CATALOGUE IA Apprendre à utiliser l’IA générative de façon responsable

Synthèse des risques éthiques majeurs liés à l'IA générative

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Chapitre 6 Leçon 1
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Cette leçon présente une synthèse des risques éthiques majeurs associés à l'utilisation de l'IA générative, notamment les hallucinations, les fuites de données, la génération de stéréotypes et les enjeux de propriété intellectuelle. Des solutions concrètes adaptées à chaque enjeu sont proposées pour sécuriser et maîtriser l'emploi professionnel de ces technologies.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Au terme de cette formation, l'accent est mis sur la compréhension et la synthèse des quatre risques éthiques majeurs inhérents à l'utilisation de l'intelligence artificielle générative. D'abord, le phénomène d'hallucination est abordé, avec une définition claire : il s'agit d'informations erronées ou de créations irréalistes produites par l'IA. Il est alors souligné l'importance de sélectionner des modèles plus fiables et de toujours vérifier les sources d'un contenu généré.

Le deuxième volet concerne la confidentialité et le risque de fuite de données. Des recommandations pratiques sont apportées, telles que la désactivation de l’option de réutilisation des données et l'anonymisation systématique des documents communicables à l’IA.

Le troisième risque analyse la problématique des stéréotypes et des biais amplifiés par certains modèles. L'utilisation judicieuse des « prompts négatifs » est encouragée afin de prévenir la reproduction de contenus inappropriés ou discriminatoires.

Enfin, la propriété intellectuelle fait l'objet d'un examen approfondi, avec pour conseil de questionner l'IA sur les droits associés aux images ou textes générés, et d'intégrer une expertise humaine lors de la valorisation de contenus.

À titre de synthèse, le modèle Claude développé par Anthropique est mis en avant pour sa résistance aux hallucinations, son comportement autocorrecteur et la transparence de l'entreprise sur les démarches éthiques. Néanmoins, il est rappelé qu'aucune IA n'est exempte de risques et qu’une vérification humaine systématique demeure indispensable. Cette leçon constitue ainsi un socle de bonnes pratiques pour toute démarche intégrant l'IA générative.

Objectifs de cette leçon

Comprendre et identifier les principaux risques liés à l’utilisation de l’IA générative.
Découvrir des solutions concrètes pour chaque type de risque.
Être en mesure de sélectionner des outils éthiques comme Claude et d’appliquer des bonnes pratiques professionnelles pour sécuriser l’emploi de l’IA.

Prérequis pour cette leçon

Connaissances de base en intelligence artificielle ou intérêt pour la transformation numérique.
Maîtrise fondamentale de l’outil informatique et compréhension élémentaire des enjeux de confidentialité et de propriété intellectuelle.

Métiers concernés

Juristes spécialisés en droit du numérique, ingénieurs IA, chefs de projet, responsables conformité, formateurs, communicants, designers, développeurs et managers impliqués dans la création de contenus assistée par IA trouveront dans cette leçon des repères pour une utilisation responsable de l’IA générative.

Alternatives et ressources

En dehors de Claude, d’autres alternatives existent, telles que ChatGPT d’OpenAI, Gemini de Google, ou encore Llama de Meta. Il est également possible d'opter pour des solutions open-source spécialisées avec des paramètres de confidentialité renforcés.

Questions & Réponses

Les quatre risques éthiques majeurs sont : les hallucinations (informations erronées ou images irréalistes générées), la fuite de données confidentielles, la génération ou amplification de stéréotypes, et les enjeux de propriété intellectuelle liés à la création et l’utilisation de contenus protégés.
Il est recommandé de sélectionner un modèle reconnu pour sa fiabilité, d’utiliser le 'négatif prompt' afin de préciser ce à quoi on ne souhaite pas être exposé, d’interroger systématiquement l’IA sur ses sources et de faire relire tout contenu par un humain avant diffusion ou commercialisation.
Claude d’Anthropique se distingue par un fort taux de résistance aux hallucinations, son comportement autocorrecteur face aux contenus biaisés, ainsi qu'une transparence accrue sur les démarches éthiques de son entreprise, même si aucun modèle n'est totalement exempt de risques.