Comment éviter les violations de conformité lors du développement de produits d'IA

L'intelligence artificielle est restée la principale tendance technologique pendant plusieurs années grâce à ses contributions dans les secteurs à forte intensité de données et de machines comme la fabrication, la santé et la finance. Cependant, ce n'est qu'au cours des deux dernières années que la technologie a suscité un vif intérêt de la part des utilisateurs finaux. Avec des applications telles que les générateurs d'images et de textes, les utilisateurs peuvent désormais produire des visuels et des textes en un seul clic.

Bien qu'il semble que ces plates-formes d'IA produisent du matériel à partir de zéro, ce n'est tout à fait pas le cas - ces plates-formes d'IA ont été formées sur des extraits de questions et des lacs de données qui fonctionnent en traitant des archives de texte et d'images provenant d'Internet. Bien qu'utile pour les utilisateurs finaux, l'approche comporte des risques juridiques tels que la violation du droit d'auteur, le non-respect des licences open source et la violation de la propriété intellectuelle, etc. Ces risques que pose l'IA générative ne sont pas inconnus des gouvernements du monde entier qui viennent constamment avec de nouvelles règles et sanctions concernant les modèles d'IA contraires à l'éthique.

Pour une entreprise qui se prépare à lancer son projet d'IA, il est essentiel qu'elle comprenne les risques et construise un système qui ne tombe pas sous le radar juridique derrière ces problèmes éthiques. Dans cet article, nous allons nous plonger dans les nombreuses facettes de la conformité à l'IA lors du développement de logiciels - les types de problèmes juridiques, les moyens de se préparer à la réglementation de l'IA et les actes d'IA suivis par différentes régions.

Qu'est-ce que la conformité IA ?

Il s'agit d'un processus qui garantit que les applications alimentées par l'IA sont conformes aux réglementations et aux lois de la région dans laquelle elles sont opérationnelles. voici les différents facteurs que comprend le contrôle de conformité de l'IA -

Les enjeux juridiques de l'intelligence artificielle

Alors qu'au niveau micro, il peut sembler que les problèmes liés à l'utilisation de l'IA par les utilisateurs finaux se limitent au plagiat ou à l'accès à des données non partageables, au niveau macro, la non-conformité à l'IA pose de plus grands défis.

Les menaces découlant de l'utilisation d'un système d'IA mal construit peuvent affecter la concurrence loyale, la cybersécurité, la protection des consommateurs et même les droits civils. Par conséquent, il est essentiel que les entreprises et les gouvernements construisent un modèle juste et éthique.

droits d'auteur

Avec l'apparition de l'IA générative, les entreprises ont commencé à créer du matériel protégé par le droit d'auteur grâce à la technologie. Le problème avec cela réside dans l'incapacité de comprendre si les données ont été générées avec la créativité d'un auteur ou si c'est l'IA qui en est l'auteur.

Pour donner à cela une prise de conformité légale, le Bureau du droit d'auteur a publié des directives sur l'examen et l'enregistrement des œuvres contenant du matériel généré par l'IA. Il déclare ce qui suit -

• Le droit d'auteur ne peut protéger que le matériel produit par la créativité humaine.
• Dans le cas d'œuvres avec du matériel basé sur l'IA, il sera examiné si les contributions de l'IA résultent d'une "reproduction mécanique" ou sont "la propre conception originale d'un auteur, à laquelle elles ont donné une forme visible grâce à l'IA".
• Les candidats ont l'obligation de divulguer l'implication de contenu basé sur l'IA dans le matériel soumis pour enregistrement.

Lire aussi : Coût de développement d'un outil de détection de contenu IA en 2023

Open source

Les générateurs de code pilotés par l'IA utilisent souvent l'IA pour aider les développeurs à compléter automatiquement ou à suggérer du code à l'arrière des tests ou des entrées de développeur. Voici quelques défis associés au développement de modèles d'IA conformes autour des générateurs de code -

• La formation de modèles d'IA avec du code open source signifie-t-elle une infraction ?
• Qui est responsable du respect des critères de conformité open source – développeur ou utilisateur ?
• L'utilisation du code basé sur l'IA par les développeurs créant de nouveaux logiciels nécessitera-t-elle que l'application soit sous licence open source ?

