6 minutes de lecture 27 sept. 2023
Vue plongeante et prise de vue à longue exposition d’un hall d’entrée de bureau moderne où marchent des gens d’affaires avec assurance

Savoir s’orienter parmi les tendances mondiales de la réglementation en intelligence artificielle

Par EY Canada

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  • The Artificial Intelligence (AI) Global Regulatory Landscape

La capacité de l’IA à exercer une influence positive du point de vue humain dépendra d’une approche responsable, centrée sur l’humain et axée sur la création de valeur pour tous.

En bref
  • Les législateurs sont à élaborer des approches très différentes en matière de politique de réglementation de l’IA.
  • Une étude d’EY a relevé cinq tendances dominantes en matière de surveillance de l’IA.
  • Les entreprises peuvent prendre plusieurs mesures pour garder une longueur d’avance sur l’évolution rapide de la réglementation en IA.

Le présent article a été rédigé par Nicola Morini Bianzino, responsable, Technologie mondiale, EY; Marie‑Laure Delarue, vice‑présidente mondiale, Certification; Shawn Maher, vice‑président mondial, Politiques publiques, EY; et Ansgar Koene, leader mondial, Éthique et réglementation, IA, EY; avec la contribution de Katie Kummer, vice‑présidente mondiale adjointe, Politiques publiques; et Fatima Hassan‑Szlamka, codirectrice, Politiques publiques mondiales.

L’accélération des capacités de l’intelligence artificielle générative (GenAI), y compris les grands modèles de langage (LLM), ainsi que les systèmes utilisant des données de géolocalisation en temps réel, la reconnaissance faciale et le traitement cognitif avancé ont propulsé la réglementation de l’IA au premier rang des préoccupations des décideurs politiques.

La situation n’est pas simple. En Europe, par exemple, alors que certains pays membres souhaitent libéraliser l’utilisation de la reconnaissance faciale par leurs forces de police, le Parlement européen souhaite imposer des restrictions strictes dans le cadre de la loi sur l’IA1.  Lors d’un autre débat sur la législation en matière d’IA, le ministère indien de l’électronique et des technologies de l’information a publié une déclaration ferme en avril, dans laquelle il s’est prononcé contre la réglementation en matière d’IA et a déclaré que l’Inde « met en œuvre les politiques et les mesures d’infrastructure nécessaires pour cultiver un secteur de l’IA robuste, mais n’a pas l’intention de présenter une législation pour réglementer sa croissance2 ». Pourtant, en mai, le ministre des technologies de l’information a annoncé que l’Inde prévoyait réglementer les plateformes d’IA telles que ChatGPT et qu’elle « envisageait un cadre réglementaire pour l’IA, qui inclurait des domaines liés à la partialité des algorithmes et aux droits d’auteur3 ». De même, alors qu’il est peu probable que les États‑Unis adoptent bientôt une nouvelle législation fédérale sur l’IA, des organismes de réglementation tels que la Federal Trade Commission (FTC) ont répondu aux préoccupations du public concernant les incidences de l’IA générative en lançant des enquêtes approfondies sur certaines plateformes d’IA4.

L’IA transforme un large éventail de secteurs, de la finance à la fabrication en passant par l’agriculture et les soins de santé, en améliorant leurs activités et en redéfinissant la nature du travail. L’IA permet une gestion plus intelligente des flux de véhicules et de la logistique, optimise les prévisions énergétiques, crée une utilisation plus efficace des lits d’hôpitaux grâce à l’analyse des données des patients et à la modélisation prédictive, améliore le contrôle de la qualité dans la fabrication de pointe et crée des expériences personnalisées pour les consommateurs. Elle est également adoptée par les gouvernements qui y voient la possibilité d’offrir un meilleur service aux citoyens à un coût moindre pour les contribuables. L’investissement du secteur privé mondial dans l’IA est aujourd’hui 18 fois plus élevé qu’en 2013. L’IA est potentiellement un puissant moteur de croissance économique et un outil essentiel pour les services publics.

