Quel est l’avenir de la régulation de l’intelligence artificielle ?
La réflexion sur l’avenir de la régulation de l’intelligence artificielle est conditionnée par le fait que cette technologie avance à un rythme extraordinairement rapide. Aujourd’hui, nous savons que nous nous dirigeons vers une IA de plus en plus proche de l’intelligence humaine, agentive, contextuelle, émotionnelle et culturellement façonnée.
Une IA qui agira comme une infrastructure invisible, omniprésente, intégrée dans nos routines quotidiennes, et qui fonctionnera comme un compagnon cognitif capable de prendre des décisions en notre nom. Dans ce scénario, la régulation ne doit pas se baser sur son fonctionnement, mais plutôt sur les conséquences qu’elle peut produire. Ainsi, il est impératif qu’elle devienne beaucoup plus dynamique, technique et continue.
Les exigences de la régulation
La régulation devra s’adapter à une réalité où l’IA n’est pas un produit, mais une infrastructure. La supervision doit être permanente, basée sur des données en temps réel et des audits automatisés utilisant des algorithmes capables de surveiller et d’expliquer d’autres algorithmes. Les exigences de transparence, de traçabilité, d’explicabilité naturelle et d’évaluation continue des risques doivent former la base du nouveau cadre réglementaire.
Il est crucial de rehausser le niveau de discours sur les risques, en considérant non seulement le niveau micro, mais aussi le niveau macro : société, culture, politique, démocratie et également l’individu en tant qu’agent libre. Parallèlement, un accès égal et non discriminatoire à la technologie doit être assuré pour éviter de créer des citoyens de première, deuxième ou troisième classe dans des domaines tels que l’IA agentive ou la neurotechnologie.
Diversité des régulations
Les différences de régulation entre les pays ou les régions reflètent des visions différentes sur le rôle de l’État, de la technologie et des droits fondamentaux. L’Union Européenne promeut un cadre plus protecteur, axé sur la protection des individus et la gestion des risques ; les États-Unis maintiennent une approche sectorielle, plus dépendante de l’innovation privée ; tandis que la Chine se concentre sur un modèle fortement centralisé, orienté vers le contrôle, la sécurité nationale et la productivité.
Dans tous les cas, toutes les régions partagent un défi : réguler, tout en évitant une intervention réglementaire qui entrave le déploiement de l’IA.
Pourquoi cette technologie doit-elle être régulée ?
Réguler l’IA est essentiel car nous parlons d’une technologie qui amplifie les capacités humaines, prend des décisions ayant un impact réel et opère dans des domaines profondément sensibles tels que la santé, l’emploi, l’éducation, la sécurité et les droits fondamentaux. L’IA a un potentiel transformateur énorme qui nécessite un cadre garantissant l’équité, la transparence, la sécurité, le respect de la vie privée et la non-discrimination.
Les avantages et les inconvénients de la régulation
La régulation doit viser la protection effective des individus, de la société et du modèle démocratique. Elle établit des limites et des garanties qui empêchent les abus, la discrimination et les décisions sans la transparence nécessaire. Dans un monde où l’IA sera omniprésente, nous devons disposer d’un cadre de confiance robuste, mais flexible et responsable.
D’un autre côté, la régulation ne doit pas être un frein inutile à l’innovation et au progrès technologique. L’intelligence artificielle apportera d’importants progrès dans de nombreux domaines, tels que la santé, la science, la sécurité et l’environnement, et sera la base du progrès technologique. Il est également complexe de réguler efficacement des technologies qui évoluent plus rapidement que le processus législatif, ce qui peut provoquer des distorsions. Par conséquent, la régulation future doit être flexible, reposant sur une gouvernance continue et des mécanismes adaptables.
Comment la régulation future différera-t-elle de la régulation actuelle ?
La régulation future de l’IA sera différente car elle devra superviser des systèmes qui apprennent, interagissent, s’auto-adaptent et communiquent entre eux. Nous nous éloignerons des modèles basés sur des évaluations ponctuelles vers une supervision continue, un audit algorithmique, une transparence et une traçabilité du cycle de vie des systèmes.
La régulation devra inclure l’utilisation de l’IA de supervision pour expliquer et évaluer l’IA, quelque chose que nous commençons tout juste à explorer aujourd’hui. De plus, l’Internet changera, tout comme notre manière d’interagir avec les ordinateurs et les smartphones, de faire des achats en ligne et d’obtenir des informations.
Nous verrons émerger des protocoles d’interopérabilité éthique et sémantique qui permettront à différents agents intelligents, plateformes et superviseurs de « parler le même langage ». La définition des responsabilités tout au long de la chaîne de valeur, des fournisseurs de modèles aux opérateurs finaux, devra également être renforcée. En bref, ce sera une régulation plus vivante, technique et dynamique, profondément intégrée au fonctionnement même de la technologie.
Les défis auxquels est confrontée la régulation de l’IA
Le premier défi est technique : réguler un système en constante évolution nécessite des mécanismes flexibles, un audit en temps réel, des évaluations continues des risques et des structures réglementaires capables de comprendre la complexité structurelle de la technologie.
Le deuxième défi est institutionnel : les régulateurs et les autorités de supervision auront besoin de nouvelles capacités, ressources et outils pour surveiller un écosystème dominé par des agents intelligents à grande échelle.
Le troisième défi est global : éviter la fragmentation réglementaire. Si chaque pays développe des règles incompatibles, l’interopérabilité entre agents intelligents et la supervision efficace deviendront beaucoup plus complexes.
Enfin, il existe un défi social et politique : s’assurer que les nouvelles expressions des droits individuels, tels que la déconnexion, l’explicabilité ou la portabilité, se traduisent par des mécanismes réels et efficaces. De plus, nous ne devons pas nous arrêter à l’atténuation des risques négatifs de l’IA ; nous devons concentrer nos efforts sur la garantie que l’IA nous permet d’évoluer vers une meilleure société, en promouvant son application pour améliorer la vie des plus défavorisés et en veillant à ce que le progrès technologique atteigne tous les coins de la société.