Découvrez 170 termes essentiels d’intelligence artificielle dans un glossaire complet ! Apprenez les significations et définitions des concepts clés de l’intelligence artificielle dans ce guide informatif. Parfait pour comprendre le jargon et la terminologie technique de l’IA.
1. Intelligence Artificielle (IA)
Un domaine de l’informatique qui se concentre sur la création de systèmes intelligents capables d’effectuer des tâches qui requièrent généralement l’intelligence humaine, comme la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’image et la prise de décision.
2. Apprentissage Automatique (ML)
Un sous-ensemble de l’IA qui implique l’utilisation d’algorithmes et de modèles statistiques pour permettre aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des décisions, sans être explicitement programmés.
3. Apprentissage Profond
Un type d’apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones artificiels à couches multiples pour traiter et analyser des données, souvent utilisé dans des tâches comme la reconnaissance d’image et de parole.
4. Réseau de Neurones
Un type de modèle mathématique inspiré de la structure et du fonctionnement du cerveau humain, utilisé en apprentissage profond pour permettre aux machines d’apprendre et de prendre des décisions.
5. Traitement du Langage Naturel (NLP)
Un sous-domaine de l’IA qui se concentre sur la capacité des machines à comprendre, interpréter et répondre au langage humain d’une manière significative et pertinente.
6. Vision par Ordinateur
Un domaine de l’IA qui implique l’utilisation d’ordinateurs pour interpréter et comprendre les informations visuelles du monde, comme les images et les vidéos.
7. Apprentissage par Renforcement
Un type d’apprentissage automatique dans lequel un agent apprend à prendre des décisions et des actions dans un environnement pour maximiser un signal de récompense, souvent utilisé dans les systèmes autonomes et la robotique.
8. Algorithme
Une série d’instructions ou de règles qu’un ordinateur suit pour résoudre un problème spécifique ou effectuer une tâche spécifique.
9. Science des Données
Le domaine interdisciplinaire qui implique la collecte, l’analyse et l’interprétation des données pour obtenir des informations et soutenir les processus de prise de décision, souvent utilisé conjointement avec l’IA pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique.
10. Éthique de l’IA
La prise en compte des implications éthiques et de l’impact social de l’IA, y compris des sujets tels que les biais, l’équité, la transparence, la responsabilité et la confidentialité, dans le développement, le déploiement et l’utilisation des systèmes d’IA.
11. Intelligence Artificielle Générale (AGI)
Le concept hypothétique d’une IA possédant la capacité de comprendre, d’apprendre et d’appliquer l’intelligence à travers un large éventail de tâches, similaire à l’intelligence humaine.
12. Internet des objets (IoT)
Un réseau d’appareils physiques interconnectés qui communiquent et échangent des données entre eux, souvent utilisé conjointement avec l’IA pour permettre des systèmes intelligents et autonomes.
13. Big Data
Ensembles de données extrêmement volumineux et complexes qu’il est difficile de gérer, traiter et analyser à l’aide de méthodes traditionnelles, souvent utilisés en apprentissage automatique pour entraîner des modèles et faire des prédictions.
14. Apprentissage Supervisé
Un type d’apprentissage automatique où un modèle est entraîné à l’aide de données étiquetées, où la sortie correcte est fournie, pour faire des prédictions ou des décisions.
15. Apprentissage Non Supervisé
Un type d’apprentissage automatique où un modèle est entraîné à l’aide de données non étiquetées, où la sortie correcte n’est pas fournie, pour identifier des schémas, des relations ou des anomalies dans les données.
16. Transfert d’Apprentissage
Une technique d’apprentissage automatique où un modèle entraîné sur une tâche est utilisé pour améliorer la performance d’une autre tâche connexe, souvent utilisé pour tirer parti des connaissances existantes et réduire le besoin de données d’entraînement extensives.
17. Biais
Dans le contexte de l’IA, biais fait référence à la présence d’erreurs ou d’inéquités systématiques dans les prédictions ou décisions prises par les systèmes d’IA, résultant souvent de données biaisées, d’algorithmes biaisés ou d’un entraînement de modèle biaisé.
18. IA Explicable (XAI)
Le domaine de l’IA qui se concentre sur le développement de systèmes d’IA transparents et capables de fournir des explications compréhensibles sur leurs prédictions ou décisions, pour améliorer la confiance, la responsabilité et l’interprétabilité.
19. L’humain dans la boucle
Une approche en IA où les entrées et les commentaires humains sont intégrés dans le processus d’entraînement du modèle ou de prise de décision, souvent utilisée pour améliorer la performance du modèle, atténuer les biais et assurer des considérations éthiques.
20. Déploiement de Modèle
Le processus d’intégration d’un modèle d’apprentissage automatique entraîné dans un environnement de production, où il peut être utilisé pour faire des prédictions ou des décisions en temps réel.
21. Évaluation de Modèle
Le processus d’évaluation des performances et de la précision d’un modèle d’apprentissage automatique entraîné à l’aide de diverses mesures et techniques, pour déterminer son efficacité à résoudre le problème visé.
22. Interprétabilité du Modèle
La capacité à comprendre et à interpréter les décisions ou les prédictions faites par un modèle d’apprentissage automatique, souvent importante pour assurer la transparence, la confiance et la responsabilité des systèmes d’IA.
23. Hyperparamètres
Paramètres dans un modèle d’apprentissage automatique définis avant le processus d’entraînement et qui affectent les performances du modèle, comme le taux d’apprentissage, la taille des lots et le nombre de couches.
24. Surapprentissage
Un phénomène en apprentissage automatique où un modèle fonctionne bien sur les données d’entraînement mais échoue à se généraliser à de nouvelles données, souvent causé par un modèle trop complexe ou des données d’entraînement insuffisantes.
25. Apprentissage par Ensemble
Une technique en apprentissage automatique qui implique la combinaison des prédictions de plusieurs modèles pour améliorer la performance et la précision globale des prédictions.
26. Ingénierie des Caractéristiques
Le processus de sélection, transformation ou création de caractéristiques ou variables pertinentes à partir de données brutes pour améliorer la performance d’un modèle d’apprentissage automatique.
27. Prétraitement
L’étape en apprentissage automatique qui implique le nettoyage, la normalisation ou la transformation de données brutes dans un format pouvant être utilisé pour l’entraînement de modèle, comprenant souvent des tâches telles que le nettoyage des données, la mise à l’échelle des caractéristiques et l’encodage des données.
28. Biais de Déploiement
Biais pouvant survenir dans l’application réelle des systèmes d’IA en raison de différences entre les données d’entraînement et l’environnement de déploiement, nécessitant souvent une surveillance et une atténuation continues.
29. Robustesse
La capacité d’un modèle d’apprentissage automatique à bien performer et à faire des prédictions précises même en présence de bruit, d’incertitude ou d’attaques adversaires.
30. IA préservant la confidentialité
Le domaine de l’IA qui se concentre sur le développement de techniques et de méthodes pour protéger la confidentialité et la confidentialité des données utilisées en apprentissage automatique, en veillant à ce que les informations sensibles ne soient pas divulguées ou compromises.
