Notre définition

Enjeu visant à mettre en avant et conscientiser la responsabilité humaine dans le développement et l’utilisation de produits à base d’Intelligence Artificielle.

Parmi ses enjeux : interprétabilité, équité, action humaine, sécurité, conformité, confidentialité, reproductibilité et responsabilité sociale et environnementale.

Fait intéressant

💡 Tous les géants du web proposent leurs propres piliers, définitions et actions autour de l’IA Responsable :

• Google : Fairness, Interpretability, Privacy et Security
• Facebook : Privacy & Security, Fairness & Inclusion, Robustness & Safety, Transparency & Control et Accountability & Governance
• Microsoft : Fairness, Inclusiveness, Reliability & Safety, Transparency, Privacy & Security et Accountability

Littérature

• Institute for Ethical AI and Machine Learning
• Google - Responsible AI
• Facebook - Responsible AI
• Microsoft - Responsible AI
• Serment Hippocrate Data Scientist
• Serment Holberton-Turing pour l’intelligence artificielle
• Ethique et intelligence artificielle : récit d’une prise de conscience
• Data scientist Cathy O’Neil on the cold destructiveness of big data
• Attacking discrimination with smarter machine learning
• Will there be a kill switch for AI ?

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