Intelligence artificielle Comment déterminer les bonnes pratiques d'IA en entreprise ?

Pour approfondir le sujet

Sur le même thème :

Deux ans après l’arrivée de ChatGPT, comment la GenAI transforme la recherche en ligne et le marketing

Alors que ChatGPT vient de fêter son second anniversaire et compte aujourd'hui plus de 300 millions d'utilisateurs hebdomadaires, le rapport "Online Search After ChatGPT:...

Llama 3.3 70B : Meta dévoile son dernier ajout à la famille Llama 3, un modèle particulièrement efficace

Alors que Meta prépare le lancement des premiers modèles Llama 4 pour le début de l'année prochaine, l'entreprise a dévoilé en fin de semaine...

AgentLab, un framework open source pour le développement et l’évaluation des agents Web

Lancé par ServiceNow, AgentLab est un framework open source visant à faciliter le développement et l'évaluation d'agents Web. Son objectif principal est de soutenir...

Pleias : des modèles de langages ouverts pour une IA éthique et transparente

Pleias, une start-up française, annonce le lancement de sa première famille de grands modèles de langage (LLM), définissant de nouvelles références en matière...

Comment déterminer les bonnes pratiques d’IA en entreprise ?

L’intelligence artificielle est devenue un catalyseur de la transformation numérique des industries. La technologie fait partie du Peak of Inflated Expectations présentant les technologies émergentes en 2023. Elle devrait impacter les entreprises, offrant une synergie entre main-d’Å“uvre et machine. Toutefois, à mesure que les technologies d’IA évoluent, les entreprises doivent engager leur responsabilité dans l’élaboration de bonnes pratiques.

Alors que les régulateurs tentent de s’imposer dans ce nouveau paradigme, les entreprises sont en bonne posture pour proposer des outils garantissant sécurité, gouvernance, contrôles et mesures responsables pour l’IA. Voici les raisons pour lesquelles il est crucial pour une organisation de développer des bonnes pratiques pour l’usage de l’IA et que quelques conseils pour renforcer les compétences dans ce domaine.

Evoluer dans le paysage réglementaire

Il faudra des années pour que régulateurs et autorités législatives élaborent un corpus complet de réglementations et de législations concernant l’IA qui concilient innovation, éthique et sécurité. Qui plus est, il s’agit d’un processus continu et donc en constante évolution. Le manque de réglementations strictes peut de prime abord sembler lucratif car il laisse de place à l’innovation. Toutefois, une entreprise avant-gardiste se rendra compte qu’il existe des mises en Å“uvre de l’IA contraires à l’éthique et potentiellement nuisibles.

Une longueur d’avance en termes de business

Les entreprises qui proposent un guide de bonnes pratiques bénéficient d’un avantage concurrentiel. Lorsqu’il s’agit d’IA, les clients exigent que les solutions soient à la fois dignes de confiance, transparentes, responsables et éthiques. Lorsqu’une entreprise définit des bonnes pratiques, elle crée une émulation auprès des autres entreprises.
Aussi, l’adoption anticipée de ces pratiques peut également protéger les entreprises contre d’éventuelles responsabilités une fois les réglementations et législations mises en place.

Faire preuve d’un leadership éthique

L’IA éthique ne doit pas être considérée comme une tendance. Il s’agit d’un engagement à utiliser cette technologie de sorte à ce qu’elle bénéficie à la société et faire regagner la confiance des utilisateurs. Pour s’inscrire dans un leadership éthique, les entreprises doivent faire preuve de transparence dans leurs pratiques, leurs sources, l’utilisation des données, les algorithmes et les processus de prise de décision ainsi que sur la reproductibilité et l’audibilité. En outre, elles doivent s’appliquer à créer une culture de la responsabilité en élaborant des guidelines et en limitant les biais de leurs systèmes d’IA afin que les décisions prises soient justes et non discriminatoires. Enfin, elles doivent donner la priorité à la confidentialité et à la sécurité des données afin de garantir que les applications d’IA aient autant d’accès que nécessaire aux données des utilisateurs. Cela ne peut se faire que par le biais d’audits réguliers des systèmes d’IA et de la rectification immédiate des problèmes éthiques potentiels. Ces audits doivent être réalisés par des tiers indépendants afin de garantir l’impartialité.

Développer les compétences en IA en entreprise

Les entreprises doivent prioriser le développement des compétences en IA au sein de l’organisation. À l’heure où l’IA remodèle le paysage commercial et social, il est essentiel que les employés acquièrent les connaissances et les capacités nécessaires pour exploiter efficacement son potentiel.

Pour ce faire :

  • Les entreprises doivent identifier les référents IA en interne chargés de mener des projets d’IA, de comprendre les subtilités de ces technologies et d’encadrer leurs collègues, mais aussi traduire les connaissances internes et convertir les connaissances en données. Lorsqu’une entreprise favorise l’acquisition d’une expertise en interne, elle réduit sa dépendance vis-à-vis des consultants externes, ce qui permet de réduire les coûts et de mieux intégrer la technologie dans ses opérations. La formation des référents en IA, ainsi que la mise en place de pratiques responsible by design contribue à créer une culture d’apprentissage continue. Ceci est d’autant plus vrai dans le domaine de l’IA, un domaine en constante évolution.
  • Se tourner vers les établissements d’enseignement pour former une nouvelle génération d’employés. Aujourd’hui, plusieurs établissements d’enseignement supérieur tiennent compte de la demande croissante d’expertise en IA et proposent une formation dédiée. En collaborant avec des universités à travers le monde et en les aidant à concevoir des programmes de formation à l’IA conformes aux exigences du secteur, les entreprises peuvent recruter des talents dans ce domaine.

L’ère de l’IA a créé une vague d’opportunités et de défis pour les entreprises. Alors que les réglementations régissant l’IA sont encore en cours d’élaboration, les entreprises doivent se montrer proactives dans l’élaboration des bonnes pratiques et des approches responsible by design. L’objectif est de garantir que les technologies de l’IA soient utilisées à la hauteur de leur potentiel, de manière éthique et responsable.

Contributeur expert

Balaji Ramanujam

Balaji Ramanujam occupe le poste de Head of Architecture, Healthcare and Life Sciences au sein dâ

Partager l'article

Deux ans après l’arrivée de ChatGPT, comment la GenAI transforme la recherche en ligne et le marketing

Alors que ChatGPT vient de fêter son second anniversaire et compte aujourd'hui plus de 300 millions d'utilisateurs hebdomadaires, le rapport "Online Search After ChatGPT:...

Llama 3.3 70B : Meta dévoile son dernier ajout à la famille Llama 3, un modèle particulièrement efficace

Alors que Meta prépare le lancement des premiers modèles Llama 4 pour le début de l'année prochaine, l'entreprise a dévoilé en fin de semaine...

AgentLab, un framework open source pour le développement et l’évaluation des agents Web

Lancé par ServiceNow, AgentLab est un framework open source visant à faciliter le développement et l'évaluation d'agents Web. Son objectif principal est de soutenir...

Pleias : des modèles de langages ouverts pour une IA éthique et transparente

Pleias, une start-up française, annonce le lancement de sa première famille de grands modèles de langage (LLM), définissant de nouvelles références en matière...