Le rôle impératif des avocats dans la prévention des biais de l’IA

L’intelligence artificielle (IA) générative représente la percée technologique la plus importante de la dernière décennie, promettant des gains de productivité immenses, des augmentations économiques et une transformation du travail. Les cabinets d’avocats et les professionnels du droit adoptent de plus en plus la technologie pour résoudre des problèmes et accélérer les flux de travail.. 

Les principales solutions d’IA générative pour l’industrie juridique telles que Lexis+ AI offrent une recherche conversationnelle, une rédaction juridique intelligente, des résumés perspicaces et des fonctionnalités de téléchargement de documents. Les systèmes d’IA optimaux sont construits avec une supervision humaine, une conscience éthique et une prise en compte des implications dans la vie réelle pour produire des résultats fiables, sécurisés et précis. Surtout, les meilleurs systèmes d’IA générative peuvent comprendre, traiter ou éliminer l’émergence et la propagation des biais.Lexis+ AI offrent une recherche conversationnelle, une rédaction juridique intelligente, des résumés perspicaces et des fonctionnalités de téléchargement de documents. Les systèmes d’IA optimaux sont construits avec une supervision humaine, une conscience éthique et une prise en compte des implications dans la vie réelle pour produire des résultats fiables, sécurisés et précis. Surtout, les meilleurs systèmes d’IA générative peuvent comprendre, traiter ou éliminer l’émergence et la propagation des biais. 

Qu’est-ce que le biais de l’IA ? 

Le biais de l'IA fait référence aux erreurs systémiques ou aux résultats injustes qui peuvent survenir dans les systèmes d'intelligence artificielle en raison de facteurs tels que des données de formation biaisées, des défauts algorithmiques ou des biais humains dans le processus de développement. Il peut se manifester par de la discrimination à l'encontre de certains groupes, la perpétuation de stéréotypes sociaux ou conduire à un traitement inéquitable. 

Exemples de biais de l'IA 

• Les algorithmes de police prédictive perpétuent des biais en déployant de manière disproportionnée les ressources des forces de l'ordre dans les quartiers minoritaires.
• Les algorithmes d'approbation de prêts refusent des prêts à des individus provenant de certains quartiers ou niveaux de revenu, entraînant des pratiques de prêt discriminatoires.

Origines des biais dans l’IA 

Les grands modèles de langage (LLM) identifient des corrélations dans les informations fournies et génèrent des résultats potentiellement biaisés contre certaines démographies, groupes protégés ou individus. L’expression courante “ Garbage in, garbage out” est vrai pour les LLMs. 

Ce problème s’aggrave avec le temps, car les résultats biaisés de l’IA consommés ou publiés par des personnes propagent les biais dans le système. Selon les experts en IA générative, 90 % du contenu en ligne pourrait bientôt provenir de l’IA, cette boucle de renforcement pose de sérieuses préoccupations. 

Atténuer les biais dans l’IA 

L’élimination des biais nécessite une approche multifacette avec une responsabilité collective entre les développeurs, les utilisateurs et les consommateurs tout au long du cycle de vie de l’IA.  

1) Le rôle des développeurs d’IA dans la prévention des biais  

Les fournisseurs d’IA générative peuvent aider à éviter l’émergence ou la propagation des biais en instituant des pratiques de réduction des biais lors du déploiement, en auditant les processus, en évaluant les résultats et en sollicitant des contributions, et en utilisant des technologies de détection automatisées des biais. 

Les fournisseurs d’IA devraient permettre la transparence, en commençant par la sélection d’entrées pour éviter l’introduction de biais afin d’éviter les biais inhérents ou d’autres résultats fallacieux ou obsolètes.  L’intégration d’algorithmes soucieux d’équité peut aider à prévenir les biais en tenant compte des biais et en les réduisant tout au long de la formation du modèle, en appliquant des méthodes comme l’apprentissage adversaire et la pondération des échantillons. 

De plus, l’intégration des commentaires des utilisateurs offre une compréhension en temps réel. Comme l’a proposé la Harvard Business Review, les systèmes d’IA pourraient administrer des “tests à l’aveugle” pour perturber les biais auto-renforçants prévalents dans de nombreux modèles. 

2) Le rôle des cabinets d’avocats dans la prévention des biais  

Les cabinets d’avocats doivent sélectionner des systèmes de IA appropriée pour réduire les risques de biais. Ils peuvent donner la priorité aux plateformes présentant une utilisation responsable de l’IA générative, de la transparence des entrées et mettant l’accent sur la supervision humaine. 

Les cabinets devraient opter pour des plateformes dédiées à la lutte contre la création et le renforcement des biais, car les systèmes opaques dépourvus de cet engagement présentent des risques plus élevés.  

Les cabinets d’avocats peuvent instituer des politiques d’IA guidant un usage approprié, la mise en oeuvre variant selon l’organisation. Bien que les approches diffèrent, toutes les politiques devraient couvrir l’application par les avocats de systèmes spécifiques, en particulier les plus répandus. 

3) Le rôle des avocats dans la prévention des biais  

En automatisant les tâches, l’IA générative permet aux avocats d’élaborer des stratégies, d’attirer des affaires, de fournir des conseils économiques et de donner la priorité à la valeur ajoutée pour le client. Pour tirer parti du potentiel de l’IA, les professionnels du droit doivent l’utiliser de manière réfléchie, avec des efforts continus pour éviter les biais.  

Dans l’ensemble, les avocats devraient prendre des mesures ciblées pour prévenir les biais, comme appliquer le principe de l’IA générative : assurer une supervision humaine substantielle à chaque élément de la tâche juridique en cours.  

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