Comment utiliser l'IA de façon responsable au travail ?

Le discours venant des Etats-Unis est souvent très simple : "Profitez de l'extraordinaire potentiel de l'IA dans votre travail et dans votre vie privée." Un message qui encourage une confiance excessive et permet de servir les intérêts des entreprises de la Silicon Valley.

Mais est-ce que nos entreprises ne doivent pas justement rester prudentes, avant de se jeter sur ces outils sans qu'un cadre clair soit donné pour leur utilisation ? Il faut a minima encourager des pratiques responsables.

Connaître les risques de l'IA

Des milliers de paramètres influencent les recommandations des modèles d'IA. Autrement dit, la manière dont ces outils d'IA parviennent à un résultat manque de transparence. Impossible d'en percevoir les biais sous-jacents. Utiliser ChatGPT, sans désactiver le partage des données, peut mener à des fuites, avec des conséquences économiques et financières pour l'entreprise. L'utilisation responsable de l'IA au travail implique de connaître les risques, notamment en matière de perpétuation de biais et de préjugés, de diffamation, de droits d'auteur, de réglementation et de sécurité des données.

Implémenter une gouvernance forte sur l'IA

Elle est nécessaire pour rester dans la légalité, de préserver la réputation de l'entreprise et de maintenir une véritable sécurité des données. Les employés doivent être formés au traitement des données afin d'éviter les erreurs. Un cadre pour une utilisation responsable de l'IA doit être défini.

Communiquer sur l'IA en entreprise et créer la confiance

Toutes les personnes concernées doivent être informées de manière transparente qu'elles interagissent avec un système d'IA, elles doivent savoir si des données sont collectées. Les personnes doivent être libres d'adhérer sans contraintes, et pouvoir retirer leur consentement facilement et à tout moment. Elles doivent connaître les avantages et les limitations de l'IA utilisée.

Source : texte librement inspiré d'une formation "Utiliser l'IA d'une façon responsable au travail" de CrossKnowledge.