31. Explainable AI (XAI)
Le domaine de l’IA qui vise à développer des modèles et des systèmes capables de fournir des explications compréhensibles sur leurs prédictions ou décisions, améliorant la confiance, la responsabilité et la transparence.
32. Apprentissage par Renforcement
Un type d’apprentissage automatique où un agent apprend à prendre des décisions ou des actions dans un environnement pour maximiser un signal de récompense cumulatif, souvent utilisé dans des domaines tels que la robotique, le jeu et les systèmes autonomes.
33. Transfert d’Apprentissage
Une technique en apprentissage automatique où un modèle pré-entraîné, généralement entraîné sur un grand ensemble de données, est utilisé comme point de départ pour entraîner un nouveau modèle sur un ensemble de données plus petit et connexe, permettant un entraînement plus rapide et efficace du modèle.
34. Apprentissage non supervisé
Un type d’apprentissage automatique où un modèle apprend à partir de données non étiquetées, sans supervision ni exemples étiquetés explicites, souvent utilisé pour des tâches telles que le clustering, la détection d’anomalies et la réduction de dimensionnalité.
35. Traitement du Langage Naturel (NLP)
Le domaine de l’IA qui se concentre sur la capacité des ordinateurs à comprendre, interpréter et générer le langage humain, souvent utilisé dans des applications telles que l’analyse de texte, l’analyse de sentiments, la traduction automatique et les chatbots.
36. Vision par Ordinateur
Le domaine de l’IA qui consiste à enseigner aux ordinateurs à interpréter les informations visuelles du monde, comme les images ou les vidéos, et à donner un sens aux données visuelles, utilisé dans des applications telles que la reconnaissance d’image, la détection d’objets et la reconnaissance faciale.
37. Apprentissage Profond
Un sous-domaine de l’apprentissage automatique impliquant l’entraînement de réseaux de neurones artificiels à couches multiples pour apprendre automatiquement des représentations hiérarchiques des données, souvent utilisé dans des domaines tels que la reconnaissance d’image et de parole, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation.
38. Informatique en Périphérie
Le concept consistant à traiter les données et à effectuer des calculs au niveau de la source de génération des données, plutôt que de s’appuyer uniquement sur le traitement dans le cloud, souvent utilisé dans les systèmes d’IA qui nécessitent un traitement en temps réel ou à faible latence.
39. Biais dans l’IA
La présence de biais systématiques dans les systèmes d’IA, souvent découlant de données d’entraînement, d’algorithmes ou de décisions de conception biaisés, conduisant à des résultats injustes ou discriminatoires, et nécessitant des mesures d’atténuation soigneuses pour assurer l’équité, la responsabilité et l’utilisation éthique de l’IA.
40. Explicabilité
La capacité à comprendre et à fournir des explications sur les décisions ou les prédictions faites par un système d’IA, souvent nécessaire pour établir la confiance, lutter contre les préjugés et assurer la transparence dans les applications d’IA.
41. Éthique de l’IA
La branche de l’éthique qui se concentre sur le développement, le déploiement et l’utilisation responsables des systèmes d’IA, y compris des considérations telles que l’équité, la transparence, la responsabilité, la confidentialité, les préjugés et l’impact sociétal.
42. Biais des Données
Biais pouvant être introduit dans les systèmes d’IA en raison de données biaisées utilisées pour l’entraînement, conduisant à des prédictions ou décisions biaisées, et nécessitant une collecte de données minutieuse, un prétraitement et des techniques d’atténuation des préjugés.
43. Apprentissage Fédéré
Une approche distribuée de l’apprentissage automatique où plusieurs appareils ou serveurs collaborent pour entraîner collectivement un modèle partagé, tout en gardant les données décentralisées et en préservant la confidentialité, souvent utilisé dans des scénarios où les données ne peuvent pas être centralisées en raison de préoccupations relatives à la confidentialité ou à la réglementation.
44. AutoML (Apprentissage Automatique Automatisé)
L’utilisation d’outils, de techniques et d’algorithmes automatisés pour rechercher, sélectionner et optimiser automatiquement les modèles, hyperparamètres et ingénierie des caractéristiques d’apprentissage automatique, réduisant le besoin d’intervention et d’expertise manuelles dans le processus de développement de modèles.
45. Gouvernance de l’IA
Le cadre de politiques, réglementations et directives qui régissent le développement, le déploiement et l’utilisation des systèmes d’IA, visant à garantir une utilisation éthique, transparente et responsable de l’IA dans divers domaines, y compris l’industrie, les soins de santé, la finance et le gouvernement.
46. L’humain dans la boucle (HITL)
Une approche en IA où les humains sont intégrés dans la boucle de prise de décision d’un système d’IA, fournissant des contributions, des commentaires ou une supervision, souvent utilisée dans des applications telles que la prise de décision assistée par l’IA, la collaboration humain-IA et les systèmes de recommandation basés sur l’IA.
47. Apprentissage Machine Adversaire
L’étude des vulnérabilités et des attaques sur les modèles d’apprentissage automatique, où des entrées ou des perturbations malveillantes sont délibérément conçues pour tromper ou manipuler les prédictions du modèle, conduisant à des risques de sécurité potentiels, et nécessitant des défenses et des contre-mesures solides.
48. IA pour le bien social
L’application des techniques et technologies de l’IA pour relever les défis sociétaux et promouvoir un impact social positif, comme la santé, l’éducation, la lutte contre la pauvreté, la conservation de l’environnement et l’intervention en cas de catastrophe.
49. Atténuation des biais de l’IA
Techniques et stratégies utilisées pour identifier, atténuer et réduire les biais dans les systèmes d’IA, y compris la ré-échantillonnage, la ré-pondération, l’entraînement antagoniste et les algorithmes d’apprentissage automatique soucieux d’équité, visant à assurer des résultats équitables et sans parti pris dans les applications d’IA.
50. Transparence de l’IA
Le niveau d’ouverture, de clarté et de compréhensibilité du fonctionnement, des décisions et des prédictions d’un système d’IA, souvent obtenu grâce à des techniques telles que l’IA explicable (XAI), l’interprétabilité des modèles et la visualisation, permettant aux parties prenantes de comprendre et de faire confiance au système d’IA.
51. Robustesse de l’IA
La capacité d’un système d’IA à maintenir ses performances et sa précision dans des conditions différentes, y compris des données bruitées ou antagonistes, des environnements variables et des scénarios inattendus, souvent obtenue grâce à des techniques telles que l’optimisation robuste, les méthodes d’ensemble et la régularisation de modèle.
52. Explicabilité de l’IA
La capacité d’un système d’IA à fournir des explications claires et compréhensibles pour ses prédictions, décisions ou actions, permettant aux utilisateurs de comprendre le raisonnement et la logique derrière les résultats du système, et facilitant la confiance, la responsabilité et l’interprétabilité.
53. Interprétabilité de l’IA
Le degré auquel les processus, caractéristiques ou représentations internes d’un système d’IA peuvent être compris et expliqués en termes compréhensibles par l’homme, souvent obtenu grâce à des techniques telles que l’analyse d’importance des caractéristiques, la visualisation et l’extraction de règles.
