L'IA responsable en France : Harmoniser innovation et sécurité des données personnelles


Équité
L'équité implique que les systèmes d'IA doivent être conçus pour éviter les biais et les discriminations. Cela nécessite une attention particulière à la diversité des données utilisées pour entraîner les modèles d'IA. Par exemple, la CNIL recommande l'utilisation de techniques de "debiasing" pour corriger les biais dans les ensembles de données[4].

Transparence
Cela signifie que les décisions prises par les systèmes d'IA doivent être explicables. Les utilisateurs doivent comprendre comment et pourquoi ces décisions sont prises. Cela renforce la confiance et l'acceptation de l'IA.

Responsabilité
La responsabilité implique que les développeurs et les utilisateurs de l'IA doivent être tenus responsables des impacts de leurs systèmes. Cela inclut la mise en place de mécanismes pour surveiller et auditer les systèmes d'IA. Le CEPD recommande la désignation des autorités de sécurité des informations comme autorités de surveillance du marché pour les systèmes d'IA à haut risque, ce qui permettrait une bonne coordination et une articulation harmonieuse du RIA (Règlement européen sur l’IA) avec le RGPD.
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Algorithmes éthiques
Le développement d'algorithmes éthiques est essentiel pour respecter les préférences de confidentialité. Cela inclut la minimisation de la collecte d'informations et l'utilisation de techniques de machine learning qui préservent la confidentialité. Les prestataires, les déployeurs, les fournisseurs, les importateurs, les distributeurs, les représentants autorisés et les développeurs doivent respecter les principes bien connus du RGPD, tels que la protection de la vie privée dès la conception et par défaut.

Transparence et explicabilité
Les systèmes d'IA explicables sont important pour renforcer la confiance des utilisateurs. Ils permettent de comprendre les décisions prises par l'IA et de vérifier leur conformité avec les normes éthiques et légales. Le CEPD recommande la désignation des autorités de protection des informations comme point de contact unique pour le public et leurs homologues au niveau des États membres et de l'UE.

Techniques de protection de la vie privée
L'Intelligence Artificielle Responsable utilise plusieurs techniques pour protéger la vie privée, telles que l'anonymisation, la pseudonymisation et le chiffrement des données. Ces méthodes réduisent les risques d'atteinte à la vie privée tout en permettant l'analyse et l'utilisation des données. La CNIL a publié des recommandations spécifiques sur l'application du RGPD au développement des systèmes d'IA, incluant la nécessité de réaliser une AIPD (Analyse d'Impact relative à la Protection des Données) pour les systèmes qui traitent des informations personnelles.
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