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LexisNexis Canada
La supervision humaine est essentielle pour garantir que l’IA générative bénéficie aux services juridiques de manière éthique et responsable. Grâce à une gouvernance rigoureuse, les professionnels peuvent utiliser l’IA pour améliorer l’efficacité, les analyses et l’accès à la justice, tout en gérant activement les risques et en respectant leurs obligations.
Cet article examine les stratégies permettant de développer des systèmes d’IA éthiques et responsables grâce à une supervision humaine continue. Nous abordons la manière dont la supervision humaine réduit les risques, amplifie les bénéfices et renforce la responsabilité globale dans la pratique du droit. Nous explorons également les meilleures méthodes pour accroître cette supervision dans les systèmes d’IA.
L’éthique de l’IA
L’éthique de l’IA est l’étude et l’application des principes et valeurs éthiques dans le développement, le déploiement et l’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle. Elle vise à garantir que les technologies d’IA sont conçues, mises en œuvre et utilisées de manière responsable et éthique, en tenant compte des risques potentiels, des défis et des conséquences involontaires.
Comment fonctionne l’IA générative
L’IA générative repose uniquement sur des algorithmes d’apprentissage automatique qui détectent des motifs, sans aucune intervention humaine en matière d’éthique, de logique ou de bon sens. Par conséquent, ces systèmes peuvent parfois aboutir à des conclusions biaisées, trompeuses ou simplement incorrectes. Pour garantir une IA éthique et efficace, une supervision humaine est requise dès l’entrée des données et jusqu’à la production des résultats finaux.
La supervision humaine permet également d’atténuer d’autres risques majeurs liés à l’IA. Elle peut réduire l’introduction de biais grâce à la vérification des données d’entrée et la validation des résultats. Elle permet aussi d’assurer une sélection rigoureuse des données tout en garantissant une gouvernance efficace de celles-ci. En résumé, la supervision humaine améliore considérablement la qualité des résultats produits par l’IA et renforce la confiance des utilisateurs.
Éthique et gouvernance de l’IA : intégrer la supervision humaine dans le développement de l’IA
Pour les systèmes d’IA développés dans des objectifs spécifiques, il est essentiel que les fournisseurs mettent en place une supervision approfondie par des experts tout au long du processus. Dans le secteur juridique, par exemple, les professionnels ayant une connaissance approfondie du droit doivent guider les étapes suivantes :
- La préparation des données
- L’entraînement des modèles
- Les tests
- L’audit
- La surveillance
Tout cela contribue à améliorer en continu la performance des solutions d’IA.
Évaluation des données d’entrée
La supervision humaine doit commencer dès l’étape de l’insertion des données. Les experts doivent sélectionner avec soin les données utilisées pour entraîner les systèmes et les évaluer en permanence, en recherchant d’éventuelles anomalies et en corrigeant les sources afin de maintenir une qualité élevée. Cela permet de limiter les erreurs et les biais grâce à des procédures spécifiques et à des outils de détection algorithmique.
Évaluations régulières des données
Des évaluations fréquentes des données permettent d’identifier des problèmes tels que les valeurs manquantes, les anomalies ou des ensembles de données non représentatifs. Cela permet aux fournisseurs de remédier à ces problèmes grâce à des processus de nettoyage et de prétraitement. Plus important encore, ces évaluations garantissent que les données sont représentatives et reflètent fidèlement le contexte réel dans lequel l’IA est utilisée.
Surveillance et audits des systèmes d’IA
Les organisations ont la responsabilité de surveiller leurs systèmes d’IA et de prendre en compte leur impact réel. C’est pourquoi ces systèmes doivent être soumis à des audits humains réguliers. À un niveau avancé, l’évaluation des performances des modèles d’IA peut s’appuyer sur des indicateurs comme la précision, la rapidité, la pertinence, etc., pour analyser la qualité des résultats obtenus. Une supervision rigoureuse permet à l’IA d’évoluer de manière responsable avant son déploiement.
Collecte des retours d’experts
Les systèmes d’IA doivent être évalués dans des scénarios réels en sollicitant les retours d’utilisateurs expérimentés afin d’identifier d’éventuels problèmes. Les avocats, en particulier, sont les mieux placés pour détecter les erreurs, comprendre le contexte et fournir des retours pertinents et nuancés. L’efficacité de la supervision repose ainsi sur l’expertise humaine et l’intelligence collective du milieu juridique.
Devenir un éthicien de l’IA : appliquer la supervision en tant que professionnel du droit
Les avocats et les cabinets juridiques doivent aussi exercer une supervision lorsqu’ils utilisent des outils d’IA dans leur pratique. Ils peuvent mener leurs propres audits pour s’assurer que ces systèmes respectent les normes recommandées. Ils ont également la possibilité d’adopter une approche plus technique pour approfondir l’évaluation des systèmes d’IA.
Auditer les systèmes d’IA dans les cabinets d’avocats
Des outils comme LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) et SHAP (Shapley Additive exPlanations) permettent d’explorer l’interprétabilité des systèmes d’IA. Ces techniques approximatives appliquées aux modèles d’apprentissage automatique en boîte noire aident à comprendre les mécanismes internes des modèles et à identifier d’éventuels problèmes.
L’utilisation de LIME et SHAP ne devrait cependant pas être systématique. Idéalement, les avocats devraient privilégier des systèmes d’IA offrant une transparence et une responsabilité accrues. Toutefois, les systèmes d’IA ne sont pas statiques : ils évoluent, s’améliorent, mais peuvent aussi devenir moins compréhensibles. C’est pourquoi des audits réguliers sont indispensables.
Former les professionnels à détecter les erreurs de l’IA
La formation et l’accompagnement des avocats sont essentiels pour une supervision humaine efficace. Les cabinets doivent former leur personnel aux meilleures pratiques pour analyser les résultats produits par l’IA. Cela signifie que les avocats doivent être capables d’examiner les résultats, de valider leur exactitude, de repérer les erreurs et d’identifier une mauvaise utilisation des données. Une adoption responsable de l’IA nécessite donc de développer une culture organisationnelle axée sur la supervision, l’éthique et l’amélioration continue.
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