AI AIEthicsGuard :
- L'équipe « SquadrAI»
- 18 févr.
- 3 min de lecture
AI AIEthicsGuard : Explication et Objectifs
AI AIEthicsGuard est un système conçu pour assurer une gouvernance et une gestion éthique des systèmes d’intelligence artificielle (IA). Il s’appuie sur le Cadre de Gestion des Risques de l’IA (AI RMF 1.0) développé par le NIST (National Institute of Standards and Technology).
Son objectif principal est d’aider les organisations à identifier, mesurer, gérer et atténuer les risques liés à l’IA afin d’assurer une utilisation transparente, responsable et sécurisée de ces technologies.
Les Quatre Fonctions Clés du Cadre AI RMF
AIEthicsGuard repose sur quatre fonctions essentielles pour la gestion des risques liés à l’IA :
Gouverner (Govern)
Établir une culture organisationnelle axée sur la gestion des risques IA.
Mettre en place des politiques de transparence, responsabilité et conformité.
Assurer une supervision continue et intégrer les considérations éthiques.
Cartographier (Map)
Identifier les risques potentiels liés aux systèmes IA (biais, impacts sociétaux, fiabilité).
Définir le cadre de fonctionnement et les responsabilités des acteurs de l’IA.
Comprendre les impacts de l’IA sur les individus, les communautés et la société.
Mesurer (Measure)
Évaluer et suivre en continu les performances et les risques des systèmes IA.
Vérifier la fiabilité, la robustesse et l’équité des algorithmes.
Anticiper les risques émergents et ajuster les stratégies en conséquence.
Gérer (Manage)
Développer des stratégies pour minimiser les impacts négatifs de l’IA.
Assurer la conformité aux réglementations et aux bonnes pratiques.
Planifier des actions correctives et des interventions en cas d’incident.
Pourquoi AI AIEthicsGuard est essentiel ?
Conformité réglementaire : Aide les entreprises à respecter les normes en matière d’IA (lois sur la protection des données, réglementations éthiques).
Réduction des risques : Minimise les biais algorithmiques, améliore la sécurité et la fiabilité des systèmes IA.
Transparence et confiance : Favorise l’explicabilité des modèles IA et la responsabilité des organisations envers leurs utilisateurs.
Innovation responsable : Permet d’adopter des technologies IA tout en réduisant leurs impacts négatifs sur la société.
AI AIEthicsGuard constitue donc un cadre structurant pour les organisations souhaitant utiliser l’IA de manière éthique, sécurisée et conforme aux meilleures pratiques internationales.
Tableau structurant l’application d’AI AIEthicsGuard aux 100 situations SST de PrevIA-SST Il intègre les dommages potentiels, les principes d’IA responsable, le cadre AI RMF et les mesures adaptées.
Situation SST | Type de Dommage | Principe d'IA Responsable | Fonction AI RMF | Gestion par AIEthicsGuard | Cas d'Usage IA | |
1 | Exposition à un produit chimique toxique | Dommages aux individus | Réduction des risques | Cartographie | Identification des risques et mesures préventives | Détection automatique des substances dangereuses via capteurs IA |
2 | Travail en hauteur sans harnais de sécurité | Dommages aux individus | Réduction des risques | Mesure | Contrôle des équipements de protection | Surveillance vidéo assistée par IA pour détecter l'absence de harnais |
3 | Fatigue excessive due aux horaires prolongés | Dommages aux individus | Transparence et confiance | Gouvernance | Mise en place d’une politique de surveillance de la fatigue | Analyse des données biométriques pour prévenir l'épuisement |
4 | Mauvaise signalisation sur un chantier | Dommages aux groupes/communautés | Conformité réglementaire | Gestion | Plan d’action pour améliorer la signalisation | Reconnaissance visuelle IA pour détecter les panneaux manquants |
5 | Chaleur extrême et stress thermique | Dommages aux individus | Réduction des risques | Mesure | Surveillance des conditions climatiques et adaptation des horaires | Prévision et alerte des conditions météorologiques extrêmes |
6 | Pollution sonore excessive sur un site industriel | Dommages aux écosystèmes | Réduction des risques | Cartographie | Évaluation de l’impact et protection auditive | Surveillance IA des niveaux sonores et ajustement des équipements |
7 | Risques psychosociaux liés au harcèlement | Dommages sociétaux | Transparence et confiance | Gouvernance | Mise en place de formations et de canaux de signalement | Analyse de sentiment dans les communications internes pour détecter le harcèlement |
8 | Manque d’entretien des machines lourdes | Dommages aux organisations | Développement des stratégies de conformité | Gestion | Plan de maintenance prédictive des équipements | Maintenance prédictive via apprentissage automatique |
9 | Utilisation de robots industriels sans formation adéquate | Dommages aux individus | Réduction des risques | Mesure | Formation et contrôle d’accès aux équipements | IA pour simulation et formation en réalité virtuelle |
10 | Absence de plan d’évacuation en cas d’incendie | Dommages aux groupes/communautés | Conformité réglementaire | Gestion | Mise en place de simulations d’évacuation | Modélisation IA des flux d’évacuation pour optimiser les sorties |
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