Explorez 170 termes essentiels de l’IA dans un glossaire complet !
Apprenez la signification et les définitions des concepts clés de l’intelligence artificielle dans ce guide informatif parfait pour comprendre le jargon de l’IA et la terminologie technique
Glossaire de l’intelligence artificielle
| 1. Intelligence Artificielle (IA) |
| Domaine de l’informatique qui se concentre sur la création de systèmes intelligents capables d’effectuer des tâches qui nécessitent généralement l’intelligence humaine, telles que la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’images 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 et de faire des prédictions ou des décisions basées sur des données, sans être explicitement programmés. |
| 3. Apprentissage en profondeur |
| Type d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches pour traiter et analyser des données, souvent utilisé dans des tâches telles que la reconnaissance d’images et de la parole. |
| 4. Réseau neuronal |
| Un type de modèle mathématique inspiré de la structure et du fonctionnement du cerveau humain, utilisé dans l’apprentissage en profondeur pour permettre aux machines d’apprendre et de prendre des décisions. |
| 5. Traitement du langage naturel (TAL) |
| Un sous-domaine de l’IA qui vise à permettre aux machines de comprendre, d’interpréter et de répondre au langage humain d’une manière à la fois significative et pertinente. |
| 6. Vision par ordinateur |
| Domaine de l’IA qui implique l’utilisation d’ordinateurs pour interpréter et comprendre des informations visuelles du monde, telles que des images et des vidéos. |
| 7. Apprentissage par renforcement |
| Type d’apprentissage automatique qui implique qu’un agent apprend à prendre des décisions et à effectuer des actions dans un environnement pour maximiser un signal de récompense, souvent utilisé dans les systèmes autonomes et la robotique. |
| 8. Algorithme |
| Ensemble d’instructions ou de règles qu’un ordinateur suit pour résoudre un problème spécifique ou effectuer une tâche spécifique. |
| 9. Sciences des données |
| Le domaine interdisciplinaire qui implique la collecte, l’analyse et l’interprétation de données pour obtenir des informations et soutenir les processus de prise de décision, souvent utilisé en conjonction avec l’IA pour former des modèles d’apprentissage automatique. |
| 10. Éthique en IA |
| La prise en compte des implications éthiques et de l’impact social de l’IA, y compris des sujets tels que les préjugés, l’équité, la transparence, la responsabilité et la confidentialité, dans le développement, le déploiement et l’utilisation des systèmes d’IA. |
| 11. Intelligence générale artificielle (IAG) |
| Le concept hypothétique d’IA qui possède la capacité de comprendre, d’apprendre et d’appliquer l’intelligence à un large éventail de tâches, similaire à l’intelligence humaine. |
| 12. Internet des objets (IdO) |
| Un réseau d’appareils physiques interconnectés qui communiquent et échangent des données entre eux, souvent utilisé en conjonction avec l’IA pour permettre des systèmes intelligents et autonomes. |
| 13. Mégadonnées |
| Ensembles de données extrêmement volumineux et complexes difficiles à gérer, traiter et analyser à l’aide de méthodes traditionnelles, souvent utilisées dans l’apprentissage automatique pour former des modèles et faire des prédictions. |
| 14. Apprentissage supervisé |
| Un type d’apprentissage automatique où un modèle est formé à l’aide de données étiquetées, où la sortie correcte est fournie, pour faire des prédictions ou prendre des décisions. |
| 15. Apprentissage non supervisé |
| Type d’apprentissage automatique où un modèle est formé à l’aide de données non étiquetées, où la sortie correcte n’est pas fournie, pour identifier des modèles, des relations ou des anomalies dans les données. |
| 16. Apprentissage par transfert |
| Une technique d’apprentissage automatique dans laquelle un modèle formé sur une tâche est utilisé pour améliorer les performances d’une autre tâche connexe, souvent utilisée pour tirer parti des connaissances existantes et réduire le besoin de données de formation étendues. |
| 17. Biais |
| Dans le contexte de l’IA, le biais fait référence à la présence d’erreurs systématiques ou d’injustice dans les prédictions ou les décisions prises par les systèmes d’IA, résultant souvent de données biaisées, d’algorithmes biaisés ou d’une formation de modèle biaisée. |
| 18. IA explicable (XAI) |
| Le domaine de l’IA qui se concentre sur le développement de systèmes d’IA qui sont transparents et peuvent fournir des explications compréhensibles pour leurs prédictions ou leurs décisions, afin d’améliorer la confiance, la responsabilité et l’interprétabilité. |
| 19. Humain dans la boucle |
| Une approche en IA où la contribution et la rétroaction humaines sont intégrées dans la formation du modèle ou le processus de prise de décision, souvent utilisée pour améliorer les performances du modèle, atténuer les biais et garantir des considérations éthiques. |
| 20. Déploiement du modèle |
| Processus d’intégration d’un modèle d’apprentissage automatique entraîné dans un environnement de production, où il peut être utilisé pour effectuer des prédictions ou prendre des décisions en temps réel. |
| 21. Évaluation du modèle |
| Processus d’évaluation des performances et de la précision d’un modèle d’apprentissage automatique formé à l’aide de diverses métriques et techniques, afin de déterminer son efficacité à résoudre le problème prévu. |
| 22. Interprétabilité du modèle |
| La capacité de comprendre et d’interpréter les décisions ou les prédictions faites par un modèle d’apprentissage automatique, souvent importante pour assurer la transparence, la confiance et la responsabilité dans les systèmes d’IA. |
| 23. Hyperparamètres |
| Paramètres d’un modèle d’apprentissage automatique qui sont définis avant le processus de formation et qui affectent les performances du modèle, tels que le taux d’apprentissage, la taille du lot et le nombre de couches. |
| 24. Sur-ajustement |
| Un phénomène dans l’apprentissage automatique où un modèle fonctionne bien sur les données de formation mais ne parvient pas à se généraliser à de nouvelles données invisibles, souvent en raison d’un modèle trop complexe ou de données de formation insuffisantes. |
