Adoption Éthique de l’IA : L’Outil Juste pour l’Usage Juste

Publié le par Yves Zieba

🤖 L’Avenir de l’IA : Vers une Adoption Responsable et Ciblée

L’intelligence artificielle n’est plus une promesse lointaine, elle est le moteur silencieux de la prochaine révolution technologique. Cependant, pour que cette révolution soit bénéfique et durable, nous devons opérer un changement de paradigme : passer d’une course à l’IA la plus puissante à une approche axée sur l’outil juste pour l’usage juste. L’avenir de l’IA réside dans sa pertinence ciblée et son encadrement éthique et légal.

🛠️ Le Principe de l’Outil Juste : Pertinence avant Puissance

L’erreur courante est de vouloir appliquer un modèle d’IA générative massif (comme un grand modèle de langage, ou LLM) à tous les problèmes. La réalité est plus nuancée :

  • IA de Spécialité : Pour des tâches critiques (diagnostic médical, maintenance prédictive industrielle), un modèle plus petit, entraîné sur des données très spécifiques, peut être plus précis, plus rapide et plus économe qu’un LLM généraliste. C’est l’ère des Small Language Models (SLMs) et des modèles Edge AI.
  • Efficacité Énergétique : Utiliser des modèles plus petits pour des tâches simples réduit considérablement la consommation d’énergie (empreinte carbone).
  • Maîtrise des Données : Pour les entreprises, l’entraînement d’un modèle sur leurs propres données privées et contrôlées (RAG, Fine-Tuning) garantit une meilleure sécurité des informations et une réponse plus pertinente au contexte métier.

L’avenir est à l’orchestration d’IA, où différentes IA spécialisées travaillent de concert, chacune excellente dans son domaine, au lieu d’une unique IA « couteau suisse » médiocre dans plusieurs.

🌍 L’Impératif Environnemental : Réduire l’Empreinte Carbone de l’IA

L’intelligence artificielle, malgré ses promesses, a une empreinte écologique significative. L’entraînement des modèles massifs, notamment les LLM de dernière génération, nécessite d’énormes quantités d’énergie pour alimenter les serveurs et les puces spécialisées (GPU). Selon certaines estimations, l’entraînement d’un seul modèle d’IA de grande taille peut générer autant de CO2 que le cycle de vie de cinq voitures. C’est pourquoi le principe de l’outil juste pour l’usage juste est aussi un impératif environnemental. En privilégiant les Small Language Models (SLMs), l’IA frugale, et les infrastructures optimisées (comme le cloud vert ou l’Edge Computing), nous pouvons réduire drastiquement la consommation énergétique, rendant l’innovation technologique durable et responsable.

🛡️ Les Enjeux Réglementaires et Éthiques : L’IA au Service de la Confiance

L’essor de l’IA s’accompagne de risques majeurs qui nécessitent une prise de conscience et une action immédiate. C’est ici qu’interviennent les cadres légaux comme l’EU AI Act.

1. L’EU AI Act : Un Cadre Mondial

L’EU AI Act (ou Règlement Européen sur l’IA) est la première loi complète au monde visant à encadrer l’IA. Elle instaure une approche basée sur le risque :

Niveau de RisqueExemples d’ApplicationsExigences Clés
Risque InacceptableNotation sociale, manipulation cognitive subliminale.Interdiction totale.
Haut RisqueSystèmes de recrutement, véhicules autonomes, dispositifs médicaux.Conformité stricte (documentation, supervision humaine, qualité des données).
Risque LimitéChatbots, systèmes de détection d’émotion.Obligation de transparence (informer l’utilisateur que le contenu est généré par l’IA).

Il est impératif pour les entreprises de cartographier l’usage de l’IA dans leurs produits pour assurer la conformité.

2. L’Explicabilité (XAI)

Dans les systèmes à Haut Risque, il devient essentiel de comprendre pourquoi une IA a pris une décision. C’est l’Explicabilité de l’IA (XAI). Le temps de la « boîte noire » (où les décisions sont incompréhensibles) est révolu. Les utilisateurs et les régulateurs doivent pouvoir auditer et contester les résultats.

3. Protection des Données Privées (RGPD) et Confidentialité

L’IA se nourrit de données. L’application stricte du RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) aux modèles d’IA est cruciale.

