AI en entreprise

Gartner s'attend à ce que 75 % des grandes entreprises disposent de tels spécialistes d'ici 2023.

Bien que les progrès technologiques indiquent que les innovations telles que l'intelligence artificielle joueront un rôle de premier plan au cours des prochaines années, la confiance des entreprises n'est pas totale.

Selon la société d'experts-conseils Gartner, les incidents liés à la protection de la vie privée entraînent la perte totale de l'intelligence artificielle (IA) et des solutions d'apprentissage automatique. A cela s'ajoutent les préjugés de ceux qui souffrent de telles solutions, tels que ceux liés à la race, au sexe, à l'âge ou au lieu.

C'est pourquoi un certain contrôle est nécessaire. Gartner s'attend à ce que d'ici 2023, 75 % des grandes organisations aient un comportement d'intelligence artificielle médico-légale, des spécialistes de la protection de la vie privée et de la confiance des consommateurs, qui valideront les modèles en cours de développement et les surveilleront en production.

Jim Hare, vice-président de la recherche chez Gartner, déclare que " de plus en plus de responsables des données et de l'analyse et de responsables des données " ou CDO " embauchent des enquêteurs en éthique et des experts médico-légaux en ML. Et, alors que le nombre d'embauches "reste faible aujourd'hui", "va s'accélérer au cours des cinq prochaines années".

L'une de leurs responsabilités est que " l'éthique et le gouvernement fassent partie des initiatives de VI et bâtissent une culture d'utilisation responsable, de confiance et de transparence ".

"Promouvoir la diversité de l'équipement, des données et des algorithmes d'IA, et promouvoir les compétences des gens est un excellent début ", dit Hare. "Les responsables des données et de l'analyse doivent également établir la responsabilité de déterminer et de mettre en œuvre les niveaux de confiance et de transparence des données, des algorithmes et des résultats pour chaque cas d'utilisation.

A cette fin, "il est nécessaire qu'ils incluent une évaluation des caractéristiques d'explicabilité de l'IA lors de l'évaluation des plates-formes d'analyse, de business intelligence, de data science et de ML".