| 25. Apprentissage d’ensemble |
| Technique d’apprentissage automatique qui consiste à combiner les prédictions de plusieurs modèles pour améliorer les performances globales et la précision des prédictions. |
| 26. Ingénierie des fonctionnalités |
| Processus de sélection, de transformation ou de création de fonctionnalités ou de variables pertinentes à partir de données brutes pour améliorer les performances d’un modèle d’apprentissage automatique. |
| 27. Prétraitement |
| Étape de l’apprentissage automatique qui consiste à nettoyer, normaliser ou transformer des données brutes dans un format pouvant être utilisé pour la formation de modèles, comprenant souvent des tâches telles que le nettoyage des données, la mise à l’échelle des fonctionnalités et l’encodage des données. |
| 28. Biais de déploiement |
| Biais qui peut survenir dans l’application réelle des systèmes d’IA en raison des différences entre les données de formation et l’environnement de déploiement, nécessitant souvent des efforts continus de surveillance et d’atténuation. |
| 29. Robustesse |
| La capacité d’un modèle d’apprentissage automatique à bien fonctionner et à faire des prédictions précises même en présence de bruit, d’incertitude ou d’attaques contradictoires. |
| 30. IA préservant la confidentialité |
| Le domaine de l’IA qui se concentre sur le développement de techniques et de méthodes pour protéger la vie privée et la confidentialité des données utilisées dans l’apprentissage automatique, en veillant à ce que les informations sensibles ne soient pas divulguées ou compromises. |
| 31. IA explicable (XAI) |
| Le domaine de l’IA qui vise à développer des modèles et des systèmes capables de fournir des explications compréhensibles et interprétables de leurs prédictions ou décisions, renforçant la confiance, la responsabilité et la transparence. |
| 32. Apprentissage par renforcement |
| Type d’apprentissage automatique où un agent apprend à prendre des décisions ou à entreprendre 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. Apprentissage par transfert |
| Une technique d’apprentissage automatique dans laquelle un modèle pré-formé, généralement formé sur un grand ensemble de données, est utilisé comme point de départ pour former un nouveau modèle sur un ensemble de données plus petit et connexe, permettant une formation de modèle plus rapide et plus efficace. |
| 34. Apprentissage non supervisé |
| Type d’apprentissage automatique dans lequel un modèle apprend à partir de données non étiquetées, sans supervision explicite ni exemples étiquetés, souvent utilisé pour des tâches telles que le regroupement, la détection d’anomalies et la réduction de la dimensionnalité. |
| 35. Traitement du langage naturel (TAL) |
| Domaine de l’IA qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de générer le langage humain, souvent utilisé dans des applications telles que l’analyse de texte, l’analyse des sentiments, la traduction automatique et les chatbots. |
| 36. Vision par ordinateur |
| Domaine de l’IA qui consiste à apprendre aux ordinateurs à interpréter les informations visuelles du monde, telles que des images ou des vidéos, et à donner un sens aux données visuelles, utilisées dans des applications telles que la reconnaissance d’images, la détection d’objets et la reconnaissance faciale. |
| 37. Apprentissage en profondeur |
| Un sous-domaine de l’apprentissage automatique qui implique la formation de réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches pour apprendre automatiquement des représentations hiérarchiques de données, souvent utilisées dans des domaines tels que la reconnaissance d’images et de la parole, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation. |
| 38. Informatique de périphérie |
| Le concept de traitement des données et d’exécution de calculs au niveau ou à proximité de la source de génération de données, plutôt que de s’appuyer uniquement sur le traitement basé sur 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 d’erreurs systématiques ou de discrimination dans les systèmes d’IA, résultant souvent de données de formation biaisées, d’algorithmes biaisés ou d’une conception biaisée, conduisant à des résultats injustes ou discriminatoires, et nécessitant des mesures d’atténuation prudentes pour garantir l’équité, la responsabilité et l’utilisation éthique. |
| 40. Explicabilité |
| La capacité de comprendre et de fournir des explications sur les décisions ou les prédictions faites par un système d’IA, souvent nécessaires pour établir la confiance, lutter contre les préjugés et assurer la transparence des 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 qui peut être introduit dans les systèmes d’IA en raison de données biaisées utilisées pour la formation, conduisant à des prédictions ou à des décisions biaisées, et nécessitant une collecte de données minutieuse, un prétraitement et des techniques d’atténuation des biais. |
| 43. Apprentissage fédéré |
| Une approche distribuée de l’apprentissage automatique où plusieurs appareils ou serveurs collaborent pour former collectivement un modèle partagé, tout en gardant les données décentralisées et en préservant la confidentialité, souvent utilisée dans des scénarios où les données ne peuvent pas être centralisées en raison de problèmes de confidentialité ou de réglementation. |
| 44. AutoML (apprentissage automatique de la machine) |
| L’utilisation d’outils, de techniques et d’algorithmes automatisés pour rechercher, sélectionner et optimiser automatiquement les modèles d’apprentissage automatique, les hyperparamètres et l’ingénierie des fonctionnalités, réduisant ainsi le besoin d’intervention manuelle et d’expertise dans le processus de développement de modèles. |
| 45. Gouvernance de l’IA |
| Le cadre des 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, notamment l’industrie, la santé, la finance et le gouvernement. |
| 46. Humain dans la boucle (HITL) |
| Une approche de l’IA où les humains sont intégrés dans la boucle de prise de décision d’un système d’IA, fournissant des commentaires, des commentaires ou une supervision, souvent utilisée dans des applications telles que la prise de décision assistée par l’IA, la collaboration homme-IA et la recommandation basée sur l’IA systèmes. |
| 47. Apprentissage automatique contradictoire |
