Dans le cadre de mes articles sur l'éthique et gouvernance de l'IA.

Voici mon article sur l'éthique avec un cadre de gouvernance et de conformité pour les applications commerciales basées sur l'IA. 

Je vais vous faire un résumé en français de ce document académique de Haocheng Lin qui traite du cadre éthique et de conformité pour l'automatisation à l'aide de l'IA dans les applications commerciales.

Ethical and Scalable Automation: A Governance and Compliance 

Framework for Business Applications 

Haocheng Lin 

Department of Computer Science, University College London, UK 

Corresponding Author: Haocheng Lin, haocheng.lin.19@ucl.ac.uk

Selon le document, l'auteur est : 

Haocheng Lin du Département d'Informatique de l'University College London (UCL), 

au Royaume-Uni.

Il s'agit d'un article académique (numéro 2409.16872v1.pdf) qui propose un cadre de gouvernance et de conformité pour les applications commerciales basées sur l'IA. L'auteur semble être un chercheur affilié à l'UCL, comme l'indique son adresse email institutionnelle se terminant par "@ucl.ac.uk". Le ".19" dans son email suggère probablement qu'il a rejoint l'institution en 2019.

Cette recherche s'inscrit dans le contexte de l'informatique appliquée et de l'éthique de l'IA, avec un focus particulier sur les implications commerciales et réglementaires des systèmes d'IA.

Fig. 1 : Une représentation visuelle des quatre principes essentiels d’une automatisation 

réussie basée sur l’IA (H. Lin 2022).

Abstract :

La popularisation de l’application de l’IA dans les entreprises pose des défis importants en matière de principes éthiques, de gouvernance et de conformité légale. Bien que les entreprises aient intégré l’IA dans leurs processus quotidiens, elles ne disposent pas d’une approche unifiée pour atténuer ses risques potentiels. Ce document présente un cadre garantissant que l’IA doit être éthique, contrôlable, viable et désirable. L’équilibre entre ces facteurs garantit la conception d’un cadre qui tient compte de ses compromis, tels que l’équilibre entre la performance et l’explicabilité. Un cadre réussi fournit des conseils pratiques aux entreprises pour répondre aux exigences réglementaires dans des secteurs tels que la finance et la santé, où il est essentiel de se conformer à des normes telles que le RGPD et la loi européenne sur l’IA. Différentes études de cas valident ce cadre en intégrant l’IA dans des environnements académiques et pratiques. Par exemple, les grands modèles linguistiques sont des alternatives rentables pour générer des opinions synthétiques qui imitent les attitudes à l’égard des questions environnementales. Ces études de cas démontrent comment le fait de disposer d’un cadre structuré pourrait améliorer la transparence et maintenir les niveaux de performance, comme le montre l’alignement entre les distributions synthétiques et attendues. Cet alignement est quantifié à l’aide de mesures telles que les scores du test Chi, les informations mutuelles normalisées et les indices de Jaccard. Les recherches futures devraient explorer davantage la validation empirique du cadre dans divers contextes industriels, en garantissant l’évolutivité et l’adaptabilité du modèle. Mots-clés : gouvernance de l’IA, IA éthique, conformité de l’IA, protection des données, automatisation, grands modèles de langage.

4 points clés

Points clés :

Contexte et Objectif :

L'utilisation croissante de l'IA dans les entreprises pose des défis éthiques et juridiques importants. Le document propose un cadre pour garantir que l'IA soit éthique, contrôlable, viable et désirable. Il vise à équilibrer les exigences de performance avec la conformité réglementaire (RGPD, loi européenne sur l'IA)

Les Quatre Piliers du Cadre :

Éthique : Garantir l'équité, la transparence et la responsabilité

Contrôlable : Permettre la supervision humaine et le contrôle

Viable : Assurer que l'IA fonctionne de manière pratique et durable

Désirable : Maximiser les bénéfices tout en minimisant les risques

Applications Pratiques :

Secteur de la santé : Diagnostic automatisé avec supervision humaine

Finance : Détection des fraudes et analyse des risques

Éducation : Personnalisation de l'apprentissage

Défis et Compromis :

Balance entre performance et explicabilité

Protection des données vs besoin de grands ensembles de données pour l'apprentissage

Gestion des biais algorithmiques

Conformité réglementaire sans compromettre l'innovation

Recommandations :

Mise en place d'une évaluation continue

Utilisation de métriques pour mesurer la performance et les biais

Formation et supervision humaine adaptée

Approche progressive dans l'implémentation

Perspectives Futures :

Besoin de validation dans différents contextes industriels

Nécessité d'adapter le cadre aux évolutions technologiques et réglementaires

Importance de maintenir l'équilibre entre innovation et protection éthique

Ce cadre représente une contribution significative pour aider les entreprises à déployer l'IA de manière responsable tout en respectant les exigences éthiques et réglementaires. Ces approches empiriques ont permis de valider la capacité des LLM à simuler des opinions publiques précises sur des sujets tels que le changement climatique et la durabilité.

