L’avenir de la réglementation de l’intelligence artificielle est en pleine évolution, avec des législateurs européens ayant récemment adopté une législation révolutionnaire sur l’intelligence artificielle, en faisant l’ensemble le plus complet de règles sur l’IA à ce jour. Alors que d’autres régions, comme les États-Unis, tentent encore de rattraper leur retard, les préoccupations concernant les menaces potentielles pour la vie privée des clients, la sécurité des données et les biais algorithmiques persistent. L’industrie est aux prises avec des questions sans réponses et le défi de développer des systèmes avant de comprendre pleinement les exigences réglementaires.
Cependant, les entreprises n’attendent pas que les régulateurs dictent comment elles doivent utiliser l’IA. Les directeurs des systèmes d’information combinent de manière proactive les meilleures pratiques en matière de données clients avec des suppositions pour garantir la conformité réglementaire tout en maintenant un dialogue ouvert avec les décideurs politiques. Des organisations comme Nationwide Mutual Insurance et Goldman Sachs ont même établi leurs propres lignes directrices et cadres internes pour l’utilisation de l’IA, en tenant compte des futures attentes réglementaires.
Une considération clé dans le développement des réglementations en matière d’IA est d’atteindre la transparence dans l’utilisation des données clients pour les prises de décision en matière d’IA. Jim Fowler, CTO de Nationwide, prédit que les futures réglementations en matière d’IA au niveau de l’État exigeront inévitablement des normes de transparence. Ainsi, Nationwide a adopté une approche « équipe rouge, équipe bleue », où l’équipe bleue explore de nouvelles opportunités en matière d’IA, tandis que l’équipe rouge évalue les préoccupations potentielles telles que la cybersécurité, les biais et la conformité réglementaire.
Les évaluations de l’équipe rouge ont abouti à la formulation de principes alignant les solutions d’IA avec les paramètres de risque étatiques anticipés. Les sociétés comprennent que les réglementations en matière d’IA peuvent varier d’un pays à l’autre et d’un État à l’autre, reflétant les variantes existantes dans les réglementations en matière de souscription d’assurances. Marco Argenti, CIO de Goldman Sachs, souligne l’importance d’un dialogue continu avec les régulateurs pour aborder les risques et garantir la conformité aux préoccupations en matière de protection des données.
Cependant, l’instauration de garde-fous internes n’est pas une solution complète pour naviguer dans les futures réglementations en matière d’IA. Les entreprises doivent rester conscientes que les décideurs politiques peuvent introduire des règles supplémentaires à l’avenir. La récente AI Act européenne établit déjà des règles et introduit de nouvelles exigences en matière de transparence, ciblant spécifiquement les modèles d’IA puissants qui posent un risque systémique. Les entreprises opérant à l’échelle mondiale seront indubitablement influencées par cette législation pour maintenir l’accès au marché européen.
Aux États-Unis, une abondance de législations liées à l’IA est en cours de préparation, témoignant du besoin d’une sensibilisation et d’une adaptation continues. Des entreprises comme Salesforce, à travers leur équipe des affaires gouvernementales, s’engagent activement avec les décideurs politiques pour anticiper les réglementations à venir. Cependant, la nature dynamique des réglementations en matière d’IA signifie qu’aucune solution ne peut être considérée comme permanente ou exhaustive.
Alors que certaines organisations s’engagent activement avec les réglementations en matière d’IA, d’autres adoptent une approche plus prudente. Amy Brady, CIO de KeyBank, note qu’ils surveillent de près les évolutions et observent comment les réglementations évoluent avant de s’engager pleinement.
À mesure que le monde avance vers une intégration accrue de l’IA, la gestion des risques et l’anticipation des changements réglementaires deviennent essentielles. Les entreprises doivent trouver un équilibre délicat entre l’innovation et la conformité pour garantir une utilisation responsable et éthique de la technologie de l’IA.
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