| 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, entraînant des risques de sécurité potentiels et nécessitant des défenses et des contre-mesures robustes. |
| 48. IA pour le bien social |
| L’application de techniques et de technologies d’IA pour relever les défis sociétaux et promouvoir un impact social positif, tels que les soins de santé, l’éducation, la réduction de la pauvreté, la conservation de l’environnement et la réponse aux catastrophes. |
| 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 le rééchantillonnage, la repondération, la formation contradictoire et les algorithmes d’apprentissage automatique soucieux de l’équité, visant à garantir des résultats équitables et impartiaux dans les applications d’IA. |
| 50. Transparence de l’IA |
| Le niveau d’ouverture, de clarté et de compréhensibilité des opérations, des décisions et des prédictions d’un système d’IA, souvent atteint 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 différentes conditions, y compris des entrées bruyantes ou contradictoires, des environnements variables et des scénarios inattendus, souvent obtenus grâce à des techniques telles que l’optimisation robuste, les méthodes d’ensemble et la régularisation de modèles. |
| 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 |
| La mesure dans laquelle les processus internes, les fonctionnalités ou les représentations d’un système d’IA peuvent être compris et expliqués en termes compréhensibles par l’homme, souvent obtenus grâce à des techniques telles que l’analyse de l’importance des fonctionnalités, la visualisation et l’extraction de règles. |
| 4. Sensibilisation aux biais de l’IA |
| La reconnaissance et la compréhension des biais potentiels qui peuvent survenir 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 de garantir l’équité, l’équité et l’inclusivité. |
| 55. Équité de l’IA |
| Le principe consistant à garantir un traitement équitable et impartial de différents groupes ou individus par un système d’IA, quelles que soient leurs caractéristiques démographiques, et à éviter la discrimination, les préjugés ou l’injustice dans les résultats du système, souvent réalisé grâce à des techniques telles que l’apprentissage automatique sensible à l’équité, l’équité métriques et atténuation des biais. |
| 56. Responsabilité de l’IA |
| Le principe consistant à tenir les systèmes d’IA et leurs développeurs, utilisateurs ou opérateurs responsables des conséquences de leurs actions, décisions ou prédictions, et à s’assurer qu’ils sont transparents, explicables et soumis à une surveillance, des audits et des réglementations appropriés. |
| 57. Confidentialité de l’IA |
| La protection des informations personnelles et de la confidentialité des données des individus 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 garantir 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, la falsification ou les attaques malveillantes susceptibles de compromettre leur intégrité, leur confidentialité ou leur disponibilité, souvent obtenue grâce à des techniques telles que le chiffrement, l’authentification et un déploiement robuste. |
| 59. Cadre de gouvernance de l’IA |
| Un ensemble complet de politiques, de principes et de lignes directrices 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 sociétales. objectifs. |
| 60. Adoption de l’IA |
| Le processus d’intégration des technologies et des 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 la garantie qu’ils apportent de la valeur, des avantages et un impact positif sur la société, l’économie et les individus. |
| 61. Réglementation IA |
| L’élaboration et l’application de lois, de réglementations et de politiques qui régissent le développement, le déploiement et l’utilisation de systèmes d’IA, dans le but de garantir des pratiques d’IA responsables, éthiques et responsables, de protéger les droits des utilisateurs et de traiter les risques et défis potentiels associés à Technologies IA. |
| 62. Comité d’éthique de l’IA |
| Un groupe d’experts ou de parties prenantes chargés de fournir des conseils, une supervision 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 pour des considérations éthiques et de s’assurer que les technologies d’IA sont développées et utilisées d’une manière qui s’aligne sur l’éthique. principes et valeurs. |
| 63. Transparence de l’IA |
| Le principe consistant à rendre les systèmes d’IA et leurs processus transparents et compréhensibles pour les utilisateurs, les parties prenantes et le grand public, notamment en fournissant des explications claires sur la fonctionnalité du système, les processus de prise de décision et l’utilisation des données, afin de favoriser la confiance, la responsabilité et la compréhension des utilisateurs. |
| 64. Collaboration IA |
| La pratique consistant à réunir des équipes interdisciplinaires, comprenant des chercheurs, des développeurs, des décideurs et d’autres parties prenantes, pour travailler en collaboration sur des projets d’IA, échanger des connaissances, de l’expertise et des perspectives, et assurer une approche holistique du développement et du déploiement de l’IA. |
| 65. Éducation à l’IA |
| Le processus d’éducation et de formation sur les concepts, les technologies, l’éthique et les 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 IA bien informée communauté. |
| 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 imprévues, et garantir que les technologies d’IA sont développées et utilisées d’une manière qui s’aligne sur les valeurs et les objectifs de la société. |
| 67. Organe 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, d’établir des normes, des lignes directrices 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, juridiques et sociétales. |
| 68. Audits IA |
| Processus consistant à effectuer des audits réguliers des systèmes d’IA pour évaluer leur conformité aux normes éthiques, juridiques et réglementaires, y compris l’utilisation des données, l’équité algorithmique, la transparence et la responsabilité, et à prendre des mesures correctives si nécessaire pour garantir des pratiques d’IA responsables. |
| 69. Innovation responsable en IA |
| L’approche consistant à développer des technologies d’IA en tenant compte des impacts potentiels sur la société, l’économie et les individus, et en veillant 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 liés à l’IA |