54. Sensibilisation aux biais de l’IA
La reconnaissance et la compréhension des biais potentiels pouvant surgir dans les systèmes d’IA en raison de données, d’algorithmes ou de décisions de conception biaisés, et les mesures proactives prises pour identifier, mesurer et atténuer ces biais afin d’assurer l’équité et l’inclusivité.
55. Équité de l’IA
Le principe d’assurer un traitement équitable et sans parti pris des différents groupes ou individus par un système d’IA, quelle que soit leur caractéristique démographique, et d’éviter toute discrimination, préjugé ou iniquité dans les résultats du système, souvent obtenu grâce à des techniques d’apprentissage automatique sensibles à l’équité, des mesures d’équité, et l’atténuation des biais.
56. Responsabilité de l’IA
Le principe de tenir les systèmes d’IA et leurs développeurs, utilisateurs ou opérateurs responsables des conséquences de leurs actions, décisions ou prédictions, et de veiller à ce qu’ils soient transparents, explicables et soumis à une supervision appropriée, à des audits et à des réglementations.
57. Confidentialité de l’IA
La protection des informations personnelles des individus et de la vie privée des données dans le contexte des systèmes d’IA, y compris la collecte, le stockage, le partage et l’utilisation des données, et le respect des lois, réglementations et directives éthiques pertinentes pour assurer la confidentialité et la sécurité des données des utilisateurs.
58. Sécurité de l’IA
La protection des systèmes d’IA contre les accès non autorisés, les altérations ou les attaques malveillantes qui peuvent compromettre leur intégrité, confidentialité ou disponibilité, souvent obtenue grâce à des techniques telles que le chiffrement, l’authentification et le déploiement robuste.
59. Cadre de gouvernance de l’IA
Un ensemble complet de politiques, principes et directives qui guident le développement, le déploiement et l’utilisation responsables et éthiques des systèmes d’IA, en tenant compte des considérations juridiques, éthiques, sociales et techniques, et en veillant à ce que les systèmes d’IA s’alignent sur les valeurs humaines et les objectifs sociétaux.
60. Adoption de l’IA
Le processus d’intégration des technologies et applications d’IA dans divers domaines et industries, y compris la planification, le développement, la mise en œuvre et l’évaluation des systèmes d’IA, et en veillant à ce qu’ils apportent de la valeur, des avantages et un impact positif à la société, à l’économie et aux individus.
61. Réglementation de l’IA
L’élaboration et l’application de lois, règlements et politiques régissant le développement, le déploiement et l’utilisation des systèmes d’IA, dans le but d’assurer des pratiques d’IA responsables, éthiques et responsables, de protéger les droits des utilisateurs et de traiter les risques et les défis potentiels associés aux technologies d’IA.
62. Comité d’éthique de l’IA
Un groupe d’experts ou de parties prenantes responsable de fournir des conseils, une surveillance et des recommandations sur les implications éthiques du développement et de l’utilisation de l’IA, d’examiner et d’évaluer les projets d’IA en matière d’éthique, et de veiller à ce que les technologies d’IA soient développées et utilisées d’une manière conforme aux principes et valeurs éthiques.
63. Transparence de l’IA
Le principe de rendre les systèmes d’IA et leurs processus transparents et compréhensibles pour les utilisateurs, les parties prenantes et le grand public, y compris fournir des explications claires sur le fonctionnement du système, les processus de prise de décision et l’utilisation des données, pour favoriser la confiance, la responsabilité et la compréhension des utilisateurs.
64. Collaboration en IA
La pratique de rassembler des équipes interdisciplinaires, y compris des chercheurs, des développeurs, des décideurs politiques et d’autres parties prenantes, pour travailler en collaboration sur des projets d’IA, échanger des connaissances, des compétences et des perspectives, et assurer une approche holistique du développement et du déploiement de l’IA.
65. Éducation à l’IA
Le processus de fourniture d’une éducation et d’une formation sur les concepts, technologies, éthiques et meilleures pratiques de l’IA à diverses parties prenantes, y compris les développeurs, les utilisateurs, les décideurs et le grand public, pour sensibiliser, promouvoir des pratiques d’IA responsables et favoriser une communauté IA bien informée.
66. Évaluation de l’impact de l’IA
L’évaluation des impacts sociaux, économiques et environnementaux potentiels des systèmes d’IA, y compris leurs avantages et leurs risques, pour comprendre et atténuer les conséquences involontaires, et faire en sorte que les technologies d’IA soient développées et utilisées d’une manière qui s’aligne sur les valeurs sociétales et les objectifs.
67. Organisme de gouvernance de l’IA
Un organisme de réglementation ou de surveillance chargé de surveiller et de réglementer le développement et l’utilisation de l’IA, de fixer des normes, des directives et des politiques pour les technologies d’IA, et de veiller à ce que les systèmes d’IA soient développés et utilisés d’une manière conforme aux exigences éthiques, légales et sociétales.
68. Audits de l’IA
Le processus de réalisation d’audits réguliers des systèmes d’IA pour évaluer leur conformité aux normes éthiques, légales et réglementaires, y compris l’évaluation du respect des principes éthiques, des normes techniques et des exigences légales, et la prise de mesures correctives si nécessaire pour assurer des pratiques d’IA responsables.
69. Innovation responsable en IA
L’approche consistant à développer des technologies d’IA d’une manière qui prend en compte les impacts potentiels sur la société, l’économie et les individus, et à veiller à ce que les systèmes d’IA soient conçus, déployés et utilisés de manière responsable, éthique et en tenant compte de leurs implications plus larges.
70. Gestion des risques de l’IA
La pratique consistant à identifier, évaluer et atténuer les risques associés aux technologies d’IA, y compris les partialités, les vulnérabilités de sécurité, les préjudices potentiels aux utilisateurs ou à la société, et à prendre des mesures proactives pour minimiser les risques et assurer le développement et l’utilisation responsables des systèmes d’IA.
71. Responsabilité de l’IA
Le principe selon lequel les développeurs et les utilisateurs d’IA devraient être tenus responsables des actions et des conséquences des systèmes d’IA, y compris la gestion de tout parti pris, erreur ou résultat préjudiciable résultant des technologies d’IA, et être transparents et responsables de leurs décisions et actions liées au développement et au déploiement de l’IA.
72. Équité de l’IA
Le concept consistant à s’assurer que les systèmes d’IA ne discriminent aucun groupe ou individu en particulier, et qu’ils sont conçus et entraînés pour être équitables, impartiaux et équitables dans leurs processus de prise de décision, afin de prévenir la discrimination ou la perpétuation des partis pris sociétaux.
73. Explicabilité de l’IA
La capacité des systèmes d’IA à fournir des explications compréhensibles pour leurs décisions et actions, permettant aux utilisateurs et aux parties prenantes de comprendre comment et pourquoi certaines décisions ont été prises par le système d’IA, et assurant la transparence, la confiance et la responsabilité.
74. Confidentialité de l’IA
La protection des données personnelles et le respect des droits à la vie privée dans le cadre du développement et de l’utilisation de l’IA, y compris en veillant à ce que les systèmes d’IA soient conçus et déployés d’une manière qui respecte les lois, règlements et considérations éthiques en matière de confidentialité, et que les données des utilisateurs soient traitées de manière responsable et sécurisée.
