Pourquoi l’IA doit-elle être surveillée par l’homme pour éviter les résultats dangereux ?

Les risques des agents autonomes de l’IA

L’essor des agents d’IA autonomes dépend de la manière dont nous choisissons de gérer un pouvoir qui peut soit transformer les industries, soit causer des dommages s’il n’est pas contrôlé. Les agents d’IA autonomes ne sont pas comme l’IA qui vous suggère votre prochaine liste de lecture préférée. Ce sont des systèmes capables d’agir de manière indépendante et de prendre des décisions sans intervention humaine. Cette indépendance est à la fois leur force et leur risque le plus important.

C’est comme si vous donniez à un stagiaire le pouvoir de prendre des milliers de décisions par jour sans supervision, sauf que le stagiaire ne dort jamais, qu’il apprend à une vitesse exponentielle et qu’il ne comprend pas totalement le contexte. La perte de supervision humaine est un problème majeur. L’IA ne tient pas compte des considérations éthiques, des compromis de processus ou de l’impact sociétal à long terme. Elle optimise pour atteindre l’objectif pour lequel elle a été programmée, sans relâche et sans nuance.

Même les agents d’intelligence artificielle les mieux intentionnés peuvent se tromper. Ils sont programmés pour exécuter des tâches à la perfection, mais ils ne peuvent pas toujours évaluer la manière dont ces tâches interagissent avec la complexité du monde réel. Ce n’est pas la faute de l’IA, les machines n’ont pas d’intuition. Elles ne peuvent pas « équilibrer » des besoins contradictoires tels que la rapidité par rapport à la transparence ou l’éthique par rapport à l’efficacité. Yoshua Bengio, expert en IA, met en garde contre le fait que ces agents pourraient optimiser leur action en fonction d’objectifs que même les humains ne peuvent pas comprendre pleinement, ce qui pourrait avoir des conséquences imprévues et catastrophiques.

L’impact psychologique sur les utilisateurs est une autre préoccupation croissante. Imaginez que des agents d’IA influencent des décisions qui modifient le comportement, parfois de manière subtile. La frontière entre l’automatisation utile et la manipulation est ténue. Et lorsqu’un système d’IA agit de manière autonome à grande échelle, les petites erreurs s’accumulent rapidement. Ce qui commence par une IA décidant où vous devriez manger pourrait évoluer vers une influence sur des décisions vitales sans que vous vous en rendiez compte.

Les organismes de réglementation exigent des contrôles fondés sur des preuves

Les régulateurs mondiaux commencent à rattraper le rythme effréné de l’IA. Elles fixent des règles de base pour s’assurer que nous restons du bon côté du risque et de l’équité. Aux États-Unis, par exemple, le Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) a établi une ligne dure concernant le rôle de l’IA dans les décisions automatisées en matière de crédit et d’hypothèque. Le message est clair : l’IA n’a pas le droit à l’erreur en matière de responsabilité. Les systèmes d’IA doivent répondre aux mêmes normes que les décideurs humains. Si les ensembles de données sont biaisés ou non pertinents, les décisions qui s’ensuivent peuvent avoir des conséquences financières réelles pour les personnes.

En Europe, les régulateurs voient encore plus grand. La loi sur l’IA de l loi européenne sur l’IAqui devrait entrer en vigueur en 2025, interdit l’utilisation de l’IA à des fins de notation sociale, une pratique qui consiste à évaluer les personnes en fonction de leur comportement social ou de leurs traits de caractère. Il s’agit d’une mesure essentielle pour prévenir la discrimination et s’assurer que l’IA ne devienne pas un outil de classification injuste. L’Union européenne et les États-Unis signalent que l’IA doit être transparente, éthique et fondée sur l’équité dans le monde réel. Il ne s’agit pas de risques théoriques ; ils se produisent déjà dans les systèmes aujourd’hui.

Ce qui est important ici, c’est que les régulateurs ne disent pas « N’utilisez pas l’IA ». Elles disent : « Utilisez-la de manière responsable et prouvez que vous le faites avec des preuves tangibles. » C’est là qu’interviennent les contrôles fondés sur des preuves. Les organisations pilotées par l’IA ont besoin de plus que des promesses, elles ont besoin de cadres qui montrent ce qui se passe sous le capot.

La nécessité d’une évaluation complète des risques

Avant de déployer des agents d’IA, les organisations intelligentes prennent du recul et procèdent à une évaluation complète des risques. Cela signifie qu’il faut être préparé. Chaque organisation a besoin d’un processus structuré pour identifier les risques, définir les contrôles et comprendre où se trouvent les points faibles.

