au fonctionnement des systèmes d’IA doivent être communiquées de manière simple, concise et adaptée au public visé, qu’il s’agisse d’experts ou de citoyens non-initiés.

Ces principes sont cruciaux pour instaurer la confiance, garantir l’équité, réduire les biais algorithmiques et assurer le respect des réglementations et des directives éthiques.

La transparence de l’IA dans l’Administration Publique : Un enjeu démocratique

Lorsque l’administration publique utilise l’IA pour prendre des décisions qui impactent directement la vie des citoyens (par exemple, pour l’attribution d’aides sociales, la gestion des impôts, l’orientation scolaire, ou les décisions judiciaires), la mise en œuvre de la transparence devient un impératif démocratique. Le Règlement Européen sur l’Intelligence Artificielle (IA Act), entré en vigueur au 1er août 2024, constitue un cadre réglementaire majeur en la matière, en classifiant les systèmes d’IA par niveau de risque et en imposant des obligations spécifiques pour les systèmes à haut risque.

Pour garantir des bases saines, l’administration doit s’engager sur plusieurs fronts :

1. Identifier et encadrer les systèmes d’IA à haut risque : Les systèmes d’IA qui peuvent avoir un impact significatif sur les droits fondamentaux ou la sécurité des individus doivent être soumis à des exigences de transparence et de supervision renforcées. Cela inclut des tests rigoureux avant la mise sur le marché et une surveillance continue.
2. Explicitation des processus décisionnels : Lorsque l’IA est impliquée dans une décision, les citoyens doivent être informés de sa présence. L’administration doit être en mesure d’expliquer comment la décision a été prise, quels critères ont été utilisés par l’IA et quel rôle l’intervention humaine a joué. Il doit exister un droit à la non-numérisation ou à l’examen humain de la décision.
3. Gestion des données et des biais : La transparence implique une communication claire sur les données utilisées pour entraîner les modèles d’IA, ainsi que sur les méthodes mises en œuvre pour identifier et corriger les biais potentiels. L’utilisation de données sensibles ou discriminatoires doit être évitée.
4. Supervision humaine : Même pour les systèmes d’IA les plus sophistiqués, une supervision humaine doit être maintenue. Les agents publics doivent comprendre le fonctionnement des outils d’IA qu’ils utilisent et être en mesure d’intervenir, de corriger et de contester les décisions automatisées si nécessaire.
5. Auditabilité et redevabilité : Les systèmes d’IA doivent être conçus de manière à permettre des audits réguliers pour vérifier leur conformité aux principes de transparence et d’équité. Des mécanismes de redevabilité clairs doivent être établis pour déterminer la responsabilité en cas de dysfonctionnement ou de préjudice.
6. Information et sensibilisation des citoyens : L’administration a un rôle crucial à jouer dans l’éducation des citoyens sur l’utilisation de l’IA, ses avantages et ses limites. Des plateformes d’information et de retour d’expérience peuvent contribuer à renforcer la confiance et la compréhension.
7. Coopération intersectorielle et recherche : Promouvoir la recherche sur l’IA explicable et éthique, et encourager la collaboration entre le secteur public, le monde universitaire et le secteur privé, est essentiel pour développer des solutions transparentes et fiables.

Garantir des bases saines pour l’IA dans notre société

La mise en place rigoureuse des principes de transparence dans l’utilisation de l’IA par l’administration publique est une pierre angulaire pour bâtir une société où l’IA est un atout, et non une menace. Cela permet de :

• Renforcer la confiance citoyenne : Lorsque les citoyens comprennent comment les décisions sont prises, même avec l’aide de l’IA, ils sont plus enclins à faire confiance aux institutions.
• Assurer l’équité et prévenir la discrimination : La transparence permet de détecter et de corriger les biais algorithmiques qui pourraient conduire à des traitements inéquitables de certains groupes de personnes.
• Protéger les droits fondamentaux : En garantissant l’explicabilité et la redevabilité, la transparence assure que l’IA respecte des principes essentiels comme le droit à un procès équitable, le droit à la vie privée et le droit à la non-discrimination.
• Favoriser l’innovation responsable : Un cadre clair et transparent encourage les développeurs d’IA à concevoir des systèmes éthiques dès la conception, favorisant ainsi une innovation durable et bénéfique pour tous.
• Permettre un débat public éclairé : Une meilleure compréhension de l’IA facilite un dialogue constructif sur son rôle dans la société, permettant d’ajuster les politiques et les réglementations en fonction des besoins et des valeurs collectives.

En conclusion, la transparence de l’IA n’est pas un simple ajout technique, mais un pilier fondamental d’une IA responsable et digne de confiance. Pour l’administration publique, c’est une obligation éthique et démocratique, essentielle pour garantir que l’IA serve l’intérêt général et contribue à une société plus juste et plus éclairée.