Je vais analyser les aspects mathématiques et techniques du document en me concentrant sur les métriques d'évaluation et les équations présentées :

Je reprendre l'analyse du document académique qui traite de ce cadre éthique et de conformité pour l'automatisation à l'aide de l'IA dans les applications commerciales en ce qui concerne la partie scientifique mathématique.

Je vais analyser les aspects mathématiques et techniques du document en me concentrant sur les métriques d'évaluation et les équations présentées :

Métriques d'Évaluation Principales :

Le document présente trois métriques clés pour évaluer la similitude entre les distributions synthétiques et attendues :

a) Test du Chi-carré (χ²) :

Copyχ² = ∑ (Oᵢ - Eᵢ)²/Eᵢ

Cette métrique est utilisée pour mesurer l'écart entre les observations (O) et les valeurs attendues (E). C'est particulièrement pertinent pour évaluer la qualité des distributions générées par les LLMs.

b) Information Mutuelle Normalisée (NMI) :

CopyNMI(X,Y) = (2 · I(X,Y))/(H(X) + H(Y))

Où I(X,Y) est calculée par :

CopyI(X;Y) = ∫∫P(X,Y)(x,y) log(P(X,Y)(x,y)/(PX(x)PY(y)))dxdy

Cette métrique est particulièrement efficace pour évaluer la dépendance entre les distributions générées et attendues.

c) Index de Jaccard :

CopyJ(A,B) = |A∩B|/|A∪B|

Utilisé pour mesurer la similarité entre ensembles.

L'indice de Jaccard est un outil précieux pour mesurer la similarité entre des ensembles. Il est largement utilisé dans différents domaines et offre une manière simple et efficace de quantifier le degré de chevauchement entre deux ensembles. L'indice de Jaccard est calculé en divisant la cardinalité (le nombre d'éléments) de l'intersection de deux ensembles par la cardinalité de leur union.

Analyse des Performances :

Le document présente des résultats empiriques dans le Tableau 2 montrant les performances sur 10 questions environnementales. Les résultats montrent :

Des scores Chi-carré variant de 12.0 à 1275.5102

Des indices Jaccard entre 0.1005 et 0.7953

Une information mutuelle constante de 1.0 pour plusieurs questions

Complexité Computationnelle :

Le document aborde les défis de dimensionnalité à travers des comparaisons de performance entre données de faible et haute dimension (Tableau 3) :

ROI (Region of Interest) : données de faible dimension

VBM (Voxel-Based Morphometry) : données de haute dimension

Analyse ROC :

Les courbes ROC présentées dans la Figure 5 de l'étude en anglais montrent :

Surapprentissage sur les données de faible dimension pour Random Forest et MLP

Meilleures performances globales sur les jeux de données de dimension inférieure

Performance sous-optimale sur les données VBM de haute dimension

Algorithme d'Anonymisation :

L'algorithme 1 présente une approche (k,km)-anonymisation avec :

Contrainte d'utilité (U)

Paramètres d'anonymisation (k et m)

Objectif : produire un cluster anonyme C' avec ensemble de codes diagnostiques (S)

 Fig. 5: Two graphs of comparative ROC analysis on low- (left) and high-dimensional (right) data. 

L’un des principaux défis du déploiement du cadre (Framework) proposé est de gérer les compromis entre la précision, l’équité et la conformité juridique de l’IA. À mesure que les systèmes d’IA deviennent plus complexes, l’obtention d’une grande précision nécessite souvent le traitement de grandes quantités de données, ce qui peut entrer en conflit avec le principe de minimisation des données du RGPD (Union européenne 2018). L’augmentation des dimensions des données rend les processus de calcul plus complexes, comme le montrent les résultats des tableaux 3a et 3b qui comparent les performances de trois modèles sélectionnés (régression logistique, forêt aléatoire et MLP) après les avoir exécutés sur des données de faible et de grande dimension (tableau 3). Le tableau confirme que lors du traitement de la même tâche, les modèles s’entraînent presque instantanément sur des ensembles de données de faible dimension, tout en prenant 47,69 secondes en moyenne pour entraîner les ensembles de données de grande dimension.