L’évaluation des risques ne consiste pas à limiter le potentiel de l’IA. Il s’agit de s’assurer qu’elle est utilisée d’une manière conforme aux objectifs, aux valeurs et à la tolérance au risque de votre entreprise. Les meilleures organisations mettent en place des équipes interfonctionnelles, réunissant des experts juridiques, techniques, éthiques et de sécurité, afin de cartographier les risques sous tous les angles. Les risques opérationnels, les risques de réputation, les risques de conformité… tout est sur la table. Plus vous aurez de perspectives, moins vous aurez d’angles morts.

La bonne nouvelle ? Il existe déjà des bonnes pratiques à suivre. Les normes d’organisations telles que l’ISO et le NIST constituent une base solide pour cartographier les risques et établir des contrôles. Mais le hic, c’est que vous ne pouvez pas faire confiance aux fournisseurs de modèles d’IA pour gérer la sécurité à votre place. Le modèle GPT-4o d’OpenAI, par exemple, est 21 % plus difficile à gérer que les modèles internes en ce qui concerne les tâches de conformité aux normes de sécurité. Vous avez besoin de vos propres garde-fous.

Construire des garde-fous modulaires pour les agents d’intelligence artificielle

Le moyen le plus pratique de garantir la sécurité et le bon fonctionnement de l’IA est de la diviser en tâches plus petites et plus faciles à gérer. Au lieu de laisser l’IA gérer un processus de bout en bout, vous mettez en place des étapes modulaires avec des contrôles à chaque étape. Cette approche est plus simple, plus sûre et beaucoup plus facile à superviser.

Supposons que vous créiez un rapport trimestriel d’activité avec l’aide de l’IA. Plutôt que de demander à l’IA de « tout faire », vous décomposez le rapport en plusieurs parties :

1. Première étape : Organisez les données, créez un tableau croisé dynamique résumant les flux de trésorerie par mois.

2. Deuxième étape : Comparez ces chiffres avec ceux du trimestre précédent.

3. Troisième étape : Résumez les tendances et les idées dans un projet de rapport.

En mettant en place des garde-fous à chaque étape, vous réduisez le risque que l’IA dévie de sa trajectoire. Il est plus facile de détecter rapidement les erreurs, de procéder à des ajustements et de s’assurer que chaque partie du processus est validée par l’homme. Plus important encore, ce type de contrôle stratifié permet à votre équipe de rester aux commandes, et non à l’IA.

En divisant l’IA en modules, il est plus facile de remonter à la source des erreurs. En cas de problème, vous saurez quelle étape a échoué et vous pourrez y remédier rapidement. Il est prouvé que cette approche permet de réduire les erreurs graves, comme la manipulation de données, qui a été documentée dans certains modèles dans près de 20 % des cas.

Contrôle et conformité continus

Les systèmes d’IA évoluent et les risques peuvent changer rapidement. C’est pourquoi la surveillance continue et la conformité sont inestimables. Sans une surveillance continue, les choses peuvent mal tourner sans que personne ne s’en rende compte avant qu’il ne soit trop tard.

Pensez-y comme à la gestion de la chaîne de production d’une usine. Vous avez besoin de capteurs à chaque étape, de contrôles de qualité réguliers et d’une équipe pour surveiller les performances en temps réel. Avec l’IA, cela signifie mettre en place des processus pour les journaux d’audit, les validations indépendantes et les protocoles de gouvernance. Ceux-ci vous aident à détecter les problèmes à un stade précoce et à assurer le bon fonctionnement de l’ensemble.

Les rapports de conformité et les journaux d’audit constituent l’épine dorsale de la transparence. Ils fournissent un compte rendu détaillé des activités de l’IA et des raisons pour lesquelles elle a pris certaines décisions. Il s’agit d’un élément clé de la responsabilisation. Si quelque chose ne va pas, vous pouvez retracer les étapes, comprendre ce qui s’est passé et, surtout, y remédier.

Les protocoles de gouvernance jouent un rôle tout aussi important. Ils créent des voies d’escalade claires. Si un système commence à se comporter de manière imprévisible ou ne répond pas aux normes de performance, vous aurez besoin d’un processus défini pour intervenir et le réparer. Il ne s’agit pas seulement de limiter les risques ; il s’agit de maintenir le contrôle et la souplesse dans un monde qui évolue rapidement.