75. Atténuation des biais de l’IA
Le processus d’identification, d’atténuation et de traitement des biais dans les systèmes d’IA, y compris les biais dans les données, les algorithmes et les processus décisionnels, à l’aide de techniques telles que le ré-échantillonnage, le rééquilibrage et le recalibrage, pour garantir des technologies d’IA équitables et impartiales.
76. Robustesse de l’IA
La résilience des systèmes d’IA face aux attaques malveillantes, aux erreurs et aux entrées inattendues, garantissant que les technologies d’IA sont fiables, précises et capables de gérer des scénarios du monde réel sans compromettre leurs performances ou leur sécurité.
77. Cadre de gouvernance de l’IA
Un ensemble complet de politiques, lignes directrices et meilleures pratiques qui fournissent un cadre pour le développement, le déploiement et l’utilisation responsables des technologies d’IA, traitant des aspects éthiques, juridiques, sociaux et techniques de la gouvernance de l’IA.
78. Engagement des parties prenantes de l’IA
La pratique consistant à impliquer diverses parties prenantes, notamment des utilisateurs, des décideurs, des experts de l’industrie et de la société civile, dans les processus décisionnels liés au développement et au déploiement de l’IA, pour s’assurer que de multiples perspectives sont prises en compte et favoriser la transparence, l’inclusivité et la responsabilité.
79. Conformité de l’IA
Le respect des exigences légales, réglementaires et éthiques dans le développement et l’utilisation des technologies d’IA, y compris en veillant à ce que les systèmes d’IA soient conformes aux lois, règlements et directives pertinents, et qu’ils soient utilisés d’une manière compatible avec les principes et valeurs éthiques.
80. Fiabilité de l’IA
La fiabilité globale, la responsabilité et la solidité éthique des systèmes d’IA, en veillant à ce que les technologies d’IA soient développées et utilisées d’une manière fiable, transparente et alignée sur les besoins, valeurs et attentes sociétaux.
81. Transparence de l’IA
Le principe selon lequel les systèmes d’IA devraient être transparents, y compris fournir des explications claires du fonctionnement, des processus décisionnels et de l’utilisation des données du système, pour favoriser la confiance, la responsabilité et la compréhension des utilisateurs.
82. Cadre de responsabilité de l’IA
Un ensemble de lignes directrices, processus et mécanismes qui établissent des lignes de responsabilité claires pour le développement, le déploiement et l’utilisation des technologies d’IA, en veillant à ce que les parties prenantes soient tenues responsables de leurs actions et décisions liées aux systèmes d’IA.
83. Politiques de gouvernance de l’IA
Des politiques et directives officielles décrivant les principes, pratiques et exigences pour le développement et le déploiement responsables des technologies d’IA, abordant les aspects éthiques, juridiques, sociaux et techniques de la gouvernance de l’IA, et fournissant un cadre pour la prise de décision.
84. Évaluation des risques de l’IA
Le processus d’identification et d’évaluation des risques et préjudices potentiels associés aux technologies d’IA, y compris les partis pris, les erreurs, les vulnérabilités de sécurité et les conséquences involontaires, et le développement de stratégies pour atténuer et gérer ces risques afin d’assurer une utilisation responsable de l’IA.
85. Considérations éthiques sur l’IA
Les principes et valeurs éthiques qui devraient guider le développement et l’utilisation des technologies d’IA, y compris l’équité, la responsabilité, la transparence, le respect de la vie privée et la conception centrée sur l’humain, pour s’assurer que les systèmes d’IA sont alignés avec les valeurs sociétales et ne nuisent pas aux individus ou aux communautés.
86. Conception d’IA centrée sur l’humain
L’approche consistant à concevoir des technologies d’IA en se concentrant sur les besoins, les valeurs et le bien-être des humains, en s’assurant que les systèmes d’IA sont alignés avec les intérêts humains, respectent les droits de l’homme et promeuvent les valeurs humaines, pour éviter les biais ou les préjudices d’origine technologique.
87. Gouvernance des données d’IA
La gestion et la gouvernance des données utilisées dans les systèmes d’IA, y compris la collecte, le stockage, le traitement et le partage des données, en veillant à ce que les données utilisées dans les technologies d’IA soient précises, fiables, sécurisées et utilisées conformément aux lois, réglementations et considérations éthiques pertinentes.
88. Transparence algorithmique de l’IA
La visibilité et la compréhensibilité des algorithmes utilisés dans les systèmes d’IA, permettant aux utilisateurs et aux parties prenantes de comprendre comment les décisions sont prises et les actions menées par le système d’IA, et permettant la responsabilité, l’équité et la fiabilité.
89. Autonomisation des utilisateurs d’IA
La pratique consistant à autonomiser les utilisateurs pour qu’ils comprennent, contrôlent et influencent le comportement et les résultats des systèmes d’IA avec lesquels ils interagissent, leur permettant d’avoir une contribution significative, de comprendre les limites et les risques des technologies d’IA, et de prendre des décisions éclairées.
90. Éducation et littératie en IA
La promotion de l’éducation, de la sensibilisation et de la littératie sur les technologies d’IA auprès des utilisateurs, des décideurs, des experts de l’industrie et du grand public, afin de favoriser une meilleure compréhension des concepts, des implications et des considérations éthiques de l’IA, et de promouvoir une utilisation responsable et éclairée des technologies d’IA.
91. Réglementation de l’IA
L’élaboration et l’application de cadres juridiques et réglementaires régissant le développement, le déploiement et l’utilisation des technologies d’IA, garantissant que les systèmes d’IA sont utilisés conformément aux lois, réglementations et normes éthiques pertinentes, et que les risques et préjudices potentiels sont atténués.
92. Détection des biais en IA
Le processus d’identification des biais dans les systèmes d’IA, y compris les biais dans les données, les algorithmes et les processus décisionnels, à l’aide de techniques telles que l’audit, la surveillance et les tests, pour détecter et traiter les biais et garantir des technologies d’IA équitables et sans biais.
93. Collaboration en IA
La pratique consistant à favoriser la collaboration et la coopération entre les parties prenantes, notamment les chercheurs, les décideurs, les experts de l’industrie et la société civile, pour relever collectivement les défis, les risques et les opportunités des technologies d’IA, et assurer un développement et une utilisation responsables et éthiques de l’IA.
94. Éthique de la prise de décision en IA
Les considérations éthiques liées aux systèmes d’IA qui prennent des décisions, notamment en matière de responsabilité, de transparence, d’équité et de supervision humaine, pour garantir que les technologies d’IA prennent des décisions conformes aux valeurs sociétales, ne nuisent pas aux individus ou aux communautés, et sont transparentes et responsables.
95. Mise en œuvre de la gouvernance de l’IA
Le processus de mise en œuvre des politiques et pratiques de gouvernance de l’IA dans les organisations et institutions, y compris l’établissement de mécanismes d’application des politiques, de suivi et d’évaluation, pour garantir que les technologies d’IA sont développées, déployées et utilisées conformément aux normes éthiques et réglementaires établies.