Violation de la propriété intellectuelle

À l'échelle mondiale, de multiples poursuites pour contrefaçon ont été intentées contre des outils d'IA, les accusant d'entraîner leurs modèles ou de générer des résultats sur la base de contenus tiers protégés par IP.

Biais éthique

Il y a eu de nombreux incidents où la technologie de reconnaissance faciale de l'IA a conduit à la discrimination raciale. Que ce soit le cas où en 2020, des Noirs ont été arrêtés à cause d'une erreur informatique ou Google Photos étiquetant les Noirs comme "Gorille". Quelle que soit l'intelligence de la technologie, on ne peut ignorer qu'elle est construite par des humains avec des préjugés

Pour les entreprises qui cherchent à créer des solutions similaires, il est crucial qu'elles ne laissent pas ces biais entrer dans le système.

Conformité GDPR pour les projets d'IA

Cela étant dit, il est crucial de comprendre pourquoi les entreprises ne parviennent pas à créer des modèles d'IA conformes malgré des réglementations strictes. Il peut y avoir plusieurs raisons derrière cela, allant de l'incapacité à connaître la conformité, le manque de compréhension des développeurs et parfois la simple ignorance. Cependant, il peut aussi y avoir des raisons fonctionnelles derrière cela.

Examinons quelques-uns d'entre eux du point de vue de la conformité au RGPD pour les projets d'IA.

Limitation du but

Le principe GDPR oblige les entreprises à informer les personnes concernées de la finalité pour laquelle leurs informations sont collectées et traitées. Le défi avec cela est que la technologie utilise des données pour trouver des modèles et obtenir de nouvelles informations, mais ce n'est peut-être pas le véritable objectif de ces données.

Discrimination

Le GDPR exige que les développeurs d'IA prennent des mesures contre l'impact discriminatoire que la technologie peut avoir. Bien qu'il s'agisse d'un besoin éthique de l'heure, pour un développeur exploitant un scénario social en évolution rapide, préparer le modèle d'IA contre toute discrimination et sortie immorale peut devenir difficile.

Minimisation des données

Le RGPD stipule que les informations recueillies doivent être « adéquates, limitées et pertinentes ». Cela signifie que les équipes de développement d'IA doivent être très prudentes lorsqu'elles utilisent des données pour leurs modèles et doivent être claires sur la quantité de données requises pour leur projet.

Cependant, cela n'est pas prévisible, de sorte que les équipes doivent évaluer régulièrement le type et la quantité de données dont elles ont besoin pour répondre à l'exigence de minimisation des données.

Transparence

Enfin, les utilisateurs doivent avoir leur mot à dire sur la manière dont leurs données sont utilisées par les tiers. Pour cela, les entreprises devront être claires sur les données qu'elles utilisent et comment.

Le problème avec cela est qu'une majorité de modèles d'IA fonctionnent dans des boîtes noires, et on ne sait pas comment ils prennent des décisions, surtout quand on parle de logiciels avancés.

Même s'il s'agit de véritables problèmes techniques, en matière d'éthique informatique, il est essentiel que les entreprises ne les utilisent pas comme boucliers pour développer un modèle d'IA défectueux. Pour s'assurer que la pratique ne se généralise pas, plusieurs lois sur l'IA ont été mises en place à l'échelle mondiale.

Près de 60 pays ont introduit des lois et des réglementations sur l'intelligence artificielle depuis 2017, une ligne d'action qui correspond à la vitesse à laquelle les nouveaux modèles d'IA sont mis en œuvre.

Voici une infographie donnant un bref aperçu de ces lois.

Maintenant que nous avons examiné les défis du développement de l'IA d'un point de vue juridique et l'ébauche des lois applicables au niveau mondial, passons aux moyens de créer une application d'IA conforme.

Lisez aussi : Combien coûte le développement d'un chatbot conforme à la loi comme ChatGPT

Comment développer un modèle d'IA respectueux de la conformité

En raison de l'augmentation des réglementations sur l'IA au niveau mondial, il est devenu essentiel pour les entreprises de se concentrer sur la conformité légale lorsqu'elles créent des modèles d'IA. Voici quelques façons dont les entreprises peuvent s'assurer que leur projet est conforme à la loi lorsqu'elles investissent dans des services de développement d'IA.