| La pratique consistant à identifier, évaluer et atténuer les risques associés aux technologies d’IA, y compris les biais, les vulnérabilités de sécurité, les dommages 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 de l’IA devraient être tenus responsables des actions et des conséquences des systèmes d’IA, y compris la lutte contre les biais, les erreurs ou les résultats néfastes résultant des technologies de l’IA, et la transparence et la responsabilité de leurs décisions et actions liées au développement de l’IA et déploiement. |
| 72. Équité de l’IA |
| Le concept consistant à garantir que les systèmes d’IA ne discriminent aucun groupe ou individu en particulier, et qu’ils sont conçus et formés pour être justes, impartiaux et équitables dans leurs processus de prise de décision, afin d’empêcher la discrimination ou la perpétuation des préjugés sociétaux. |
| 73. Explicabilité de l’IA |
| La capacité des systèmes d’IA à fournir des explications compréhensibles de 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 garantissant la transparence, la confiance et la responsabilité. |
| 74. Confidentialité de l’IA |
| La protection des données personnelles et des droits à la vie privée dans le contexte du développement et de l’utilisation de l’IA, notamment en veillant à ce que les systèmes d’IA soient conçus et déployés d’une manière qui respecte les lois, les réglementations et les 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, pour garantir que les technologies d’IA sont justes, impartiales et ne perpétuent pas la discrimination ou les inégalités. |
| 76. Robustesse de l’IA |
| La résilience des systèmes d’IA aux attaques adverses, 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, de lignes directrices et de meilleures pratiques qui fournissent un cadre pour le développement, le déploiement et l’utilisation responsables des technologies d’IA, en abordant les 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, y compris les utilisateurs, les décideurs, les experts de l’industrie et la société civile, dans les processus décisionnels liés au développement et au déploiement de l’IA, afin de garantir que de multiples perspectives sont prises en compte et de favoriser la transparence, l’inclusivité et la responsabilité. |
| 79. Conformité IA |
| Le respect des exigences légales, réglementaires et éthiques dans le développement et l’utilisation des technologies d’IA, notamment en veillant à ce que les systèmes d’IA soient conformes aux lois, réglementations et directives applicables, et qu’ils soient utilisés d’une manière conforme aux principes éthiques et à la société valeurs. |
| 80. Fiabilité de l’IA |
| La fiabilité globale, la responsabilité et la solidité éthique des systèmes d’IA, garantissant que les technologies d’IA sont développées et utilisées d’une manière fiable, transparente et alignée sur les besoins, les valeurs et les attentes de la société. |
| 81. Transparence de l’IA |
| Le principe selon lequel les systèmes d’IA doivent être transparents dans leur fonctionnement, leur conception et leurs processus de prise de décision, permettant aux utilisateurs et aux parties prenantes de comprendre le fonctionnement des technologies d’IA, les données qu’ils utilisent et la justification de leurs résultats, pour renforcer la confiance et la responsabilité. |
| 82. Cadre de responsabilité de l’IA |
| Un ensemble de lignes directrices, de processus et de mécanismes qui établissent des lignes claires de responsabilité et de responsabilité pour le développement, le déploiement et l’utilisation des technologies d’IA, garantissant que les parties prenantes sont tenues responsables de leurs actions et décisions liées aux systèmes d’IA. |
| 83. Politiques de gouvernance de l’IA |
| Politiques et lignes directrices officielles qui décrivent les principes, les pratiques et les 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 liés à l’IA |
| Le processus d’identification et d’évaluation des risques et des dommages potentiels associés aux technologies d’IA, y compris les biais, les erreurs, les vulnérabilités de sécurité et les conséquences imprévues, et l’élaboration de stratégies pour atténuer et gérer ces risques afin de garantir une utilisation sûre et 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, la confidentialité et la conception centrée sur l’humain, pour garantir que les systèmes d’IA sont alignés sur les valeurs sociétales et ne nuisent pas aux individus ou aux communautés. |
| 86. Conception IA centrée sur l’humain |
| L’approche consistant à concevoir des technologies d’IA en mettant l’accent sur les besoins, les valeurs et le bien-être humains, en veillant à ce que les systèmes d’IA soient alignés sur les intérêts humains, respectent les droits de l’homme et promeuvent les valeurs humaines, afin d’éviter les préjugés ou les dommages liés à la technologie. |
| 87. Gouvernance des données de l’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, garantissant que les données utilisées dans les technologies d’IA sont exactes, fiables, sécurisées et utilisées conformément aux lois, réglementations et considérations éthiques applicables. |
| 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 sont prises par le système d’IA, et permettant la responsabilité, l’équité et la fiabilité. |
| 89. Autonomisation des utilisateurs d’IA |
| La pratique consistant à donner aux utilisateurs les moyens de comprendre, de contrôler et d’influencer le comportement et les résultats des systèmes d’IA avec lesquels ils interagissent, permettant aux utilisateurs 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 alphabétisation en IA |
| La promotion de l’éducation, de la sensibilisation et de la littératie sur les technologies de l’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 de l’IA. |
| 91. Réglementation IA |
| L’élaboration et l’application de cadres juridiques et réglementaires qui régissent 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 les dommages potentiels sont atténués. |
| 92. Détection de biais IA |
| Le processus d’identification des biais dans les systèmes d’IA, y compris les biais dans les données, les algorithmes et les processus de prise de décision, 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 justes et impartiales. |