96. Vie privée et sécurité en IA
La protection des données des utilisateurs et la sécurité des systèmes d’IA, y compris des mesures telles que le chiffrement des données, les contrôles d’accès et les tests de vulnérabilité, pour se protéger contre les accès non autorisés, les violations de données et les utilisations abusives des technologies d’IA, et garantir la confidentialité et la sécurité des données des utilisateurs.
97. Explicabilité de l’IA
La capacité des systèmes d’IA à fournir des explications et des justifications claires pour leurs décisions et leurs actions, permettant aux utilisateurs et aux parties prenantes de comprendre le raisonnement derrière les résultats de l’IA, et garantissant que les technologies d’IA sont transparentes, interprétables et responsables.
98. Équité en IA
Le principe selon lequel les technologies d’IA doivent être développées et utilisées de manière équitable et sans biais, sans discrimination à l’encontre d’individus ou de groupes sur la base de facteurs tels que la race, le sexe, l’âge ou la religion, pour promouvoir l’égalité sociale et prévenir les résultats discriminatoires.
99. Validation et vérification de l’IA
Le processus de validation et de vérification de la précision, de la fiabilité et de l’efficacité des technologies d’IA, y compris les tests, la validation et la vérification des algorithmes, des modèles et des données utilisés dans les systèmes d’IA, pour garantir leurs performances et leur efficacité dans des scénarios réels.
100. Conformité et audit en IA
La pratique consistant à s’assurer que les technologies d’IA sont conformes aux lois, réglementations et normes éthiques pertinentes, et à effectuer des audits réguliers pour vérifier la conformité, identifier les risques et traiter les problèmes liés à l’utilisation éthique et responsable de l’IA.
101. Évaluation de l’adoption et de l’impact de l’IA
L’évaluation de l’adoption et de l’impact des technologies d’IA sur la société, y compris l’évaluation des implications sociétales, économiques et culturelles des technologies d’IA, et l’identification et l’atténuation des risques et préjudices potentiels associés à leur utilisation.
102. Cadre de gouvernance de l’IA
Un cadre global qui englobe tous les aspects de la gouvernance de l’IA, y compris les considérations éthiques, la conformité juridique et réglementaire, la transparence, la responsabilité, l’équité et la conception centrée sur l’humain, fournissant une approche holistique du développement, du déploiement et de l’utilisation responsables et éthiques des technologies d’IA.
103. Implication des parties prenantes en IA
La pratique consistant à impliquer et à faire participer les parties prenantes concernées, y compris les utilisateurs, les décideurs, les experts de l’industrie, les organisations de la société civile et les communautés touchées, dans les processus décisionnels liés aux technologies d’IA, afin de prendre en compte des perspectives diverses et de favoriser la compréhension mutuelle, la confiance et la collaboration.
104. Gestion des risques en IA
L’identification proactive, l’évaluation et l’atténuation des risques associés aux technologies d’IA, y compris l’élaboration de stratégies de gestion des risques, la surveillance et l’évaluation des risques, et la mise en œuvre de mesures pour atténuer et gérer les risques, afin d’assurer une utilisation responsable et sûre des technologies d’IA.
105. Conformité réglementaire en IA
Le respect des lois, réglementations et normes éthiques pertinentes dans le développement, le déploiement et l’utilisation des technologies d’IA, y compris l’obtention des approbations, licences et certifications nécessaires, et le maintien de la conformité aux exigences légales et réglementaires tout au long du cycle de vie du système d’IA.
106. Application de la gouvernance de l’IA
L’application des politiques et pratiques de gouvernance de l’IA, y compris la surveillance, les audits et les sanctions, pour assurer le respect des normes éthiques et réglementaires établies, et tenir les parties prenantes responsables de leurs actions et décisions liées aux technologies d’IA.
107. Atténuation des biais en IA
Le processus d’atténuation des biais dans les systèmes d’IA, notamment en traitant les biais dans les données, les algorithmes et les processus décisionnels, à l’aide de techniques telles que le ré-échantillonnage, le rééquilibrage et le recalibrage, pour assurer des technologies d’IA équitables et sans biais.
108. Normes en IA
L’élaboration et l’adoption de normes sectorielles pour les technologies d’IA, y compris des normes en matière de confidentialité des données, de transparence algorithmique, d’équité, de responsabilité et de sécurité, pour promouvoir le développement, le déploiement et l’utilisation responsables des technologies d’IA.
109. Examen de la gouvernance de l’IA
L’examen et l’évaluation périodiques des politiques et pratiques de gouvernance de l’IA, y compris l’évaluation de leur efficacité, l’identification des lacunes et la mise à jour ou l’affinement du cadre de gouvernance selon les besoins, afin d’assurer une amélioration continue et un alignement avec l’évolution des besoins sociétaux et des avancées technologiques.
110. Éducation et sensibilisation à l’IA
La promotion de l’éducation et de la sensibilisation aux technologies d’IA, à leurs avantages, risques et considérations éthiques potentiels, auprès des différentes parties prenantes, notamment les utilisateurs, les décideurs, les professionnels de l’industrie et le grand public, afin de favoriser une prise de décision éclairée et une utilisation responsable des technologies d’IA.
111. Collaboration et partenariats en IA
L’établissement de collaborations et de partenariats entre les différentes parties prenantes, notamment le milieu universitaire, l’industrie, la société civile et les décideurs, pour favoriser des efforts collectifs dans le traitement des défis de gouvernance de l’IA, le partage des meilleures pratiques et le développement de solutions collaboratives pour un développement, un déploiement et une utilisation responsables de l’IA.
112. Coopération internationale en IA
La promotion de la coopération et de la coordination internationales entre les différents pays et régions pour établir des principes, des lignes directrices et des cadres communs pour une gouvernance responsable et éthique de l’IA, et pour traiter les défis mondiaux liés à l’IA, notamment les questions de confidentialité des données, de sécurité, d’équité et de responsabilité.
113. Responsabilité en IA
Le principe selon lequel les parties prenantes impliquées dans le développement, le déploiement et l’utilisation des technologies d’IA devraient être tenues responsables de leurs actions et décisions, et devraient assumer la responsabilité des implications éthiques, sociales et juridiques de leurs systèmes d’IA, y compris en remédiant à tout préjudice ou conséquence involontaire pouvant découler de leur utilisation.
114. Prise de décision éthique en IA
L’intégration de considérations éthiques dans les processus décisionnels liés aux technologies d’IA, y compris les évaluations d’impact éthique, les évaluations des risques éthiques et les cadres de prise de décision éthique, pour veiller à ce que les technologies d’IA soient développées, déployées et utilisées conformément aux principes et valeurs éthiques.
115. Transparence en IA
L’exigence pour les systèmes d’IA d’être transparents et ouverts sur leur fonctionnalité, leurs processus et leurs mécanismes de prise de décision, afin de permettre aux utilisateurs et aux parties prenantes de comprendre le fonctionnement des technologies d’IA, et de promouvoir la confiance, la responsabilité et l’utilisation responsable des systèmes d’IA.