• Assurez-vous que vous êtes autorisé à utiliser les données

Les conformités de l'IA stipulent que la confidentialité des utilisateurs doit être le principe directeur de la conception du modèle. Cela signifie que vous devez limiter au minimum la quantité de données que vous devez collecter, spécifier la raison exacte de la collecte des données, ainsi que le moment où vous utiliserez leurs données. Enfin, il est important de noter que les utilisateurs doivent donner leur consentement pour la collecte de données.

• Méthodes d'IA explicables

Cette approche aide à résoudre l'effet de boîte noire en aidant les humains à comprendre ce qui se trouve à l'intérieur des systèmes d'IA et comment le modèle prend des décisions. Ceci, à son tour, aide les chercheurs à connaître la quantité exacte de données dont ils auront besoin pour améliorer la précision du modèle afin de répondre aux exigences de minimisation des données.

• Gardez une trace des données collectées

Les conformités à l'IA exigent que les entreprises connaissent l'emplacement et l'utilisation des PII collectées. Une catégorisation correcte des données est nécessaire pour respecter le droit des utilisateurs à des informations protégées. De plus, les entreprises doivent avoir une approche pour savoir quelles informations sont stockées dans quel ensemble de données afin de préparer des mesures de sécurité précises.

• Comprendre les règles de transmission de données entre pays

Lorsqu'il y a un transfert de données transfrontalier dans un système d'IA, les développeurs doivent tenir compte des réglementations qui s'appliqueront dans les pays destinataires et mettre en place des mécanismes de transfert de données appropriés en conséquence. Par exemple, si le RGPD s'applique au traitement des données et que les données personnelles sont transférées vers un pays non membre de l'EEE, une évaluation appropriée de l'impact du transfert doit être effectuée.

L'utilisation de telles approches lors du développement d'applications d'IA contribue grandement à garantir que les risques associés à la technologie sont correctement traités. Cependant, les entreprises et les régulateurs doivent être conscients du fait qu'il est impossible de protéger l'application de tous les risques potentiels car le contexte de l'industrie fonctionne sur un modèle au cas par cas. Pour cette raison, le rôle des gestionnaires des risques liés à l'IA restera essentiel car ils seront en mesure d'évaluer quand une intervention est nécessaire.

Nous espérons que cet article vous a aidé à comprendre à quoi vous attendre de la structure juridique entourant la technologie de l'IA dans les temps à venir et les moyens de vous préparer à un modèle d'IA conforme.

FAQ

Q. Y a-t-il des problèmes juridiques avec l'intelligence artificielle ?

R. Oui. Il peut y avoir un certain nombre de problèmes juridiques et éthiques associés à un modèle d'intelligence artificielle mal construit.

• droits d'auteur
• Abus de licence open source
• Violation de la propriété intellectuelle
• Préjugés éthiques comme la discrimination raciale.

Q : Pourquoi est-il difficile de créer un modèle d'IA conforme à la loi ?

R. D'un point de vue technique, il peut être difficile de créer une IA conforme à la loi, car bien que la technologie utilise les données des clients pour trouver des modèles et obtenir de nouvelles informations, il devient difficile de déterminer le véritable objectif de ces données. Ensuite, les équipes de développement IA ne peuvent jamais être certaines de la quantité de données nécessaires à leur projet. Enfin, la majorité des modèles d'IA fonctionnent dans des boîtes noires, et on ne sait pas comment ils prennent des décisions, surtout quand on parle de logiciels avancés.

Q. Comment assurer la conformité légale dans l'IA ?

R. Bien que les lois et réglementations relatives à la conformité légale de l'IA évoluent constamment, voici certaines choses que vous pouvez faire pour vous assurer que votre modèle est le plus proche de la conformité :

• Assurez-vous que vous êtes autorisé à utiliser les données
• Méthodes d'IA explicables
• Gardez une trace des données collectées
• Comprendre les règles de transmission de données entre pays