En grandissant, mon père disait toujours : « Fais le bien. » Enfant, je trouvais que c’était de la mauvaise grammaire et je le corrigeais en insistant sur le fait qu’il fallait dire "faire bien". Même mes enfants me taquinent lorsqu’ils entendent ses conseils « faire le bien » et je dois avouer que je l’ai laissé passer sur le plan de la grammaire.
Dans le cas de l’intelligence artificielle (IA) responsable, les entreprises devraient donner la priorité à la capacité d’éviter les dommages. Certaines entreprises peuvent aussi viser à utiliser l’IA pour « faire le bien ». Cependant, l’IA nécessite parfois des garde-fous clairs avant de pouvoir être d’accord avec le terme « bon ».
Consultez le document « Presidio AI Framework » pour découvrir comment gérer les risques liés à l’IA générative grâce à des garde-fous tout au long du cycle de vie étendu de l’IA (lien externe à ibm.com)
Alors que l’IA générative continue de se généraliser, les entreprises sont enthousiasmées par la possibilité de transformer les processus, de réduire les coûts et d’augmenter la valeur commerciale. Les dirigeants d’entreprise souhaitent repenser leurs stratégies pour mieux servir les clients, patients, employés, partenaires ou citoyens de manière plus efficace et améliorer l’expérience globale. L’IA générative ouvre des portes et crée de nouvelles opportunités et de nouveaux risques pour les entreprises du monde entier, le leadership des ressources humaines (RH) jouant un rôle clé dans la gestion de ces défis.
S’adapter aux implications d’une adoption accrue d’IA pourrait inclure le respect d’exigences réglementaires complexes telles que les normes NIST, l’EU AI Act, la loi NYC 144, les réglementations de l’EEOC américaine et le White House AI Act (tous ces liens sont externes à ibm.com), qui ont un impact direct sur les politiques RH et organisationnelles, ainsi que sur les accords sociaux, de formation professionnelle et de négociation collective. L’adoption d’une IA responsable nécessite une stratégie multipartite, comme l’affirment de grandes ressources internationales telles que le NIST, l’OCDE, l’Institut d’IA responsable, la Alliance des données et de confiance et l’IEEE (tous ces liens sont externes à ibm.com).
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Les responsables RH conseillent désormais les entreprises sur les compétences requises pour le travail actuel ainsi que sur les compétences futures, en tenant compte de l’IA et d’autres technologies. Selon le WEF, les employeurs estiment que 44 % des compétences des travailleurs seront perturbées au cours des 5 prochaines années. Les professionnels des RH explorent de plus en plus les différents moyens d’améliorer la productivité pour optimiser le travail des employés et leur permettre de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur. À mesure que les capacités de l’IA se développent, chaque chef d’entreprise doit prendre en compte des préoccupations et des questions éthiques afin que son utilisation de l’IA ne se fasse pas au détriment des employés, des partenaires ou des clients.
La formation des employés et la gestion des connaissances sont désormais étroitement coordonnées dans le cadre d’une stratégie multi-parties prenantes avec les services informatiques, les services juridiques, la conformité et les opérateurs métier comme un processus continu, et non une case à cocher une fois par an. Ainsi, les responsables RH doivent être intrinsèquement impliqués dans le développement de programmes visant à élaborer des politiques et à développer la compétence des employés en IA, identifier les domaines où appliquer les capacités de l’IA, établir une stratégie de gouvernance responsable de l’IA et utiliser des outils comme l’IA et l’automatisation pour garantir la réflexion et le respect des employés grâce à une adoption d’IA fiable et transparente.
Bien que l’adoption et les cas d’utilisation de l’IA continuent de se développer, les entreprises ne sont peut-être pas parfaitement préparées aux nombreuses considérations et conséquences liées à l’adoption de capacités d’IA dans leurs processus et systèmes. Alors que 79 % des dirigeants sondés soulignent l’importance de l’éthique de l’IA dans leur approche de l’IA à l’échelle de l’entreprise, moins de 25 % ont opérationnalisé des principes communs d’éthique de l’IA, selon la recherche de l’IBM Institute for Business Value.
Cette divergence existe parce que les politiques seules ne peuvent pas éliminer la prévalence et l’utilisation croissante des outils numériques. L’utilisation croissante par les travailleurs d’appareils intelligents et d’applications tels que ChatGPT ou d’autres modèles publics de boîtes noires, sans l’approbation appropriée, est devenue un problème persistant et n’inclut pas la gestion appropriée du changement pour informer les employés des risques associés.