| 93. Collaboration IA |
| La pratique consistant à favoriser la collaboration et la coopération entre les parties prenantes, y compris 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 à la prise de décisions par les systèmes d’IA, y compris des questions telles que la responsabilité, la transparence, l’équité et la surveillance 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 des pratiques de gouvernance de l’IA dans les organisations et les institutions, y compris l’établissement de mécanismes d’application, de suivi et d’évaluation des politiques, pour garantir que les technologies d’IA sont développées, déployées et utilisées conformément aux normes éthiques et réglementaires établies. |
| 96. Confidentialité et sécurité de l’IA |
| La protection des données des utilisateurs et la sécurité des systèmes d’IA, y compris des mesures telles que le cryptage des données, les contrôles d’accès et les tests de vulnérabilité, pour se prémunir contre les accès non autorisés, les violations de données et l’utilisation abusive des technologies d’IA, et garantir la confidentialité des utilisateurs et la sécurité des données. |
| 97. Explicabilité de l’IA |
| La capacité des systèmes d’IA à fournir des explications et des justifications claires pour leurs décisions et 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 de l’IA |
| Le principe selon lequel les technologies d’IA doivent être développées et utilisées de manière équitable et impartiale, sans discrimination à l’encontre d’individus ou de groupes en fonction de facteurs tels que la race, le sexe, l’âge ou la religion, afin de promouvoir l’égalité sociale et d’éviter des résultats discriminatoires. |
| 99. Validation et vérification de l’IA |
| Processus de validation et de vérification de l’exactitude, 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 de l’IA |
| La pratique consistant à s’assurer que les technologies d’IA sont conformes aux lois, réglementations et normes éthiques applicables, et à effectuer des audits et des évaluations réguliers pour vérifier la conformité, identifier les risques et résoudre les problèmes liés à l’utilisation éthique et responsable de l’IA. |
| 101. Adoption de l’IA et évaluation de l’impact |
| 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 des dommages potentiels associés à leur utilisation. |
| 102. Cadre de gouvernance de l’IA |
| Un cadre complet qui englobe tous les aspects de la gouvernance de l’IA, y compris les considérations éthiques, la conformité légale et réglementaire, la transparence, la responsabilité, l’équité et la conception centrée sur l’humain, offrant une approche holistique du développement, du déploiement et de l’utilisation responsables et éthiques des technologies de l’IA. |
| 103. Engagement des parties prenantes de l’IA |
| La pratique consistant à impliquer et à impliquer les parties prenantes concernées, y compris les utilisateurs, les décideurs, les experts de l’industrie, les organisations de la société civile et les communautés concernées, dans les processus décisionnels liés aux technologies de l’IA, afin de garantir la prise en compte de diverses perspectives et de favoriser la compréhension mutuelle, la confiance, et collaboration. |
| 104. Gestion des risques liés à l’IA |
| L’identification, l’évaluation et l’atténuation proactives des risques associés aux technologies d’IA, y compris l’élaboration de stratégies de gestion des risques, le suivi et l’évaluation des risques et la mise en œuvre de mesures pour atténuer et gérer les risques, afin de garantir une utilisation responsable et sûre des technologies d’IA. |
| 105. Conformité au règlement sur l’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 des 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 de l’IA. |
| 107. Atténuation des biais de l’IA |
| Le processus d’atténuation des biais dans les systèmes d’IA, y compris la résolution des biais dans les données, les algorithmes et les processus de prise de décision, en utilisant des techniques telles que le rééchantillonnage, le rééquilibrage et le recalibrage, pour garantir des technologies d’IA justes et impartiales. |
| 108. Normes d’IA |
| L’élaboration et l’adoption de normes à l’échelle de l’industrie pour les technologies d’IA, y compris des normes de confidentialité des données, de transparence algorithmique, d’équité, de responsabilité et de sécurité, afin de promouvoir un développement, un déploiement et une utilisation responsables et éthiques 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 au besoin, pour assurer une amélioration continue et un alignement avec l’évolution des besoins sociétaux et les progrès technologiques. |
| 110. Éducation et sensibilisation à l’IA |
| La promotion de l’éducation et de la sensibilisation aux technologies de l’IA, à leurs avantages potentiels, aux risques et aux considérations éthiques, parmi les diverses parties prenantes, y compris 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 de l’IA. |
| 111. Collaboration et partenariats IA |
| L’établissement de collaborations et de partenariats entre différentes parties prenantes, y compris le milieu universitaire, l’industrie, la société civile et les décideurs politiques, afin de favoriser les efforts collectifs pour relever les défis de la gouvernance de l’IA, partager les meilleures pratiques et développer des solutions collaboratives pour le développement, le déploiement et l’utilisation responsables de l’IA. |
| 112. Coopération internationale de l’IA |
| La promotion de la coopération et de la coordination internationales entre 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 relever les défis mondiaux liés à l’IA, y compris des questions telles que la confidentialité des données, la sécurité, l’équité et la responsabilité . |
| 113. Responsabilité de l’IA |
| Le principe selon lequel les parties prenantes impliquées dans le développement, le déploiement et l’utilisation des technologies d’IA doivent être tenues responsables de leurs actions et décisions, et doivent assumer la responsabilité des implications éthiques, sociales et juridiques de leurs systèmes d’IA, y compris la résolution de tout préjudice ou conséquences pouvant résulter de leur utilisation. |
| 114. Prise de décision éthique en IA |
