Réponds avant d’ouvrir, surtout pour les classements : nomme le principe toi-même. Marque ensuite « Je savais » ou « À revoir ».
Rappel actif
Restitue de mémoire, sans support.
Cite les six principes éthiques de l’IA, avec une définition courte pour chacun.
- Transparence : expliquer le fonctionnement et les décisions de l’IA.
- Équité : éviter les discriminations et biais injustes.
- Responsabilité : savoir qui rend des comptes en cas d’erreur.
- Sécurité : assurer une IA fiable et sans danger.
- Respect de la vie privée : protéger les données personnelles.
- Bienfaisance : chercher à faire le bien, éviter de nuire.
Distingue
Deux notions proches : dis ce qui les sépare vraiment.
Équité et bienfaisance : les deux semblent « faire le bien ». Qu’est-ce qui les distingue ?
L’équité vise l’absence de discrimination : traiter les groupes sans biais injuste. La bienfaisance vise l’effet positif global : faire le bien et éviter de nuire. Une IA peut être équitable (elle ne discrimine personne) tout en n’apportant aucun bénéfice, et inversement.
Transparence et responsabilité : laquelle porte sur le « comment ça marche » et laquelle sur le « qui répond des erreurs » ?
La transparence porte sur le fonctionnement : pouvoir expliquer comment l’IA décide. La responsabilité porte sur l’imputabilité : désigner qui rend des comptes quand ça tourne mal. La première éclaire la décision, la seconde en assume les conséquences.
Sécurité et respect de la vie privée : contre quoi protège chacun ?
La sécurité protège contre les défaillances et attaques (l’IA doit rester fiable et sans danger). Le respect de la vie privée protège les données personnelles contre un usage ou une divulgation abusive. L’une vise le bon fonctionnement, l’autre les données des gens.
Cas pratique
Choisis et justifie avec les critères du cours.
Un outil financier propose des placements sans aucune explication de ses recommandations. Quel principe est violé, et quelle solution le cours propose-t-il ?
La transparence : l’utilisateur ne peut pas comprendre pourquoi l’IA recommande ces placements. Solution : rendre le système plus transparent et fournir des outils pédagogiques pour comprendre les recommandations.
Une ville veut déployer une IA de vidéosurveillance. Nomme deux principes à surveiller de près et une mesure concrète pour chacun.
- Respect de la vie privée : chiffrer les données, limiter la conservation, respecter le RGPD.
- Équité : tester la reconnaissance sur des populations diversifiées pour éviter un biais selon l’origine.
On peut ajouter la responsabilité (qui répond d’une erreur d’identification ?) et la transparence (informer les citoyens).
Trouve l'erreur
Chaque affirmation contient au moins une faute.
« Notre IA est éthique : elle est très précise, donc équitable. »
La précision globale ne garantit pas l’équité : un modèle peut être précis en moyenne tout en étant systématiquement moins bon pour un groupe (genre, origine). L’équité se vérifie par groupe, pas seulement sur un score global.
« Tant que l’IA fonctionne bien, la question de la responsabilité ne se pose pas. »
La responsabilité se prépare avant l’erreur : il faut savoir, dès la conception, qui rend des comptes si l’IA se trompe. Attendre la panne pour se poser la question, c’est ne pas avoir de cadre du tout.
Classe
Range chaque élément et explique les cas limites.
Associe chaque situation au principe concerné : (a) un chatbot médical indique ses sources ; (b) une app de santé chiffre les données et ne les vend pas ; (c) un logiciel de recrutement ne favorise aucun sexe ; (d) l’entreprise d’une voiture autonome assume les accidents.
(a) Transparence ; (b) respect de la vie privée ; (c) équité ; (d) responsabilité.
Associe au bon principe : (e) une IA qui optimise l’énergie pour réduire l’impact environnemental ; (f) un système qui détecte et bloque les cyberattaques en temps réel.
(e) bienfaisance ; (f) sécurité.