La formation de vos équipes de supervision est tout aussi importante. La technologie ne cessera d’évoluer, et votre personnel doit donc se tenir au courant des nouveaux risques et des meilleures pratiques. La formation continue et l’évaluation comparative des performances vous permettront de vous assurer que votre équipe reste à l’affût et prête à s’adapter à tout ce qui se présente.

Questions clés pour le déploiement de l’IA

Avant de lancer un agent d’intelligence artificielle, vous devez vous poser quelques questions difficiles. Non pas pour vous effrayer, mais pour vous assurer que vous êtes parfaitement préparé. Pensez-y comme à une liste de contrôle avant le vol : si quelque chose ne vous semble pas normal, il est préférable de faire une pause et de réévaluer la situation plutôt que d’avancer à l’aveuglette.

Commencez par l’essentiel :

• Avons-nous mis en place des contrôles adéquats pour gérer les risques que nous avons identifiés ? Cela implique des contrôles à la fois techniques et humains. L’IA peut aider à gérer beaucoup de choses, mais vous aurez toujours besoin de personnes compétentes pour la superviser.

• Dans quelle mesure sommes-nous à l’aise avec notre appétit pour le risque ? Chaque organisation est différente. Certaines acceptent l’innovation de pointe même si elle s’accompagne d’une certaine incertitude, tandis que d’autres préfèrent une approche plus prudente.

• Quel rôle jouera la surveillance humaine ? Les systèmes entièrement autonomes semblent passionnants, mais la réalité est que vous aurez besoin d’humains dans la boucle à des moments clés de la prise de décision. L’automatisation fonctionne mieux lorsqu’elle est considérée comme une amélioration, et non comme un remplacement complet du jugement humain.

• Sommes-nous prêts pour un contrôle et un ajustement continus ? Les risques ne restent pas statiques. Vos systèmes doivent être évalués en permanence pour détecter les nouvelles vulnérabilités. Si vous ne disposez pas du personnel, des processus et de la technologie nécessaires, il convient de reconsidérer le bien-fondé du déploiement actuel.

• Avons-nous validé de manière indépendante les modèles de tiers ? Il peut être risqué de faire confiance à des modèles externes sans vérification indépendante. Vous ne voulez pas être pris au dépourvu si ces modèles ne correspondent pas à vos normes internes.

L’objectif n’est pas de tuer l’innovation par la paperasserie, mais de garder le contrôle. Ne pas se poser ces questions peut conduire à des gains à court terme, mais à long terme, cela vous rend vulnérable à des échecs imprévisibles.

Si vous n’êtes pas à l’aise avec l’une des réponses, ce n’est pas un signe d’échec. C’est l’occasion d’affiner votre approche. En fin de compte, les meilleurs déploiements d’IA reposent sur des bases solides de contrôle, de transparence et de surveillance humaine. Il s’agit de trouver un équilibre entre l’innovation et la responsabilité, car lorsque vous parvenez à cet équilibre, vous ouvrez un tout nouveau monde de possibilités.

Réflexions finales :

L’avenir de l’IA ne consiste pas à remplacer les gens. Il s’agit de leur donner les moyens d’agir. En restant proactif, en posant les bonnes questions et en gardant le contrôle, vous exploiterez tout le potentiel de l’IA, sans les maux de tête. Continuez à construire, à tester et ne perdez jamais de vue la situation dans son ensemble.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Donner la priorité à la gestion des risques : Les agents autonomes de l’IA offrent des gains d’efficacité mais comportent des risques tels que la perte de contrôle et la prise de décision biaisée. Les dirigeants doivent mettre en œuvre des évaluations des risques et des cadres de contrôle rigoureux pour maintenir la maîtrise stratégique.

• Assurer la conformité réglementaire : Les régulateurs mondiaux appliquent des directives strictes sur les opérations d’IA, en mettant l’accent sur l’équité et la transparence. Les dirigeants doivent aligner les stratégies d’IA sur ces normes en constante évolution afin d’atténuer les risques juridiques et de réputation.

• Adoptez des stratégies de contrôle modulaires : La décomposition des tâches d’IA en modules plus petits et plus faciles à gérer, avec des garde-fous spécifiques, améliore la transparence et la détection des erreurs. Les entreprises devraient intégrer une supervision étape par étape pour s’assurer que chaque processus s’aligne sur les objectifs de l’entreprise.

• Engagez-vous dans une surveillance continue : Les risques liés à l’IA évoluent rapidement, ce qui nécessite des audits continus et une gouvernance adaptative. Les décideurs doivent investir dans des examens de performance continus et des mesures de conformité agiles pour soutenir des déploiements d’IA sûrs et efficaces.