| L’incorporation 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 garantir que les technologies d’IA sont développées, déployées et utilisées conformément aux principes éthiques et valeurs. |
| 115. Transparence de l’IA |
| L’exigence pour les systèmes d’IA d’être transparents et ouverts sur leurs fonctionnalités, 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 IA centrée sur l’humain |
| La conception et le développement de technologies d’IA en mettant l’accent sur le bien-être, la sécurité et la dignité des personnes, en tenant compte de l’impact sur les vies, les valeurs et les droits humains, et en veillant à ce que les technologies d’IA soient alignées sur les valeurs, 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 l’élaboration de stratégies et de mesures pour atténuer les impacts négatifs et maximiser les avantages sociétaux des technologies d’IA. |
| 118. Prévention des biais de l’IA |
| La prévention proactive des biais dans les systèmes d’IA, y compris la lutte contre les biais dans la collecte de données, le prétraitement et la conception d’algorithmes, et la mise en œuvre de mesures pour empêcher les biais d’être intégrés dans les technologies d’IA, afin de garantir des systèmes d’IA justes, impartiaux et équitables. |
| 119. Gestion de crise de l’IA |
| L’élaboration de plans et de stratégies d’urgence pour faire face aux crises ou urgences potentielles liées aux technologies d’IA, y compris des problèmes tels que les violations de données, les défaillances du système, les biais ou l’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 le besoin de mécanismes de gouvernance adaptatifs qui peuvent répondre avec souplesse aux circonstances changeantes, aux risques émergents et aux considérations éthiques en constante évolution liées aux technologies d’IA. |
| 121. Protection de la vie privée de l’IA |
| La protection des droits à la vie privée et des données personnelles dans le contexte des technologies d’IA, y compris la garantie du respect des lois pertinentes sur la protection des données, la mise en œuvre de mesures de confidentialité des données solides et la protection contre l’accès non autorisé ou l’utilisation abusive des données personnelles dans les systèmes d’IA. |
| 122. Explicabilité et interprétabilité de l’IA |
| L’exigence que les systèmes d’IA soient 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, afin d’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 mesures de sécurité robustes dans les systèmes d’IA, y compris la protection contre les menaces de cybersécurité, la garantie de l’intégrité et de la confidentialité des données et le renforcement de la résilience aux attaques potentielles ou aux défaillances du système, pour se protéger contre les risques et les vulnérabilités associés aux technologies d’IA. |
| 124. Conformité et normes d’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 directives éthiques, les normes techniques et les exigences légales, pour garantir un développement et une utilisation responsables et conformes de l’IA. |
| 125. Atténuation des biais de 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 de prise de décision, pour garantir que les systèmes d’IA ne perpétuent pas des résultats discriminatoires ou biaisés, et favorisent la justice et l’équité. |
| 126. Cadres de gouvernance de l’IA |
| La mise en place de cadres de gouvernance complets qui englobent les politiques, les lignes directrices, les réglementations et les considérations éthiques liées aux technologies d’IA, fournissant une approche structurée du développement, du déploiement et de l’utilisation responsables de l’IA, et garantissant la conformité aux principes et normes pertinents. |
| 127. Évaluation des risques liés à 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, y compris les stratégies d’atténuation des risques, les mécanismes de suivi et d’évaluation, afin de minimiser les dommages potentiels et d’assurer une IA responsable utiliser. |
| 128. Engagement public de 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 des perspectives du public et la promotion de la confiance du public, pour garantir que les technologies d’IA sont développées et utilisées d’une manière qui correspond aux besoins de la société , valeurs et aspirations. |
| 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 garantir leur efficacité, identifier les domaines à améliorer et s’adapter à l’évolution des considérations technologiques, sociétales et éthiques liées aux technologies de l’IA. |
| 130. Audits de conformité à l’IA |
| La réalisation d’audits réguliers pour évaluer la conformité aux 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, afin de garantir une utilisation responsable et conforme des technologies d’IA. |
| 131. Mécanismes de responsabilité de l’IA |
| La mise en place 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 garantir des pratiques d’IA responsables et éthiques et traiter toute violation ou infraction. |
| 132. Rapports sur la gouvernance de l’IA et transparence |
| Le reporting régulier 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 responsabilité, la confiance et une prise de décision éclairée par les parties prenantes. |
| 133. Cadres réglementaires de 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, afin de garantir une utilisation responsable et conforme des technologies d’IA. |
| 134. Certification de conformité IA |
| La mise en place de mécanismes de certification qui évaluent la conformité des technologies d’IA avec les mécanismes de gouvernance, les principes éthiques et les normes techniques pertinents, 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, des politiques et des réglementations de gouvernance de l’IA 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, afin de garantir le respect de pratiques responsables et éthiques en matière d’IA et de promouvoir la responsabilisation. |
| 136. Éducation et formation en IA |
| La fourniture de programmes d’éducation et de formation aux parties prenantes impliquées dans le développement, le déploiement et l’utilisation des technologies de l’IA, y compris les praticiens de l’IA, les décideurs, les régulateurs et les utilisateurs, afin d’améliorer leur compréhension des technologies de l’IA, de leurs implications éthiques et des meilleures pratiques pour une utilisation responsable. Développement et utilisation de l’IA. |