Cependant, les risques et les conséquences inattendues de l’IA générative sont également réels. Un moteur de génération de texte capable d’imiter de manière convaincante toute une série de registres peut être utilisé à mauvais escient; un logiciel d’imitation vocale peut imiter suffisamment bien les schémas d’élocution d’une personne pour convaincre une banque, un lieu de travail ou un ami. Les robots conversationnels peuvent tricher aux tests. Les plateformes d’IA peuvent renforcer et perpétuer des comportements humains historiquement discriminatoires (fondés par exemple sur le genre, la race ou l’orientation sexuelle), porter atteinte aux droits de la personne, compromettre la sécurité des données, produire de la désinformation, déstabiliser le système financier et provoquer d’autres formes de perturbations à l’échelle mondiale. Les enjeux sont considérables.

Les législateurs, les organismes de réglementation et les organismes de normalisation commencent à élaborer des cadres visant à maximiser les avantages de l’IA pour la société tout en en atténuant les risques. Ces cadres doivent être durables, transparents et équitables. Pour donner un aperçu de l’évolution du contexte réglementaire, la Société EY (EY) a analysé les approches réglementaires de huit territoires : le Canada, la Chine, l’Union européenne (UE), le Japon, la Corée, Singapour, le Royaume‑Uni (R.‑U.) et les États‑Unis (É.‑U.). Les règles et les initiatives en matière de politiques proviennent de l’observatoire des politiques d’IA de l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE)6 et sont énumérées à l’annexe du rapport complet.

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  • Téléchargez le cadre réglementaire mondial de l’intelligence artificielle (IA)

Cinq tendances réglementaires en matière d’intelligence artificielle

Tout en reconnaissant que chaque territoire a adopté une approche réglementaire différente, en fonction de normes culturelles et de contextes législatifs différents, il existe cinq domaines de cohésion qui se rejoignent dans le principe général consistant à atténuer les inconvénients éventuels de l’IA tout en permettant son utilisation dans l’intérêt économique et social des citoyens. Ces domaines de convergence constituent des fondements solides à partir desquels des réglementations détaillées peuvent être élaborées.

  1. Principes fondamentaux : La réglementation et les orientations en matière d’IA en cours d’examen sont conformes aux principes fondamentaux de l’IA définis par l’OCDE et approuvés par le G207. Ces principes comprennent le respect des droits de l’homme, la viabilité, la transparence et une gestion rigoureuse des risques.
  2. Approche fondée sur les risques : Ces territoires adoptent une approche de la réglementation de l’IA fondée sur les risques. Cela signifie qu’ils adaptent leur réglementation en matière d’IA aux risques perçus liés à l’IA en fonction de valeurs fondamentales comme la protection des renseignements personnels, la non‑discrimination, la transparence et la sécurité. Cette « personnalisation » suit le principe selon lequel les obligations de conformité doivent être proportionnelles au niveau de risque (un risque faible signifie qu’il n’y a pas ou très peu d’obligations; un risque élevé signifie des obligations importantes et strictes).
  3. Approche non sectorielle et approche sectorielle : en raison de la diversité des cas d’utilisation de l’IA, certains pays mettent l’accent sur la nécessité d’adopter des règles sectorielles, en plus d’une réglementation non sectorielle.
  4. Harmonisation des politiques : Les administrations adoptent des règles liées à l’IA dans le contexte d’autres priorités stratégiques numériques, comme la cybersécurité, la protection des données et de la propriété intellectuelle, l’UE adoptant l’approche la plus exhaustive.
  5. Collaboration avec le secteur privé : Bon nombre de ces territoires utilisent les bacs à sable réglementaires comme un outil permettant au secteur privé de collaborer avec les décideurs politiques pour élaborer des règles qui répondent à l’objectif principal consistant à promouvoir une IA sûre et éthique, ainsi que pour examiner les conséquences de l’innovation à haut risque associée à l’IA, pour laquelle une surveillance plus étroite peut s’avérer appropriée.

