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Contrairement aux systèmes décisionnels automatisés (SDA) traditionnels, les SDA basés sur l’apprentissage machine ne suivent pas de règles explicites rédigées par des humains <ref>V. Fomins, "The Shift from Traditional Computing Systems to Artificial Intelligence and the Implications for Bias," ''Smart Technologies and Fundamental Rights,'' pp. 316-333, 2020.</ref>. Les modèles d’apprentissage machine ne sont pas intrinsèquement objectifs. Les spécialistes des données forment des modèles en leur fournissant un ensemble de données d’exemples d’entraînement, et l’implication humaine dans l’alimentation en donnée et la conservation de celles-ci peut rendre les prédictions d’un modèle susceptibles d’être biaisées. C’est pourquoi les applications des SDA basées sur l’apprentissage machine ont des incidences considérables pour la société. Cela va des nouvelles questions sur la responsabilité juridique des erreurs commises par ces systèmes au recyclage des travailleurs déplacés par ces technologies. Un cadre est nécessaire pour garantir que des décisions responsables et transparentes soient prises, en soutenant des pratiques éthiques.

Contrairement aux systèmes décisionnels automatisés (SDA) traditionnels, les SDA basés sur l’apprentissage machine ne suivent pas de règles explicites rédigées par des humains <ref>V. Fomins, "The Shift from Traditional Computing Systems to Artificial Intelligence and the Implications for Bias," ''Smart Technologies and Fundamental Rights,'' pp. 316-333, 2020.</ref>. Les modèles d’apprentissage machine ne sont pas intrinsèquement objectifs. Les spécialistes des données forment des modèles en leur fournissant un ensemble de données d’exemples d’entraînement, et l’implication humaine dans l’alimentation en donnée et la conservation de celles-ci peut rendre les prédictions d’un modèle susceptibles d’être biaisées. C’est pourquoi les applications des SDA basées sur l’apprentissage machine ont des incidences considérables pour la société. Cela va des nouvelles questions sur la responsabilité juridique des erreurs commises par ces systèmes au recyclage des travailleurs déplacés par ces technologies. Un cadre est nécessaire pour garantir que des décisions responsables et transparentes soient prises, en soutenant des pratiques éthiques.

=== Responsible AI ===

=== IA responsable ===

L’IA responsable est un cadre de gouvernance qui documente la manière dont une organisation donnée relève les défis liés à l’intelligence artificielle (IA) d’un point de vue éthique et juridique. Afin de garantir des pratiques responsables en matière d’IA, les organisations ont défini des principes directeurs pour guider le développement d’applications et de solutions d’IA.

L’IA responsable est un cadre de gouvernance qui documente la manière dont une organisation donnée relève les défis liés à l’intelligence artificielle (IA) d’un point de vue éthique et juridique. Afin de garantir des pratiques responsables en matière d’IA, les organisations ont défini des principes directeurs pour guider le développement d’applications et de solutions d’IA.

[[File:5gp fr.png|alt=Cinq grands principes éthiques pour une IA responsable|thumb|417x417px|'''Figure 1 : Cinq grands principes éthiques pour une IA responsable''']]

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