  • Anonymisation/Pseudonymisation : Les données d’entraînement doivent être traitées.
  • Risque d’Inférence : L’IA ne doit pas pouvoir « régurgiter » des données privées ou confidentielles contenues dans son jeu d’entraînement. C’est pourquoi l’utilisation de modèles internes (on-premise ou privés) formés sur des données contrôlées est souvent la seule option viable pour les informations sensibles.

4. Droits d’Auteur et Propriété Intellectuelle

La question de la paternité du contenu généré par l’IA est l’un des plus grands défis légaux.

  • Données d’Entraînement : Les modèles ont-ils été entraînés sur des œuvres protégées par le droit d’auteur sans compensation ? L’EU AI Act impose une obligation de transparence sur les données utilisées.
  • Contenu Généré : Qui détient les droits sur un texte, une image, ou une musique créée par une IA ? Le créateur humain qui a donné la « prompte » (instruction) ? L’entreprise qui fournit le modèle ? Ces questions font l’objet de procès majeurs et nécessitent des contrats et des politiques d’utilisation clairs.

🚀 Conclusion : Vers une IA Mature et Humaine

L’avenir de l’IA est radieux, à condition que nous abordions son développement avec maturité. Le progrès ne se mesure pas seulement à la complexité de l’algorithme, mais à sa capacité à améliorer nos vies de manière éthique, légale et durable.

Il est temps de choisir l’outil le plus éthique, le plus économe et le plus pertinent pour notre objectif, tout en ayant une connaissance pointue des responsabilités que nous impose le paysage réglementaire. L’IA doit être un partenaire de confiance, et cette confiance passe par la transparence et la conformité.

Nous avons échangé sur ces sujets et j’ai eu le plaisir de répondre aux questions incisives de Karine Pollien au sujet de l’IA et de son impact ESG dans ce podcast « Rock’n’Sobre #41 IA : alliée ou ennemie de l’environnement? » : Retrouvez mon intervention à partir de la minute 16:18.
https://radiovostok.ch/?p=40775

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Êtes-vous prêt à auditer l’utilisation de l’IA dans votre organisation pour garantir la conformité à l’EU AI Act ? L’avenir de votre entreprise en dépend.

Contactez moi pour poursuivre cette discussion et l’adapter à votre contexte.

Négociation augmentée : L’IA au service des professionnels

Publié le par Yves Zieba

Les cours de négociation enrichis par l’intelligence artificielle s’inscrivent dans un mouvement plus large de transformation des pratiques professionnelles par les technologies numériques avancées.

Ils visent à articuler de manière rigoureuse les apports de la théorie de la négociation avec les possibilités nouvelles offertes par l’analyse de données et l’IA générative, tout en maintenant au centre les compétences proprement humaines que sont le jugement, l’éthique et la relation.​

Cadre et enjeux

L’introduction de l’intelligence artificielle dans la formation à la négociation répond à un double enjeu : d’une part, accompagner les professionnels dans un environnement caractérisé par la complexification des interactions et l’abondance d’informations ; d’autre part, développer une capacité réflexive sur l’usage de ces outils dans des contextes à forts enjeux économiques, sociaux et organisationnels.

L’IA n’y est pas conçue comme un substitut au négociateur, mais comme un dispositif d’aide à la décision et de structuration de la réflexion stratégique, dont l’utilisation suppose des compétences critiques et méthodologiques spécifiques.​

Objectifs des cours de négociation augmentée

Ces cours poursuivent plusieurs objectifs pédagogiques : renforcer les fondamentaux de la négociation (préparation, clarification des intérêts, gestion des concessions, construction d’accords mutuellement bénéfiques) et développer la capacité à mobiliser l’IA à chacune de ces étapes de façon informée et responsable.