116. Conception centrée sur l’humain en IA
La conception et le développement de technologies d’IA axés sur le bien-être, la sécurité et la dignité humains, en tenant compte de l’impact sur la vie humaine, les valeurs et les droits, et en veillant à ce que les technologies d’IA soient alignées avec les valeurs humaines, les besoins et les aspirations humaines, et ne compromettent pas le bien-être ou l’autonomie humaine.
117. Évaluation de l’impact social de l’IA
L’évaluation de l’impact social des technologies d’IA, y compris l’évaluation des conséquences potentielles de l’IA sur l’emploi, l’économie, la société, la culture et la gouvernance, et le développement de stratégies et de mesures pour atténuer les impacts négatifs et maximiser les avantages sociétaux des technologies d’IA.
118. Prévention des biais en IA
La prévention proactive des biais dans les systèmes d’IA, notamment en traitant les biais dans la collecte, le prétraitement et la conception des données et des algorithmes, et en mettant en œuvre des mesures pour empêcher l’intégration de biais dans les technologies d’IA, afin de garantir des systèmes d’IA équitables, sans biais et équitables.
119. Gestion de crise en IA
L’élaboration de plans d’urgence et de stratégies pour faire face aux crises ou urgences potentielles liées aux technologies d’IA, y compris les problèmes de violation de données, de défaillance du système, de biais ou d’utilisation abusive des technologies d’IA, et la mise en œuvre de mesures pour atténuer les risques et gérer efficacement les crises.
120. Gouvernance adaptative de l’IA
La reconnaissance que les technologies d’IA et leurs impacts sociétaux évoluent constamment, et la nécessité de mécanismes de gouvernance adaptatifs pouvant répondre de manière flexible aux circonstances changeantes, aux risques émergents et aux considérations éthiques en constante évolution liées aux technologies d’IA.
121. Protection de la vie privée dans l’IA
La protection des droits à la vie privée et des données personnelles dans le contexte des technologies d’IA, y compris le respect des lois pertinentes sur la protection des données, la mise en œuvre de solides mesures de confidentialité des données et la sauvegarde contre les accès ou les utilisations non autorisés de données personnelles dans les systèmes d’IA.
122. Explicabilité et interprétabilité de l’IA
L’obligation pour les systèmes d’IA d’être explicables et interprétables, permettant aux utilisateurs et aux parties prenantes de comprendre comment les technologies d’IA prennent des décisions, les algorithmes sous-jacents et le raisonnement derrière leurs résultats, pour améliorer la confiance, la responsabilité et la transparence dans les systèmes d’IA.
123. Sécurité et résilience de l’IA
La mise en œuvre de solides mesures de sécurité dans les systèmes d’IA, y compris la protection contre les cybermenaces, l’assurance de l’intégrité et de la confidentialité des données, et le renforcement de la résilience contre les attaques ou défaillances potentielles du système, pour se prémunir contre les risques et vulnérabilités associés aux technologies d’IA.
124. Conformité et normes de l’IA
Le respect des réglementations, normes et meilleures pratiques pertinentes dans le développement, le déploiement et l’utilisation des technologies d’IA, y compris les lignes directrices éthiques, les normes techniques et les exigences légales, pour assurer un développement et une utilisation responsables et conformes de l’IA.
125. Atténuation des biais dans l’IA
L’atténuation active des biais dans les technologies d’IA, y compris la surveillance, l’évaluation et l’atténuation régulières des biais dans les données, les algorithmes et les processus décisionnels, pour s’assurer que les systèmes d’IA ne perpétuent pas de résultats discriminatoires ou biaisés, et favorisent l’équité et l’impartialité.
126. Cadres de gouvernance de l’IA
L’établissement de cadres de gouvernance complets qui englobent les politiques, lignes directrices, réglementations et considérations éthiques liées aux technologies d’IA, fournissant une approche structurée pour un développement, un déploiement et une utilisation responsables de l’IA, et assurant la conformité avec les principes et normes pertinents.
127. Évaluation des risques de l’IA
L’évaluation des risques potentiels associés aux technologies d’IA, y compris les risques éthiques, sociaux, juridiques, économiques et technologiques, et la mise en œuvre de mesures pour atténuer les risques identifiés, telles que des stratégies d’atténuation des risques, le suivi et l’évaluation, pour minimiser les préjudices potentiels et assurer une utilisation responsable de l’IA.
128. Participation du public à l’IA
L’engagement du public dans le développement, le déploiement et l’utilisation des technologies d’IA, y compris la sollicitation des commentaires du public, l’intégration des valeurs et perspectives du public, et la promotion de la confiance du public, pour s’assurer que les technologies d’IA sont développées et utilisées d’une manière qui correspond aux besoins, valeurs et aspirations de la société.
129. Suivi et évaluation de la gouvernance de l’IA
Le suivi et l’évaluation continus des mécanismes, politiques et réglementations de gouvernance de l’IA pour en assurer l’efficacité, identifier les domaines d’amélioration et s’adapter aux considérations technologiques, sociétales et éthiques changeantes liées aux technologies d’IA.
130. Audits de conformité de l’IA
La réalisation d’audits réguliers pour évaluer la conformité avec les mécanismes, politiques et réglementations de gouvernance de l’IA pertinents, y compris l’évaluation du respect des principes éthiques, des normes techniques et des exigences légales, pour assurer une utilisation responsable et conforme des technologies d’IA.
131. Mécanismes de responsabilisation de l’IA
L’établissement de mécanismes pour tenir les parties prenantes responsables du développement, du déploiement et de l’utilisation des technologies d’IA, y compris des cadres de responsabilité, des mécanismes de signalement et des mesures d’application, pour assurer des pratiques d’IA responsables et éthiques, et traiter toute violation ou manquement.
132. Rapports et transparence de la gouvernance de l’IA
La publication régulière de rapports et la transparence des mécanismes, politiques et pratiques de gouvernance de l’IA, y compris la divulgation d’informations sur les systèmes d’IA, leurs fonctionnalités et leurs impacts sociétaux, pour permettre la responsabilisation, la confiance et la prise de décision éclairée par les parties prenantes.
133. Cadres réglementaires pour l’IA
L’élaboration de cadres réglementaires qui régissent le développement, le déploiement et l’utilisation des technologies d’IA, y compris les lois, politiques et réglementations qui traitent des aspects éthiques, juridiques, sociaux et technologiques de l’IA, pour assurer une utilisation responsable et conforme des technologies d’IA.
134. Certification de conformité de l’IA
L’établissement de mécanismes de certification qui évaluent la conformité des technologies d’IA avec les mécanismes de gouvernance, les principes éthiques et les normes techniques pertinentes, fournissant un moyen de vérifier les pratiques d’IA responsables et éthiques et de promouvoir la transparence et la confiance.
135. Application de la gouvernance de l’IA
L’application des mécanismes de gouvernance de l’IA, des politiques et des réglementations par le biais de mesures juridiques, administratives et réglementaires appropriées, y compris des sanctions, des amendes, des pénalités et des actions en justice contre les contrevenants, pour assurer le respect des pratiques d’IA responsables et éthiques et promouvoir la responsabilité.