Autres réflexions sur l’IA à l’intention des décideurs politiques

D’autres facteurs doivent être pris en compte dans l’élaboration de la politique en matière d’IA :

  • Veiller à ce que les organismes de réglementation aient accès à une expertise en la matière suffisante pour mettre en œuvre, surveiller et appliquer ces politiques avec succès
  • Veiller à ce que les politiques soient claires, si l’objectif de la réglementation est de couvrir les risques découlant soit de la technologie elle-même (par exemple, des fonctions comme le traitement du langage naturel ou la reconnaissance faciale), soit de la manière dont la technologie d’IA est utilisée (par exemple, l’application de l’IA dans les processus d’embauche), ou des deux.
  • Examiner la mesure dans laquelle les politiques et procédures de gestion des risques, ainsi que la responsabilité de la conformité, devraient concerner les fournisseurs tiers qui proposent des produits et des services liés à l’IA.

 

En outre, les décideurs politiques devraient, dans la mesure du possible, s’engager dans des processus multilatéraux visant à rendre les règles relatives à l’IA interopérables et comparables entre les différents territoires, afin de limiter les risques associés à l’arbitrage réglementaire, lesquels sont particulièrement importants lorsqu’il s’agit de règles régissant l’utilisation d’une technologie transnationale telle que l’IA.

Mesures à prendre par les entreprises

La compréhension par les dirigeants d’entreprise des principes fondamentaux qui sous‑tendent les règles de l’IA, même si ces règles ne s’appliquent pas actuellement à eux, peut contribuer à inspirer la confiance des clients et des organismes de réglementation quant à l’utilisation que ces entreprises font de l’IA et, partant, leur procurer un avantage concurrentiel sur le marché. Les entreprises peuvent également anticiper les besoins en matière de gouvernance et les exigences liées à la conformité qui sont susceptibles de s’appliquer au développement et à l’utilisation de l’IA, ce qui leur permet d’être plus agiles.

Selon les tendances observées, les entreprises peuvent prendre au moins trois mesures dès maintenant pour garder une longueur d’avance sur l’évolution rapide de la réglementation en matière d’IA.

  1. Comprendre la réglementation en matière d’IA en vigueur dans les marchés où les entreprises exercent leurs activités. Elles peuvent harmoniser leurs politiques internes en matière d’IA avec ces réglementations et les normes de surveillance qui y sont associées.
  2. Mettre en place des structures et des protocoles solides et clairs de gouvernance et de gestion des risques ainsi que, le cas échéant, des mécanismes de reddition de comptes afin d’améliorer la gestion des technologies de l’IA.
  3. Engager un dialogue avec les représentants du secteur public et d’autres intervenants afin de mieux comprendre l’évolution du cadre réglementaire et de fournir des informations et des points de vue qui pourraient être utiles aux décideurs politiques.

La gouvernance doit permettre de trouver un juste équilibre entre le contrôle des pouvoirs publics et l’innovation. Il importe donc que les entreprises, les décideurs politiques et les autres parties prenantes s’engagent dans des conversations ouvertes. Toutes ces parties sondent le terrain et s’efforcent de trouver les nouvelles possibilités offertes par l’IA. De nouvelles règles seront nécessaires. Fort heureusement, comme en témoigne notre étude, les pays s’accordent largement sur les principes fondamentaux qui doivent régir l’utilisation de l’IA. En cette période unique de possibilités et de risques, le moment est venu de collaborer pour mettre ces principes en pratique.

Résumé

Alors que l’IA générative commence à transformer les secteurs d’activité, les décideurs politiques mondiaux adoptent des lois visant à optimiser les possibilités tout en atténuant les risques liés à la technologie.

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