| 137. Engagement des parties prenantes de l’IA |
| L’engagement actif de diverses parties prenantes, y compris les développeurs d’IA, les utilisateurs, les décideurs, les régulateurs, les organisations de la société civile et le public, dans les processus décisionnels liés aux technologies d’IA, afin d’intégrer diverses perspectives, d’assurer l’inclusivité et de promouvoir une IA responsable et éthique les pratiques. |
| 138. Considérations éthiques sur 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 préjugés, la vie privée, l’autonomie et les impacts sociétaux, pour garantir que les technologies d’IA sont développées et utilisées d’une manière qui conforme aux principes et valeurs éthiques. |
| 139. Innovation responsable en IA |
| La promotion de l’innovation responsable dans les technologies d’IA, y compris l’intégration de considérations éthiques, d’évaluations des risques, de l’engagement des parties prenantes et du respect des mécanismes de gouvernance pertinents, afin de garantir que les technologies d’IA sont développées et utilisées d’une manière qui profite à l’humanité, évite les dommages et respecte valeurs sociétales. |
| 140. Plaidoyer pour la politique d’IA |
| Le plaidoyer en faveur de politiques, de réglementations et de normes qui favorisent le développement, le déploiement et l’utilisation responsables et éthiques de l’IA, y compris la participation à des 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 responsables. |
| 141. Comités d’éthique de l’IA |
| La création de comités d’éthique indépendants ou de comités d’examen pour fournir des conseils, une surveillance et une évaluation des technologies d’IA et de leurs implications éthiques, y compris l’examen des plans de développement de l’IA, la réalisation d’évaluations éthiques et la fourniture 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 la fourniture d’une documentation claire, d’explications et de la divulgation des fonctionnalités, des entrées de données, des processus de prise de décision et des biais potentiels des systèmes d’IA, afin d’assurer la transparence, la responsabilité et la confiance dans les technologies d’IA. |
| 143. Approche centrée sur l’humain de l’IA |
| L’adoption d’une approche centrée sur l’humain dans le développement, le déploiement et l’utilisation des technologies d’IA, garantissant que les avantages des technologies d’IA sont alignés sur les valeurs, les besoins et les aspirations humaines, et que les technologies d’IA sont développées et utilisées d’une manière qui respecte la dignité humaine, promeut 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, afin de garantir que les technologies d’IA contribuent au bien-être de la société et favorisent un développement inclusif et durable . |
| 145. Coopération mondiale de 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 de l’IA, y compris les aspects éthiques, juridiques, sociaux et technologiques, et pour développer des normes, des lignes directrices et des meilleures pratiques communes. pratiques pour le développement et l’utilisation responsables et éthiques de l’IA. |
| 146. Transfert de technologie IA |
| Le transfert responsable des technologies d’IA, y compris les connaissances, les compétences et les 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 de l’IA |
| L’élaboration de politiques publiques qui traitent des implications éthiques, juridiques, sociales et technologiques des technologies d’IA, y compris des politiques liées à la confidentialité des données, à l’atténuation des préjugés, à la transparence, à la responsabilité et à la gouvernance, afin d’assurer un développement, un déploiement et une utilisation responsables et responsables 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, des certifications et des 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 les exigences réglementaires. |
| 149. Autonomisation des utilisateurs d’IA |
| L’autonomisation des utilisateurs de l’IA avec les connaissances, les compétences et les outils nécessaires pour comprendre, évaluer et interagir avec les technologies de l’IA, y compris la fourniture d’interfaces conviviales, des explications claires des fonctionnalités de l’IA et l’accès aux informations sur l’utilisation des données et les processus de prise de décision , pour s’assurer que les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées et avoir 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 la garantie que les technologies d’IA sont accessibles et bénéfiques pour tous les individus, quels que soient leur sexe, leur race, leur âge, religion, handicap ou toute autre caractéristique, afin de garantir des résultats équitables et justes. |
| 151. Responsabilité de l’IA |
| La mise en place 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 que des pratiques responsables sont respectée et la responsabilité est maintenue. |
| 152. Mécanismes de gouvernance de l’IA |
| Le développement et la mise en œuvre de mécanismes de gouvernance, y compris des politiques, des réglementations, des normes et des lignes directrices, pour assurer un développement, un déploiement et une utilisation responsables et éthiques de l’IA, et pour faire face aux risques et défis potentiels associés aux technologies de l’IA, tels que les préjugés, la confidentialité, la sécurité , et les impacts sociétaux. |
| 153. Collaboration IA |
| La promotion de la collaboration entre les parties prenantes, y compris les chercheurs, les décideurs, l’industrie, la société civile et le public, pour favoriser les approches multidisciplinaires, le partage des connaissances et les efforts conjoints pour relever les défis éthiques, juridiques, sociaux et technologiques des technologies de l’IA, et pour développer des solutions qui profitent à l’humanité dans son ensemble. |
| 154. AI Droits de l’homme |
| La protection et la promotion des droits de l’homme dans le contexte des technologies d’IA, y compris la vie privée, la liberté d’expression, la non-discrimination et le droit d’accéder à l’information, afin de garantir que les technologies d’IA sont développées et utilisées d’une manière qui défend les droits de l’homme et respecte les dignité et autonomie des individus. |
| 155. Réponse de l’IA à la désinformation |