Les courbes ROC (Receiver Operating Characteristic) de la Fig. 5 montrent que les modèles entraînés sur des données de dimension inférieure surajustent sur les modèles de forêt aléatoire et de perceptron multicouche (MLP) et que les modèles ont obtenu de meilleures performances sur les ensembles de données de dimension inférieure. Ces résultats sont différents de l’attente selon laquelle l’augmentation de la dimensionnalité des données améliore les pouvoirs prédictifs des modèles parce que les modèles sont entraînés sur des ensembles de données structurées contenant les données d’imagerie par résonance magnétique (IRM) des patients. Les modèles interprétables, tels que les arbres de décision et la régression logistique, permettent aux parties prenantes de comprendre plus facilement leurs résultats, comme la détermination des causes de la schizophrénie. Cependant, ces modèles sont plus faibles pour traiter efficacement les données non structurées, une limitation importante étant donné qu’on estime que 80 % des données en ligne sont non structurées (F. Doshi Velez 2017, S. Barocas 2019). Un autre défi réside dans la nécessité de trouver un équilibre entre la minimisation des données et la collecte de suffisamment de données pour faire une prédiction précise (Union européenne 2018, C. O’Neil 2016). Les systèmes d’IA existants, tels que les modèles de détection des fraudes, s’appuient sur de grands ensembles de données pour des prédictions précises et adaptables tenant compte de l’évolution des modèles de fraude. Par exemple, les modèles utilisent la détection d’anomalies ou l’analyse comportementale entraînée sur divers grands ensembles de données pour extrapoler les modèles de fraude (Y. Bao 2022, R. Binns 2018). Cependant, le volume de données requis pour atteindre un niveau élevé de précision peut entrer en conflit avec les principes de données du RGPD. Certaines variables de données pourraient être utilisées par un adversaire pour identifier l’identité d’un utilisateur, exposant ainsi ces derniers à des risques pour leur vie privée.

Observations Critiques :

L'utilisation constante de l'information mutuelle (1.0) pour plusieurs questions suggère potentiellement une sur-régularisation du modèle.

Les scores Chi-carré élevés (>1000) pour certaines questions indiquent des divergences significatives entre distributions observées et attendues.

La variation importante des indices Jaccard (0.1-0.8) suggère une performance inconsistante dans la capture des similitudes structurelles.

Implications pour le Deep Learning :

Nécessité d'une architecture adaptative pour gérer les variations de dimensionnalité

Importance de la régularisation pour les données de haute dimension

Besoin d'un équilibre entre préservation de la confidentialité et performance du modèle.

 

Cette analyse mathématique révèle la complexité inhérente à l'équilibrage entre performance, explicabilité et protection des données dans les systèmes d'IA modernes. Les « Directives éthiques pour une IA digne de confiance » mettent l’accent sur les principes éthiques, tels que l’équité, la transparence, la responsabilité et l’action humaine. Sans tests empiriques, il peut être difficile de comprendre comment les entreprises pourraient répondre à leurs exigences. Pour combler cette lacune, le cadre se concentre sur une étude de cas sur l’utilisation des LLM pour orienter les politiques environnementales afin de déterminer comment un cycle de construction de modèles, de tests et d’analyse des résultats guide les modèles vers la production de vues alignées sur un répondant humain moyen pour un sujet spécifique à un domaine sélectionné. Ces approches empiriques ont permis de valider la capacité des LLM à simuler des opinions publiques précises sur des sujets tels que le changement climatique et la durabilité. Les modèles précédents s’appuient sur des hypothèses théoriques sur les comportements de l’IA (L. Whitmarsh 2010, C. W. Calvin 2017), mais ce processus combine des outils pratiques avec des exigences légales, comme les analyses d’impact sur la protection des données (AIPD) et la loi européenne sur l’IA (M. Veale 2021, Commission européenne 2021, Commission européenne 2019).

Lors de l’élaboration de solutions, 

les entreprises doivent trouver un équilibre entre l’innovation et la conformité aux législations. Les plateformes de commerce électronique, telles qu’Amazon, utilisent l’IA pour améliorer l’expérience utilisateur avec des recommandations personnalisées, mais elles doivent respecter les réglementations en matière de protection des données telles que le RGPD et la loi sur l’IA de l’UE (Union européenne 2018, Commission européenne 2021). En 2021, la Commission nationale pour la protection des données (CNPD) a infligé une amende de 746 millions d’euros à Amazon pour la manière dont elle a traité des données personnelles, en violation des lois sur la protection des données pour son utilisation des données personnelles pour la création de publicités personnalisées. 