Par exemple, les employés peuvent utiliser ces outils pour écrire des e-mails aux clients en utilisant des données clients sensibles ou les responsables peuvent les utiliser pour rédiger des évaluations qui divulguent des données personnelles sur les employés.
Pour contribuer à réduire ces risques, il peut être utile d’intégrer des points focaux ou des défenseurs de l’IA responsable au sein de chaque département, unité commerciale et niveau fonctionnel. Cet exemple peut être l’occasion pour les RH d’encourager et de soutenir les efforts visant à contrecarrer les défis éthiques potentiels et les risques opérationnels.
En fin de compte, il est impératif de créer une stratégie d’IA responsable avec des valeurs et des principes communs qui sont alignés sur les valeurs plus larges et la stratégie commerciale de l’entreprise et qui sont communiqués à tous les employés. Cette stratégie doit défendre les intérêts des employés et identifier les opportunités pour les organisations d’adopter l’IA et l’innovation qui font avancer les objectifs de l’entreprise. Elle devrait également aider les employés à se former pour se prémunir contre les effets néfastes de l’IA, lutter contre la fausse information et les préjugés et promouvoir l’IA responsable, tant en interne qu’au sein de la société.
Les trois principaux points à prendre en compte lors de l’élaboration d’une stratégie d’IA responsable sont les suivants :
En d’autres termes, donnez la priorité à votre personnel lorsque vous élaborez votre stratégie en matière de technologies avancées. Cela signifie qu’il faut déterminer comment l’IA fonctionne avec vos employés, communiquer spécifiquement à ces employés comment l’IA peut les aider à exceller dans leur rôle et redéfinir les méthodes de travail. Sans formation, les employés pourraient avoir trop peur que l’IA soit déployée pour les remplacer ou éliminer la main-d’œuvre. Communiquez directement avec les employés en leur expliquant honnêtement comment ces modèles sont construits. Les responsables RH devraient aborder les changements potentiels d’emploi, ainsi que les réalités des nouvelles catégories et des emplois créés par l’IA et d’autres technologies.
L’IA n’est pas un monolithe. Les entreprises peuvent déployer l’IA de multiples façons. Elles doivent donc définir clairement ce que l’IA responsable signifie pour elles, comment elles prévoient de l’utiliser et comment elles s’abstiendront de l’utiliser. Des principes tels que la transparence, la confiance, l’équité, la robustesse et l’utilisation d’équipes diversifiées, conformément aux lignes directrices de l’OCDE ou du RAII, devraient être pris en compte et conçus dans chaque cas d’utilisation de l’IA, qu’il s’agisse ou non d’une IA générative. En outre, des revues de routine concernant la dérive des modèles et les mesures de confidentialité devraient être effectuées pour chaque modèle, ainsi que des indicateurs spécifiques de diversité, d’équité et d’inclusion pour atténuer les biais.
En réalité, certains employés expérimentent déjà des outils d’IA générative pour les aider à effectuer des tâches telles que répondre à des questions, rédiger des e-mails et effectuer d’autres tâches de routine. Par conséquent, les entreprises doivent agir immédiatement pour communiquer leurs plans d’utilisation de ces outils, définir les attentes des employés qui les utilisent et veiller à ce que l’utilisation de ces outils soit conforme aux valeurs et à l’éthique de l’entreprise. Les entreprises devraient également offrir des possibilités de développement des compétences pour aider les employés à améliorer leurs connaissances en matière d’IA et à comprendre les possibilités de carrière.
La pratique et l’intégration de l’IA responsable dans votre entreprise sont essentielles pour une adoption réussie. IBM a placé l’IA responsable au cœur de son approche de l’IA auprès de ses clients et partenaires. En 2018, IBM a créé le Conseil d’éthique de l’IA en tant qu’organe central et transdisciplinaire pour soutenir une culture d’IA éthique, responsable et digne de confiance. Elle est composée de cadres supérieurs issus de divers départements tels que la recherche, les unités commerciales, les ressources humaines, la diversité et l’inclusion, les affaires juridiques, gouvernementales et réglementaires, les achats et la communication. Le comité dirige et applique les initiatives et les décisions relatives à l’IA. IBM prend les avantages et les défis de l’IA au sérieux, en intégrant la responsabilité dans tout ce que nous faisons.
Je permets à mon père d’enfreindre cette règle de grammaire. L’IA peut « bien faire » lorsqu’elle est gérée correctement, avec l’implication de nombreux humains, des garde-fous, la supervision, la gouvernance et un cadre d’IA.