| Le développement de technologies et de stratégies d’IA pour lutter contre la propagation de la désinformation et de la mésinformation, y compris les fausses nouvelles, les deepfakes et l’utilisation malveillante de l’IA, afin de garantir que les technologies d’IA sont 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 d’IA |
| L’intégration des technologies d’intelligence artificielle dans les efforts de préparation et d’intervention en cas de catastrophe, y compris les systèmes d’alerte précoce, l’évaluation des risques, la gestion des catastrophes et la reprise 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, y compris la résolution de problèmes mondiaux tels que la pauvreté, la faim, les disparités en matière de santé, l’éducation, le changement climatique et la durabilité, afin d’exploiter le potentiel de l’IA pour un impact sociétal positif et de garantir que les technologies d’IA contribuent au bien-être de tous les individus et de toutes les communautés. |
| 158. Éthique des données d’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 des données, le consentement, la propriété, les préjugés et la qualité, pour garantir que les technologies d’IA sont développées et utilisées de manière responsable et éthique, dans le respect des individus ‘ les droits des données et la vie privée. |
| 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 améliorer 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 les dommages potentiels. |
| 160. L’IA pour la prise de décision éthique |
| Le développement de technologies et de stratégies d’IA qui soutiennent la prise de décision éthique, y compris l’intégration de cadres, de principes et de lignes directrices éthiques dans les algorithmes d’IA, pour garantir que les technologies d’IA sont conçues pour prendre des décisions éthiques conformes aux valeurs humaines et aux normes éthiques, et pour éviter conséquences involontaires ou biais dans la prise de décision en matière d’IA. |
| 161. Transparence de l’IA |
| La promotion de la transparence dans les technologies d’IA, notamment en fournissant des explications claires sur le fonctionnement des systèmes d’IA, en divulguant l’utilisation de l’IA dans les processus décisionnels et en rendant les algorithmes et les données d’IA utilisés dans les systèmes d’IA accessibles à des fins d’audit et d’examen, afin de garantir que les technologies d’IA sont transparents et responsables envers les utilisateurs et les parties prenantes. |
| 162. Éducation et sensibilisation à l’IA |
| La promotion de l’éducation et de la sensibilisation aux technologies de l’IA, y compris la fourniture de formations, de ressources et d’informations sur les technologies de l’IA aux utilisateurs, aux décideurs et au grand public, afin de favoriser la compréhension, l’alphabétisation et la prise de décision éclairée sur les technologies de l’IA, leurs avantages et leurs risques , et conséquences. |
| 163. Évaluations de l’impact éthique de l’IA |
| La conduite 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 résoudre les problèmes éthiques et assurer un développement responsable et éthique de l’IA. |
| 164. Robustesse et sécurité de l’IA |
| L’accent mis sur la robustesse et la sécurité des technologies d’IA, notamment en veillant à ce que les systèmes d’IA soient conçus, testés et validés pour être fiables, sécurisés et résilients face aux défaillances, vulnérabilités ou attaques adverses potentielles, afin de minimiser les risques et d’assurer une IA sûre et fiable les technologies. |
| 165. L’IA humaine dans la boucle |
| L’intégration de la surveillance et du contrôle humains dans les technologies d’IA, y compris l’implication de l’homme dans les processus de prise de décision, permettant l’intervention humaine et l’interprétation des résultats de l’IA, et garantissant que les humains restent responsables et comptables des actions et des décisions facilitées par les technologies d’IA, pour éviter de se fier indûment à l’IA et maintenir l’agence 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, y compris l’éthique, le droit, les sciences sociales, la technologie et les représentants des utilisateurs, pour fournir une évaluation critique, des conseils et une surveillance du développement, du déploiement et de la utilisation, pour garantir des pratiques responsables et éthiques. |
| 167. Leadership éthique de l’IA |
| La promotion d’un leadership éthique dans le développement et l’utilisation des technologies d’IA, notamment en favorisant 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 en encourageant les dirigeants à donner la priorité aux considérations éthiques et à l’impact sociétal à court terme. -gains à terme ou avantage concurrentiel. |
| 168. Collaboration internationale d’IA |
| La promotion de la collaboration et de la coopération internationales pour relever les défis éthiques, juridiques, sociaux et technologiques des technologies de l’IA, y compris le partage des connaissances, des meilleures pratiques et des expériences, et l’élaboration de normes et de lignes directrices mondiales pour le développement, le déploiement et l’utilisation responsables de l’IA, afin de assurer une approche coordonnée et collaborative vers des technologies d’IA responsables et éthiques au niveau mondial. |
| 169. Dénonciation éthique de l’IA |
| La mise en place de mécanismes de dénonciation éthique dans le contexte des technologies d’IA, y compris la fourniture de canaux pour signaler les préoccupations éthiques, les violations ou les préjugés dans les systèmes d’IA, et la protection des lanceurs d’alerte contre les représailles, afin de garantir que les préoccupations éthiques liées aux technologies d’IA sont traitées et résolues dans manière transparente et responsable. |
| 170. Surveillance et amélioration continues de l’IA |
| La mise en œuvre de processus de surveillance et d’amélioration continue des technologies d’IA, y compris une évaluation régulière, un audit et des boucles de rétroaction, pour identifier et rectifier les préoccupations éthiques, les préjugés ou les conséquences imprévues pouvant survenir lors du développement, du déploiement et de l’utilisation des technologies d’IA, pour assurer une amélioration continue et un développement responsable de l’IA. |
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