136. Éducation et formation en IA
La mise à disposition de programmes d’éducation et de formation pour les parties prenantes impliquées dans le développement, le déploiement et l’utilisation des technologies d’IA, y compris les praticiens de l’IA, les décideurs politiques, les régulateurs et les utilisateurs, pour améliorer leur compréhension des technologies d’IA, de leurs implications éthiques et des meilleures pratiques pour un développement et une utilisation responsables de l’IA.
137. Participation des parties prenantes à l’IA
L’engagement actif des diverses parties prenantes, y compris les développeurs d’IA, les utilisateurs, les décideurs politiques, les régulateurs, les organisations de la société civile et le public, dans les processus décisionnels liés aux technologies d’IA, pour incorporer des perspectives diverses, assurer l’inclusivité et promouvoir des pratiques d’IA responsables et éthiques.
138. Considérations éthiques dans l’IA
La prise en compte des implications éthiques dans le développement, le déploiement et l’utilisation des technologies d’IA, y compris les questions liées à l’équité, la responsabilité, la transparence, les biais, la vie privée, l’autonomie et les impacts sociétaux, pour s’assurer que les technologies d’IA sont développées et utilisées d’une manière qui s’aligne avec les principes et valeurs éthiques.
139. Innovation responsable dans l’IA
La promotion d’une innovation responsable dans les technologies d’IA, y compris l’intégration de considérations éthiques, d’évaluations de risques, d’engagement des parties prenantes et de conformité avec les mécanismes de gouvernance pertinents, pour garantir que les technologies d’IA sont développées et utilisées d’une manière qui profite à l’humanité, évite les préjudices et défend les valeurs sociétales.
140. Plaidoyer politique pour l’IA
Le plaidoyer en faveur de politiques, réglementations et normes qui favorisent le développement, le déploiement et l’utilisation responsables et éthiques de l’IA, y compris la participation aux discussions politiques, la contribution aux initiatives réglementaires et la promotion de l’adoption de mécanismes de gouvernance qui garantissent des pratiques d’IA responsables et transparentes.
141. Comités d’éthique de l’IA
La création de comités d’éthique ou de conseils de révision indépendants pour fournir des orientations, une supervision et une évaluation des technologies d’IA et de leurs implications éthiques, y compris l’examen des plans de développement d’IA, la réalisation d’évaluations éthiques et la formulation de recommandations pour des pratiques d’IA responsables et éthiques.
142. Transparence de l’IA
L’exigence que les technologies d’IA soient transparentes, y compris fournir une documentation claire, des explications et la divulgation des fonctionnalités, des données d’entrée, des processus décisionnels et des biais potentiels des systèmes d’IA, pour assurer la transparence, la responsabilité et la confiance dans les technologies d’IA.
143. Approche centrée sur l’humain dans l’IA
L’adoption d’une approche centrée sur l’humain dans le développement, le déploiement et l’utilisation des technologies d’IA, en veillant à ce que les avantages des technologies d’IA soient alignés avec les valeurs, les besoins et les aspirations humaines, et que les technologies d’IA soient développées et utilisées d’une manière qui respecte la dignité humaine, favorise le bien-être et défend les droits de l’homme.
144. Évaluation de l’impact social de l’IA
L’évaluation des impacts sociaux potentiels des technologies d’IA, y compris leurs effets sur l’emploi, l’économie, la société et la culture, et la prise de mesures pour atténuer les impacts négatifs et maximiser les impacts positifs, pour faire en sorte que les technologies d’IA contribuent au bien-être de la société et favorisent un développement inclusif et durable.
145. Coopération mondiale sur l’IA
La promotion de la coopération et de la collaboration internationales entre les parties prenantes, y compris les gouvernements, les organisations et les experts, pour relever les défis mondiaux et les implications des technologies d’IA, notamment les aspects éthiques, juridiques, sociaux et technologiques, et pour élaborer des normes, lignes directrices et meilleures pratiques communes pour un développement et une utilisation responsables et éthiques de l’IA au niveau mondial.
146. Transfert de technologie de l’IA
Le transfert responsable des technologies d’IA, y compris des connaissances, des compétences et des capacités, pour garantir que les technologies d’IA sont utilisées d’une manière conforme aux principes éthiques, aux mécanismes de gouvernance et aux exigences réglementaires, lorsqu’elles sont transférées entre différentes organisations, pays ou contextes.
147. Politique publique sur l’IA
L’élaboration de politiques publiques traitant des implications éthiques, juridiques, sociales et technologiques des technologies d’IA, y compris des politiques relatives à la confidentialité des données, à l’atténuation des biais, à la transparence, à la responsabilité et à la gouvernance, pour assurer un développement, un déploiement et une utilisation responsables et transparentes de l’IA.
148. Fiabilité de l’IA
L’établissement de la confiance dans les technologies d’IA, notamment par la mise en œuvre de mesures telles que des audits, certifications et processus de vérification par des tiers, pour garantir que les technologies d’IA sont développées et utilisées de manière fiable, dans le respect des principes éthiques, des meilleures pratiques et des exigences réglementaires.
149. Autonomisation des utilisateurs de l’IA
L’autonomisation des utilisateurs d’IA avec les connaissances, compétences et outils nécessaires pour comprendre, évaluer et interagir avec les technologies d’IA, y compris la mise à disposition d’interfaces conviviales, d’explications claires des fonctionnalités de l’IA et d’un accès aux informations sur l’utilisation des données et les processus décisionnels, afin que les utilisateurs puissent prendre des décisions éclairées et garder le contrôle de leurs interactions avec les technologies d’IA.
150. Inclusivité de l’IA
La promotion de l’inclusivité dans le développement, le déploiement et l’utilisation des technologies d’IA, y compris la lutte contre les préjugés, la discrimination et les inégalités dans les systèmes d’IA, et le fait de veiller à ce que les technologies d’IA soient accessibles et bénéfiques à tous les individus, quels que soient leur sexe, leur race, leur âge, leur religion, leur handicap ou toute autre caractéristique, afin de garantir des résultats équitables et justes.
151. Responsabilité dans l’IA
L’établissement de mécanismes pour tenir les développeurs, les utilisateurs et les autres parties prenantes responsables du développement, du déploiement et de l’utilisation éthiques des technologies d’IA, y compris des mécanismes de signalement, d’enquête et de réparation de tout préjudice causé par les technologies d’IA, afin de garantir le maintien de pratiques responsables et la responsabilisation.
152. Mécanismes de gouvernance de l’IA
L’élaboration et la mise en œuvre de mécanismes de gouvernance, y compris des politiques, réglementations, normes et lignes directrices, pour assurer un développement, un déploiement et une utilisation responsables et éthiques de l’IA, et pour traiter les risques et défis potentiels associés aux technologies d’IA, tels que les biais, la confidentialité, la sécurité et les impacts sociétaux.
153. Collaboration dans l’IA
La promotion de la collaboration entre les parties prenantes, y compris les chercheurs, les décideurs politiques, l’industrie, la société civile et le public, pour favoriser des approches multidisciplinaires, le partage des connaissances et les efforts conjoints pour relever les défis éthiques, juridiques, sociaux et technologiques des technologies d’IA, et pour élaborer des solutions qui profitent à l’humanité dans son ensemble.
