L’intelligence artificielle (IA) est une découverte majeure qui, tout comme l’électricité, a le pouvoir de transformer notre société, tant à l’échelle individuelle que collective. Elle offre des opportunités considérables pour accélérer la transition écologique et la cohésion sociale, mais pose également des défis éthiques, politiques, économiques et sociologiques.
Michel-Marie Maudet, cofondateur de Linagora et facilitateur auprès d’OpenLLM France, appelle les entrepreneurs à saisir ces enjeux et à ouvrir le débat sur la présence de l’IA dans notre quotidien.
Une IA inclusive, équitable et non discriminatoire
Pour que l’IA soit inclusive, équitable et non discriminatoire, il est essentiel qu’elle repose sur des communs numériques maîtrisés, transparents et de confiance. Les modèles actuels du marché, qu’ils soient fermés ou « Open Source », ne garantissent pas ces critères.
La seule solution, selon Maudet, est de s’assurer que les artéfacts d’IA sont réellement Open Source, en commençant par la publication intégrale sous licence libre des jeux de données d’apprentissage.
L’IA au service des droits fondamentaux des individus
Le respect de la vie privée, de la liberté d’expression et de la sécurité des individus est primordial dans l’utilisation de l’IA. Les modèles actuels du marché ne respectent pas toujours les réglementations actuelles (RGPD, propriété intellectuelle…) et n’anticipent pas les exigences de l’IA Act à venir.
Pour garantir le respect des droits fondamentaux, il est nécessaire que les modèles soient entraînés à partir de jeux de données « blanches » d’apprentissage, collectés de manière éthique et responsable, et que ces jeux de données soient publiés sous licence libre permettant l’audit complet et l’évaluation.
La traçabilité des sources et des itinéraires de la connaissance
Avec l’IA générative, il est crucial d’identifier les sources et les itinéraires de la connaissance. Cela devrait être un argument supplémentaire pour exiger que les modèles soient entraînés à partir de jeux de données « blanches » d’apprentissage, collectés de manière éthique, responsable et équitable.
Le consortium OpenLLM France collabore avec des partenaires pour opérationnaliser concrètement ces exigences, notamment en ce qui concerne la traçabilité de la donnée source.