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<\/a><\/p>\nLes syst\u00e8mes sollicitant une intelligence artificielle (IA) font d\u2019ores et d\u00e9j\u00e0 partie de notre quotidien. Et ce n\u2019est qu\u2019un d\u00e9but. \u00c0 l\u2019heure actuelle, une publication scientifique sur 25 traite d\u2019IA et 21 % des investissements en capital-risque au sein de l\u2019OCDE portent sur ce domaine en pleine explosion. Toute une industrie se d\u00e9veloppe dans ce secteur aux multiples applications, ce qui en fait un enjeu de souverainet\u00e9 \u00e9conomique pour la France et l\u2019Europe. Et plus particuli\u00e8rement en ce premier semestre 2022, dans le cadre de la pr\u00e9sidence fran\u00e7aise de l\u2019Union europ\u00e9enne\u2026<\/p>\n
Mais pour s\u2019imposer sur les march\u00e9s, les syst\u00e8mes \u00e0 base d\u2019IA doivent inspirer confiance. Les acteurs doivent aussi partager des bonnes pratiques, un vocabulaire et des protocoles communs. \u00ab Objectif : adopter l\u2019approche la moins discriminante possible pour les nouveaux entrants, souligne Renaud Vedel, coordinateur de la strat\u00e9gie fran\u00e7aise en IA. Il nous faut une IA interop\u00e9rable, construite sur des solutions agnostiques qui ne privil\u00e9gient ni un composant, ni une technologie. \u00bb Ce partage n\u2019est possible qu\u2019avec des normes volontaires.<\/p>\n
En Europe, ces normes viendront en appui du r\u00e8glement que la Commission de Bruxelles pr\u00e9pare sur le sujet. Contrairement \u00e0 ce futur r\u00e8glement, qui sera coercitif comme l\u2019est d\u00e9j\u00e0 le RGPD, la normalisation est d\u2019application volontaire.<\/p>\n
Normes de l\u2019IA : 6 axes de travail<\/strong><\/p>\n Pilotage d\u2019une voiture, fonctionnement d\u2019un dispositif m\u00e9dical voire maniement d\u2019une arme\u2026 L\u2019intelligence artificielle est amen\u00e9e \u00e0 intervenir dans tous les domaines, m\u00eame les plus critiques. \u00ab Or, dans le monde num\u00e9rique, les protocoles sont en mutation constante raconte Christoph Peylo, SVP Digital Trust de Bosch. Dans ce domaine instable, pour \u00e9viter que le contr\u00f4le n\u2019\u00e9chappe \u00e0 l\u2019humain, il est indispensable de b\u00e2tir un environnement robuste, souverain et compr\u00e9hensible pour cr\u00e9er une IA de confiance \u00bb.<\/p>\n \u00ab L\u2019acceptabilit\u00e9 sociale des syst\u00e8mes d\u2019intelligence artificielle passe par la confiance et l\u2019utilit\u00e9 des applications, abonde Julien Chiaroni, directeur du Grand D\u00e9fi Intelligence artificielle, un projet arrim\u00e9 au programme d\u2019investissement d\u2019avenir (PIA) et au plan France Relance. Nous sommes face \u00e0 un enjeu industriel majeur, avec un march\u00e9 estim\u00e9 \u00e0 50 milliards d\u2019euros. Accompagner l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me passe par la standardisation et la d\u00e9finition d\u2019une solution bas\u00e9e sur la confiance. \u00bb<\/p>\n Pour ce faire, en mai 2021, l\u2019Etat a mandat\u00e9 AFNOR dans le cadre de ce Grand D\u00e9fi IA avec une mission : \u00ab cr\u00e9er l\u2019environnement normatif de confiance accompagnant les outils et les processus de certification des syst\u00e8mes critiques \u00e0 base d\u2019intelligence artificielle \u00bb. Aujourd\u2019hui, le programme de travail est finalis\u00e9. Vous pouvez le consulter ici, a fortiori si, comme 260 acteurs fran\u00e7ais du domaine, vous avez pris part \u00e0 la consultation men\u00e9e \u00e0 l\u2019\u00e9t\u00e9 2021 pour le construire.<\/p>\n Vous pourrez ensuite participer \u00e0 l\u2019\u00e9laboration des normes dans l\u2019enceinte de nos commissions de normalisation. \u00ab La contribution n\u2019est pas r\u00e9serv\u00e9e aux grands groupes, bien au contraire, insiste Patrick Bezombes, pr\u00e9sident de la commission de normalisation fran\u00e7aise. Les start-up et PME constituent un maillon essentiel de l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me, elles doivent faire entendre leur voix et donner leur point de vue : les orientations choisies les impacteront directement, en plein c\u0153ur de leur business. \u00bb<\/p>\n La feuille de route comporte 6 axes\u00a0:<\/p>\n\n
\n<\/strong>Les caract\u00e9ristiques prioritaires \u00e0 normaliser retenues sont la s\u00e9curit\u00e9, la s\u00fbret\u00e9, l\u2019explicabilit\u00e9, la robustesse, la transparence, l\u2019\u00e9quit\u00e9 (dont non-discrimination). Chaque caract\u00e9ristique devra faire l\u2019objet d\u2019une d\u00e9finition, d\u2019une description du concept, des exigences techniques et des m\u00e9triques et contr\u00f4les associ\u00e9s.<\/li>\n
\n<\/strong>L\u2019IA g\u00e9n\u00e8re de nouvelles applications, qui comportent toutes des risques. Ces risques sont d\u2019origine diverse : mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es, mauvaise conception, mauvaise qualification, etc. Une analyse des risques pour les syst\u00e8mes \u00e0 base d\u2019IA est donc essentielle, pour ensuite proposer un syst\u00e8me de management des risques.<\/p>\n\n
\n<\/strong>Il s\u2019agit de s\u2019assurer que les syst\u00e8mes d\u2019IA sont contr\u00f4lables (capacit\u00e9 \u00e0 reprendre la main), que l\u2019humain pourra reprendre la main aux moments critiques o\u00f9 l\u2019IA sortira de son domaine de fonctionnement nominal.<\/p>\n\n
\n<\/strong>Il reviendra \u00e0 ces organismes de s\u2019assurer, non seulement que les entreprises ont mis en place des processus de d\u00e9veloppement et de qualification des syst\u00e8mes d\u2019IA, mais \u00e9galement que les produits sont bien conformes aux exigences, notamment r\u00e8glementaires.<\/p>\n\n
\n<\/strong>L\u2019un des enjeux de l\u2019IA consiste \u00e0 disposer de simulations reposant sur des donn\u00e9es synth\u00e9tiques, et non plus sur des donn\u00e9es r\u00e9elles. Les normes devront rendre ces donn\u00e9es fiables.<\/li>\n
\nAfin de faire vivre cette strat\u00e9gie et de l\u2019ajuster en cours de route, une plateforme de concertation sera mise \u00e0 votre disposition. En attendant, n\u2019h\u00e9sitez pas \u00e0 consulter le document et \u00e0 en parler autour de vous\u00a0!<\/li>\n<\/ul>\n