Ils permettent aux apprenants d’apprendre à formuler des requêtes pertinentes, à interpréter des analyses proposées par des systèmes d’IA, et à les intégrer de manière critique dans leurs propres stratégies.​

Sur le plan opérationnel, il s’agit notamment de former à l’utilisation de l’IA pour : cartographier les parties prenantes, analyser des dossiers complexes, générer des scénarios de négociation alternatifs, et simuler différents profils d’interlocuteurs afin de préparer les entretiens. Les approches pédagogiques combinent apports théoriques, études de cas, mises en situation et dispositifs d’auto‑diagnostic, de manière à articuler savoirs conceptuels et développement de compétences en situation.​

Rôle et contenu de l’ebook

L’ebook associé constitue un prolongement structuré de ces enseignements, sous la forme d’un support de référence mobilisable en autonomie.

Il propose une présentation systématique des concepts clés de la négociation (intérêts, positions, alternatives, zones d’accord possibles) et des principales catégories d’outils d’IA, en explicitant leurs apports, leurs limites et les précautions d’usage nécessaires.​

L’ouvrage est conçu comme un guide méthodologique : il décline le processus de négociation en étapes (diagnostic, préparation, conduite, conclusion, suivi) et illustre, pour chacune, des usages types de l’IA (analyse documentaire, génération d’arguments, reformulation, analyse de scénarios) accompagnés de modèles de requêtes et de grilles d’analyse.

Il accorde une place importante aux enjeux éthiques (biais, transparence, confidentialité) et à la responsabilité professionnelle, invitant les lecteurs à adopter une posture réflexive plutôt qu’instrumentale vis‑à‑vis de ces technologies.​

Public visé et apport scientifique

Ces dispositifs s’adressent à un public large : cadres et dirigeants, professionnels de la vente et des achats, responsables des ressources humaines, médiateurs et, plus largement, tout acteur impliqué dans des négociations complexes au sein des organisations.

Ils répondent à un besoin identifié de montée en compétences sur les articulations entre compétences relationnelles, capacités d’analyse stratégique et maîtrise des outils numériques avancés.​

Sur le plan scientifique et professionnel, l’ensemble cours‑ebook contribue à la diffusion d’une culture de la négociation augmentée, où l’IA est envisagée comme un instrument de structuration de l’action et de soutien au raisonnement plutôt que comme un automatisme de décision.

Il ouvre également des perspectives de recherche et d’évaluation sur l’impact réel de ces outils sur la qualité des accords, l’équilibre des rapports de force et le développement de compétences transférables dans différents contextes de négociation.

​Cette formation propose une approche intégrée de la négociation enrichie par l’intelligence artificielle, articulant les apports de la théorie de la négociation avec l’usage raisonné d’outils numériques avancés. Elle vise à développer chez les participants des compétences à la fois stratégiques, relationnelles et méthodologiques, en les formant à la préparation, la conduite et l’analyse de négociations complexes, tout en mobilisant l’IA comme dispositif d’aide à la décision et de structuration de la réflexion.

À travers des apports conceptuels, des études de cas, des simulations assistées par IA et un ebook méthodologique dédié, la formation permet d’acquérir une maîtrise critique des usages de l’IA en négociation, en intégrant les enjeux éthiques, les limites techniques et les implications organisationnelles de ces outils.

Elle s’adresse à un public de professionnels (cadres, responsables commerciaux et achats, RH, médiateurs, acteurs du dialogue social) souhaitant renforcer leur capacité à concevoir et conduire des négociations dans des environnements incertains, fortement numérisés et à forts enjeux.

Pour en savoir plus, contactez moi.

Pour accéder à l’ebook en anglais : The AI Advantage : Mastering negotiation in the digital age.

Dans la même collection sur l’intelligence artificielle : https://www.amazon.fr/dp/B0FK3PN2CH

Du même auteur Yves Zieba : https://www.amazon.fr/stores/Yves-Zieba/author/B0FJWXC2XF

Garantir la confiance : Principes de transparence de l’IA

Publié le par Yves Zieba

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.

Naviguer l’information : sélectionner des sources de confiance

Publié le par Yves Zieba

En 2000, je travaillais pour Reuters, le leader mondial de l’information et l’une de mes responsabilités consistait à gérer les relations avec les fournisseurs de contenu.

Nous les évaluions sur de nombreux critères au sein du département « Content Acquisition & Rights Management ».

En tant que « supermarché de l’information », il en allait de la réputation du fournisseur d’information qui produisait l’information (Platts, S&P, Moody’s… ou autre fournisseurs d’analyses, de news, de commentaires, de rumeurs ou d’indices), mais aussi de l’agence de presse qui les diffuse (Reuters en l’occurence, Bloomberg, l’AP ou l’AFP également).