Compte tenu des défis juridiques auxquels sont confrontées des entreprises comme Amazon, l’ingénierie des fonctionnalités devient plus essentielle pour établir un équilibre entre la réalisation de prédictions précises et la minimisation des données, qui évalue et classe les fonctionnalités en fonction de leur pertinence pour les parties prenantes. 

Par exemple, la régression Lasso pénalise les caractéristiques moins importantes en réduisant leurs coefficients à zéro, éliminant ainsi les données non pertinentes.

Conclusion 

Le cadre d’IA proposé représente une contribution importante à la gouvernance de l’IA qui intègre les principes éthiques, contrôlables, viables et souhaitables. La mise en place de cette structure à quatre piliers garantit que les systèmes d’IA sont conçus pour répondre aux exigences éthiques et réglementaires. 

Une itération continue du suivi, de l’évaluation et de l’optimisation du cadre garantit qu’il est intégré à des mécanismes tels que les analyses d’impact sur la protection des données (AIPD) pour s’aligner sur les réglementations clés telles que le RGPD et la loi européenne sur l’IA (Union européenne 2018, Commission européenne 2021, S. Wachter 2017, Commission européenne 2019). 

Le cadre fournit une solution complète aux défis posés par l’automatisation de l’IA, en particulier la façon dont les entreprises peuvent transformer leurs activités tout en équilibrant l’innovation avec les obligations légales et éthiques. 

Par exemple, dans le domaine de la santé, ce cadre permet à la surveillance humaine de maintenir un diagnostic précis tout en mettant l’accent sur l’éthique, le contrôle, les principes viables et souhaitables qui s’équilibrent avec les principes de minimisation des données pour protéger la vie privée (Union européenne 2018, Commission européenne 2019, M. Veale 2021). De plus, ce cadre démontre sa capacité à améliorer l’efficacité opérationnelle, mesurée par la réduction du temps nécessaire à l’exécution des tâches et les similitudes entre les distributions synthétiques et attendues (objectif 1). 

La validation future vise à utiliser d’autres mesures d’évaluation pour quantifier les erreurs tout en visant une augmentation de la productivité. 

Les outils explicables, comme SHAP et LIME, sont d’excellents outils pour ajouter de la transparence aux modèles d’IA tout en quantifiant pourquoi chaque modèle fait une prédiction particulière. Ces mesures d’évaluation doivent être conformes aux réglementations éthiques tout en favorisant une prise de décision équitable (objectif 2). 

À l’aide d’études de cas réels, cette recherche les teste à l’aide de mesures désignées afin de générer un retour d’information exploitable, comme l’optimisation de la sélection des variables de profilage et la modification des structures d’invite, dans le but de réduire les biais d’algorithme au sein des différents groupes de parties prenantes (objectif 3). 

Différentes études, telles que la prédiction des signes de schizophrénie dans les hôpitaux locaux à la compréhension des attitudes à l’égard des politiques environnementales à l’échelle nationale, permettent de surveiller les performances de systèmes de différentes tailles, minimisant les risques d’erreurs tout en veillant à ce que les normes éthiques soient respectées (objectif 4). 

D’autres recherches devraient se concentrer sur la validation du cadre dans divers contextes industriels afin d’affiner son évolutivité et son adaptabilité. 

Il s’agit d’instaurer un climat de confiance en développant une relation entre l’IA et ses superviseurs humains (objectif 5). 

Par exemple, la collecte de données en temps réel permet aux modèles d’IA de s’adapter à un contexte émergent spécifique au domaine. Des simulations supplémentaires testent le cadre dans des environnements uniques pour déterminer s’il est reproductible et reproductible.

Recommandations pour les juristes

Face à ces enjeux, les juristes ont un rôle essentiel à jouer. Voici quelques recommandations :

Maîtriser le cadre juridique de l'IA: Les juristes doivent se tenir informés des évolutions législatives en matière d'IA, notamment le RGPD et la future loi européenne sur l'IA.

Collaborer avec les équipes techniques: Une collaboration étroite entre juristes et ingénieurs est indispensable pour concevoir des systèmes d'IA conformes aux réglementations.

Intégrer l'évaluation des impacts: Les analyses d'impact sur la protection des données (AIPD) doivent être systématiquement réalisées lors de la mise en œuvre de nouveaux projets d'IA.

Promouvoir une culture de l'éthique: Les juristes peuvent contribuer à la sensibilisation des entreprises aux enjeux éthiques liés à l'IA.

Suivre l'évolution de la jurisprudence: La jurisprudence en matière d'IA est en constante évolution. Il est important de suivre les décisions des juridictions pour anticiper les futurs développements.

