L'Intelligence Articielle (IA) a cessé depuis longtemps d'être une technologie d'avenir. Vous travaillez déjà avec elle, consciemment ou non. Du service client automatisé à la prise de décision dans les soins de santé ou les services financiers, l'IA (intelligence artificielle) est de plus en plus utilisée pour rendre les processus plus intelligents et plus rapides.
Les avantages sont évidents : une plus grande efficacité, une meilleure analyse des grands flux de données et une aide pour les choix complexes. Mais si les applications se multiplient, on prend aussi de plus en plus conscience que l'IA sans cadre précis comporte des risques.
Que se passe-t-il lorsqu'un algorithme commet une erreur ? Qui est responsable lorsqu'un modèle d'IA désavantage des personnes sans que vous vous en rendiez compte ? Et comment pouvez-vous être sûr que vos applications d'IA répondent aux exigences réglementaires et aux exigences de confiance des clients ?
Quand l'IA devient un risque
En l'absence de contrôle et de structure, les systèmes d'IA peuvent aboutir à des résultats injustes, peu fiables, voire nuisibles. Deux situations réelles montrent à quel point les choses peuvent rapidement déraper :
- Discrimination à l'embauche
Une entreprise technologique internationale décide d'utiliser l'IA pour la sélection initiale des candidats à l'emploi.
L'outil analyse les CV, les compare avec les données d'anciens employés ayant réussi, et filtre automatiquement les candidats les plus appropriés. L'entreprise ne se rend pas compte que les données d'entraînement proviennent en grande partie d'une période où les candidats embauchés étaient essentiellement des hommes.
Résultat ? L'IA « apprend » que les profils masculins sont préférés et commence à classer systématiquement les candidats féminins et non occidentaux à un niveau inférieur. Le processus de sélection étant entièrement automatisé, ces différences ne sont pas remarquées pendant longtemps. Ce n'est que lorsque des signaux émergent concernant un manque flagrant de diversité parmi les nouveaux employés qu'une enquête interne est lancée.
Les conséquences sont graves : des opportunités manquées pour les talents, des troubles internes et une image d'employeur ternie. En outre, l'entreprise doit intervenir dans le processus, recycler l'IA et investir dans des contrôles supplémentaires, ce qui aurait pu être évité grâce à une approche structurée au préalable.
2. Exclusion involontaire dans l'évaluation du crédit
Une institution financière utilise l'IA pour évaluer les demandes de prêt plus rapidement et plus efficacement. Le système utilise des centaines de variables - des antécédents de crédit au comportement en ligne - pour évaluer le risque. Ce que personne ne réalise au départ, c'est que l'algorithme inclut également les données relatives au code postal en tant que facteur de risque indirect.
Au fil du temps, il s'avère que les demandeurs issus de certains quartiers sont systématiquement rejetés ou se voient appliquer des taux d'intérêt défavorables, même s'ils satisfont aux exigences formelles. Les clients ne comprennent pas la décision, le personnel a du mal à expliquer l'évaluation et les plaintes se multiplient.
Une analyse indépendante montre que l'IA a involontairement introduit une discrimination géographique. Le système a « appris » à partir d'anciens modèles que certains codes postaux représentaient un risque plus élevé - sans contexte ni nuance.
L'institution financière est contrainte de mettre temporairement le modèle hors service et est également confrontée aux questions des régulateurs sur la transparence et l'utilisation responsable de l'IA.
ISO/IEC 42001 : s'attaquer à l'IA au sein de votre entreprise
La norme internationale ISO/IEC 42001 a été élaborée pour aider à gérer précisément ces risques. Il s'agit de la première norme de système de gestion entièrement consacrée au développement, à l'utilisation et à la gestion responsables de l'IA.
La norme vous aide à mettre en place des politiques et des processus concernant :
- La qualité et la représentativité des données
- Le suivi et l'ajustement des performances de l'IA
- Les rôles et gouvernance clairs
- L''explicabilité et la responsabilité des décisions en matière d'IA.
L'ISO/IEC42001 s'aligne sur les normes existantes telles que l'ISO 9001 et l'ISO 27001. Si vous disposez déjà d'un Système de Management intégré, la norme ISO 42001 peut être facilement intégrée. En outre, la norme vous aide à vous préparer à des réglementations telles que la loi européenne sur l'IA, qui est entrée en vigueur en 2024.
La connaissance, clé d'une application responsable
Une norme n'est efficace que si votre personnel peut l'appliquer. LRQA propose des formations ciblées sur la norme ISO/IEC 42001, adaptées à différentes fonctions - de l'informatique au juridique, en passant par la conformité, les RH et la politique.
Nos formations allient connaissances de fond et applicabilité pratique, afin que vous maîtrisiez vos applications IA et que vous préveniez les risques.
Commencez dès aujourd'hui à utiliser l'IA de manière responsable
L'IA ne fera que gagner en importance. En investissant dès maintenant dans la connaissance, la structure et la supervision, vous renforcerez la fiabilité et l'intégrité de votre entreprise.
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