Déjà à l’époque, c’était passionnant, et je me souviens de la double contrainte de l’évaluation, il fallait être précis (accurate), factuel (freedom from bias), mais aussi rapide (pour « breaker la news »).

Vous me voyez venir…, cela prend du temps de vérifier l’exactitude… et la tentation est forte d’aller vite et de passer outre les vérifications d’exactitude.

25 ans plus tard, qu’en est-il ?

À l’ère de l’information instantanée, il est crucial de savoir comment sélectionner ses sources d’information.

Avec la multitude de contenus disponibles, il est facile de se perdre dans un océan de données, certaines fiables et d’autres moins sérieuses.

Voici quelques conseils pratiques pour vous aider à inclure des sources dignes de confiance tout en excluant celles qui ne le sont pas.

Je l’avoue, c’est devenu aujourd’hui un art et une attention de tous les instants avec la multiplication des réseaux sociaux et l’explosion de la désinformation ou autre « vérité alternative ».

1. Vérifiez l’autorité de la source

a. Qui est l’auteur ?

Renseignez-vous sur l’auteur ou l’organisation derrière l’information.

Un expert reconnu dans un domaine spécifique est généralement plus fiable qu’un blog personnel sans références.

b. Quelle est la réputation de la publication ?

Consultez les publications réputées, telles que des revues académiques, des journaux respectés ou des sites d’actualités fiables.

Évitez les sites dont la réputation est douteuse ou qui sont connus pour relayer de fausses informations.

2. Analyser la qualité du contenu

a. Objectivité

Examinez si le contenu présente différents points de vue et évite les biais. Une source fiable devrait s’efforcer de fournir une analyse équilibrée.

b. Sources citées

Une bonne source d’information doit citer ses références. Vérifiez les études, les statistiques ou les autres articles mentionnés pour confirmer leur véracité.

3. Évaluer la date de publication

L’actualité des informations est primordiale. Une source peut être fiable, mais si ses données sont obsolètes, elles peuvent ne plus être pertinentes. Assurez-vous de consulter des informations récentes, surtout dans des domaines en constante évolution comme la science, la technologie ou la politique.

4. Considérer le format et le style

a. Présentation professionnelle

Une source bien structurée, avec une présentation soignée et des références claires, est souvent plus fiable. Méfiez-vous des contenus qui semblent mal écrits ou peu soignés.

b. Transparence

Les sources fiables sont transparentes quant à leurs méthodes et leurs financements. Si un site ou un auteur cache ces informations, cela peut être un signal d’alerte.

5. Recouper les informations

Ne vous fiez pas à une seule source.

Recoupez les informations avec d’autres sources fiables pour vérifier la véracité des faits. Si plusieurs sources dignes de confiance rapportent la même information, il y a de fortes chances qu’elle soit correcte.

6. Utiliser des outils de vérification des faits

Il existe de nombreux sites dédiés à la vérification des faits, tels que Snopes, FactCheck.org ou encore les services de vérification des médias.

Utilisez-les pour vérifier des informations douteuses ou sensationnelles.

7. Écouter son intuition

Enfin, faites confiance à votre instinct. Aujourd’hui on parle d’ « esprit critique »… J’aime ajouter l’importance de « comprendre les enjeux » ou de détecter à qui profite l’information.

Si une information semble trop incroyable pour être vraie ou si elle suscite des émotions fortes, prenez le temps de la vérifier avant de la partager ou de l’accepter comme vérité.

Conclusion

Choisir ses sources d’information est essentiel pour naviguer efficacement dans le monde moderne.

En suivant ces conseils pratiques, vous pouvez vous assurer que vous vous appuyez sur des informations fiables et pertinentes.

Cela vous permettra non seulement de mieux comprendre le monde qui vous entoure, mais aussi de prendre des décisions éclairées basées sur des faits solides.

Rappelez-vous que l’esprit critique est votre meilleur allié dans la quête de la vérité.

Et vous, comment vous y prenez vous pour inclure des sources fiables et pour exclure celles qui ne le sont pas ?