Finalement :

Le développement de l'IA soulève des questions juridiques complexes. Les entreprises doivent mettre en place des cadres rigoureux pour garantir la conformité de leurs systèmes et éviter les sanctions. Les juristes ont un rôle clé à jouer dans ce processus, en accompagnant les entreprises dans leur transformation numérique.

En résumé, les juristes doivent aider les entreprises à naviguer dans un environnement juridique complexe tout en tirant parti des opportunités offertes par l'IA.

Questions supplémentaires pour approfondir la réflexion:

1. Comment garantir la mise en œuvre effective de ce cadre d'IA au sein des entreprises ?
2. Quels sont les défis spécifiques rencontrés par les PME en matière d'IA ?
3. Comment concilier les exigences de transparence avec la protection de la propriété intellectuelle ?

Concilier transparence et protection de la propriété intellectuelle dans l'IA : un défi complexe

La question de concilier les exigences de transparence avec la protection de la propriété intellectuelle dans le domaine de l'intelligence artificielle est particulièrement délicate. En effet, la transparence est essentielle pour garantir la confiance des utilisateurs et respecter les réglementations, tandis que la protection de la propriété intellectuelle vise à encourager l'innovation.

Les enjeux en présence :

Transparence: L'exigence de transparence impose aux entreprises de rendre compréhensibles les décisions prises par leurs algorithmes. Cela implique de pouvoir expliquer comment un modèle d'IA est arrivé à une conclusion donnée.

Protection de la propriété intellectuelle: Les entreprises investissent massivement dans la recherche et le développement de leurs algorithmes. Elles souhaitent donc protéger leur savoir-faire et leurs investissements en obtenant des droits de propriété intellectuelle (brevets, secrets de fabrication).

Les défis à relever :

Divulgation des informations sensibles: Pour rendre un algorithme transparent, il peut être nécessaire de divulguer des informations sensibles sur son fonctionnement interne. Cela peut porter atteinte à la protection de la propriété intellectuelle.

Complexité des modèles: Les modèles d'IA les plus performants sont souvent très complexes, ce qui rend difficile leur explication.

Risque de copie: Une trop grande transparence pourrait faciliter la copie d'un algorithme par des concurrents.

Des pistes de solutions :

Transparence par couches: Il est possible de mettre en place une transparence par couches. Les informations les plus sensibles pourraient être protégées, tandis que des informations plus générales sur le fonctionnement du modèle pourraient être divulguées.

Techniques d'explicabilité: Des techniques d'explicabilité permettent de rendre les décisions des modèles d'IA plus compréhensibles sans révéler tous les détails de leur fonctionnement.

Protection des éléments essentiels: Les entreprises peuvent protéger les éléments essentiels de leurs algorithmes (par exemple, les architectures les plus innovantes) tout en divulguant des informations sur d'autres aspects.

Encadrement juridique: Le législateur pourrait mettre en place un cadre juridique spécifique pour l'IA, permettant de concilier les exigences de transparence avec la protection de la propriété intellectuelle.

En conclusion, concilier transparence et protection de la propriété intellectuelle dans le domaine de l'IA est un défi majeur. Il n'existe pas de solution unique, mais une combinaison de différentes approches pourrait permettre de trouver un équilibre satisfaisant. Les entreprises, les chercheurs et les législateurs doivent travailler ensemble pour trouver des solutions durables.

Quelques questions supplémentaires à explorer :

Comment définir les limites de la transparence ?

Quels sont les risques liés à une transparence excessive ?

Comment encourager l'innovation tout en protégeant les investissements ?

Pour aller plus loin, je vous invite à consulter les travaux de recherche sur les techniques d'explicabilité de l'IA, ainsi que les propositions législatives en cours sur l'intelligence artificielle.

Mots-clés: #transparence, #propriété intellectuelle, #intelligence artificielle, #algorithmes, #explicabilité, #réglementation

PPT :

https://fr.slideshare.net/slideshow/cadre-ethique-et-conformite-pour-l-ia-dans-les-entreprises/273063533

The source of the document "Ethical and Scalable Automation: 

A Governance and Compliance Framework for Business Applications" can be found in several places, with Haocheng Lin listed as the corresponding author:

arXiv: This is likely the original preprint version of the paper. You can access it here: https://arxiv.org/abs/2409.16872

ResearchGate: This platform allows researchers to share their work. You might find the paper or information about it here, but accessing the full text might require an account: https://arxiv.org/pdf/2409.16872

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Pierre Erol GIRAUDY 

http://about.me/giraudyerol

https://larselesrse.blogspot.com/

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