1.2. Les principes FAIR
La Commission Européenne encourage par ailleurs la
promotion de données fiables et réutilisables par la mise en
place des principes FAIR177. Ces Principes visent à Trouver
la donnée, la rendre Accessible, Interopérable et
Réutilisable178.
§2. Les principes inhérents au traitement des
données pour un traitement d'IA 2.1. Les principes nationaux
La CNIL, dans son rapport sur les enjeux éthiques de
l'intelligence artificielle rédigé à la suite d'un
débat public179, émet deux principes
nécessaires à un usage éthique de ces logiciels, qui sont
le principe de loyauté et le principe de vigilence.
Le principe de loyauté est basé sur la
formulation émise par le Conseil d'État vis-à-vis des
plateformes180. Il s'agit ici d'élargir cette notion et
d'intégrer une vision collective à la vision individuelle de la
loyauté.
Le principe de vigilance ou de réflexivité vise
à « répondre dans le temps au défi
constitué par le caractère instable et imprévisible des
algorithmes d'apprentissage ». Concrètement, il s'agit
176 CNIL, les enjeux éthiques des
algorithmes et de l'intelligence artificielle, op. cit., p.39
177 Commission Européenne, «turning fair into
reality», final report and action plan from the European Commission
Expert Group on FAIR data, 2018, p.19
178 M. Wilkinson, M. Dumontier, I. Aalbersberg, « The
FAIR Guiding Principles for scientific data management and
stewardship». Sci Data 3, 160018, 2018
179 CNIL, les enjeux éthiques des algorithmes et de
l'intelligence artificielle, op. cit., p. 6
180 J. Richard, T. Areau, A. Delorme, Conseil d'État,
« Le numérique et les droits fondamentaux », rapp.
Annuel. 2014, P.337
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L'application des principes de protection des données
à caractère personnel à l'intelligence
artificielle
de mettre en oeuvre des procédures concrètes
posant des questionnements réguliers à tous les acteurs de la
chaîne algorithmique.
Ces deux principes s'articulent en parallèle des
principes instaurés par le RGPD qui sont l'obligation d'intervention
humaine dans la prise de décision algorithmique181,
l'intelligibilité et la responsabilité des systèmes
algorithmiques182.
2.2. Les principes internationaux et européens
L'OCDE encourage183 l'adoption des principes de
croissance inclusive, développement durable et bien-être ; valeurs
centrées sur l'homme et équité ; transparence et
explicabilité ; robustesse, sécurité et
sûreté ; responsabilisation. Le G20 a par ailleurs adopté
les mêmes recommandations184. Le rassemblement mondial des
autorités de régulation a également émis une
déclaration sur l'éthique et la protection des données
dans l'intelligence artificielle185.
La Commission européenne a aussi mis en place un cadre
pour une IA digne de confiance, qui se traduit par les principes de respect de
l'autonomie humaine, de prévention du préjudice,
d'équité, et d'explicabilité186.
Intégrer les principes éthiques de
l'intelligence artificielle est essentiel pour garantir une
confidentialité dès la conception et par défaut. Les
principes doivent néanmoins être effectifs.
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