154. Droits de l’homme et IA
La protection et la promotion des droits de l’homme dans le contexte des technologies d’IA, y compris la confidentialité, la liberté d’expression, la non-discrimination et le droit d’accès à l’information, pour garantir que les technologies d’IA soient développées et utilisées d’une manière qui défende les droits de l’homme et respecte la dignité et l’autonomie des individus.
155. Réponse de l’IA à la désinformation
Le développement de technologies d’IA et de stratégies pour lutter contre la propagation de la désinformation et des fausses informations, y compris les fausses nouvelles, les deepfakes et l’utilisation malveillante de l’IA, pour garantir que les technologies d’IA soient développées et utilisées de manière responsable, et ne contribuent pas à des effets néfastes sur la société, la démocratie et le discours public.
156. Préparation aux catastrophes par l’IA
L’intégration des technologies d’IA dans les efforts de préparation et de réponse aux catastrophes, y compris les systèmes d’alerte précoce, l’évaluation des risques, la gestion des catastrophes et le rétablissement post-catastrophe, pour améliorer la prise de décision, réduire les pertes humaines et atténuer l’impact des catastrophes naturelles et autres urgences.
157. IA pour le bien social
La promotion de l’utilisation des technologies d’IA pour le bien social, notamment en s’attaquant aux défis mondiaux tels que la pauvreté, la faim, les disparités en matière de santé, l’éducation, le changement climatique et le développement durable, pour exploiter le potentiel de l’IA en faveur d’un impact sociétal positif et pour garantir que les technologies d’IA contribuent au bien-être de tous les individus et communautés.
158. Éthique des données en IA
La prise en compte des implications éthiques liées aux données dans le développement et l’utilisation des technologies d’IA, y compris la confidentialité, le consentement, la propriété, les préjugés et la qualité des données, pour garantir que les technologies d’IA soient développées et utilisées de manière responsable et éthique, dans le respect des droits et de la vie privée des individus en matière de données.
159. IA et cybersécurité
L’intégration des technologies d’IA dans les efforts de cybersécurité, y compris la détection, la prévention et la réponse aux menaces, pour renforcer les mesures de cybersécurité et se protéger contre les cybermenaces, tout en veillant à ce que les technologies d’IA soient développées et utilisées de manière responsable pour éviter les risques et préjudices potentiels.
160. IA pour la prise de décision éthique
Le développement de technologies d’IA et de stratégies qui favorisent la prise de décision éthique, y compris l’incorporation de cadres, principes et directives éthiques dans les algorithmes d’IA, pour garantir que les technologies d’IA soient conçues pour prendre des décisions éthiques qui s’alignent sur les valeurs humaines et les normes éthiques, et pour éviter les conséquences involontaires ou les préjugés dans la prise de décision par l’IA.
161. Transparence de l’IA
La promotion de la transparence dans les technologies d’IA, y compris la fourniture d’explications claires sur le fonctionnement des systèmes d’IA, la divulgation de l’utilisation de l’IA dans les processus décisionnels et la mise à disposition des algorithmes et des données utilisés dans les systèmes d’IA pour un audit et un examen, afin de garantir que les technologies d’IA soient transparentes et responsables vis-à-vis des utilisateurs et des parties prenantes.
162. Éducation et sensibilisation à l’IA
La promotion de l’éducation et de la sensibilisation aux technologies d’IA, y compris la formation, les ressources et l’information sur les technologies d’IA destinées aux utilisateurs, aux décideurs politiques et au grand public, pour favoriser la compréhension, la culture et la prise de décision éclairée concernant les technologies d’IA, leurs avantages, leurs risques et leurs implications.
163. Évaluations d’impact éthique de l’IA
La réalisation d’évaluations d’impact éthique pour les technologies d’IA, y compris l’évaluation des implications éthiques, sociales et sociétales potentielles des technologies d’IA tout au long de leur cycle de vie, du développement au déploiement et à l’utilisation, pour identifier et traiter les préoccupations éthiques et assurer un développement responsable et éthique de l’IA.
164. Robustesse et sûreté de l’IA
L’accent mis sur la robustesse et la sûreté des technologies d’IA, y compris la conception, les tests et la validation des systèmes d’IA pour qu’ils soient fiables, sécurisés et résilients face aux défaillances, vulnérabilités ou attaques potentielles, afin de minimiser les risques et d’assurer des technologies d’IA sûres et fiables.
165. L’humain dans la boucle IA
L’incorporation de la surveillance et du contrôle humains dans les technologies d’IA, y compris l’implication de l’contribution humaine dans les processus décisionnels, la possibilité d’intervention et d’interprétation humaines des résultats de l’IA, et l’assurance que les humains restent responsables et imputables des actions et décisions facilitées par les technologies d’IA, pour éviter une dépendance excessive à l’IA et maintenir l’initiative humaine.
166. Comités d’examen éthique de l’IA
La création de comités d’examen éthique indépendants et interdisciplinaires pour les technologies d’IA, composés d’experts de divers domaines, notamment l’éthique, le droit, les sciences sociales, la technologie et des représentants des utilisateurs, pour assurer une évaluation critique, des conseils et une supervision du développement, du déploiement et de l’utilisation de l’IA, afin de garantir des pratiques responsables et éthiques.
167. Leadership éthique en IA
La promotion d’un leadership éthique dans le développement et l’utilisation des technologies d’IA, y compris la promotion d’une culture d’innovation responsable, de prise de décision éthique et de responsabilité à tous les niveaux du développement et de l’utilisation de l’IA, et l’encouragement des dirigeants à donner la priorité aux considérations éthiques et à l’impact sociétal plutôt qu’aux gains à court terme ou à l’avantage concurrentiel.
168. Collaboration internationale sur l’IA
La promotion de la collaboration et de la coopération internationales pour relever les défis éthiques, juridiques, sociaux et technologiques des technologies d’IA, y compris le partage des connaissances, des meilleures pratiques et des expériences, et le développement de normes et de lignes directrices mondiales pour un développement, un déploiement et une utilisation responsables de l’IA au niveau mondial, afin d’assurer une approche coordonnée et collaborative en faveur de technologies d’IA responsables et éthiques.
169. Lancement d’alertes éthiques en IA
La mise en place de mécanismes de lancement d’alertes éthiques dans le contexte des technologies d’IA, y compris la fourniture de canaux pour signaler les préoccupations, violations ou préjugés éthiques dans les systèmes d’IA, et la protection des lanceurs d’alerte contre des représailles, pour garantir que les préoccupations éthiques liées aux technologies d’IA soient traitées et résolues de manière transparente et responsable.
170. Surveillance et amélioration continues de l’IA
La mise en œuvre de processus de surveillance et d’amélioration continues pour les technologies d’IA, y compris l’évaluation, l’audit et les boucles de rétroaction régulières, pour identifier et corriger tout problème éthique, préjugé ou conséquence involontaire susceptible de survenir lors du développement, du déploiement et de l’utilisation des technologies d’IA, afin d’assurer une amélioration continue et un développement responsable de l’IA.