IA responsable : Gradiant obtient la certification de Niveau Avancé de Labelia
Délivré par Labelia Labs en septembre 2024, Gradiant a obtenu la certification “Labelia – IA responsable et de confiance” de niveau avancé. Après des réflexions de longue haleine, un gros travail pour dresser nos engagements à l’égard du développement d’une IA responsable, et un travail de 1 an, audit en 3 étapes, de l’autodiagnostic jusqu’à la certification, pour s’assurer que les bottines suivent les babines… Cette reconnaissance est la preuve de notre volonté à continuer d’accompagner les organisations à adopter des outils d’IA en ayant la garantie du caractère juste, éthique des solutions que nous développons.
D’un besoin de développer l’intelligence artificielle de manière responsable
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle se trouve à un carrefour. D’un côté, elle ouvre des horizons fascinants pour les organisations ; de l’autre, elle pose des questions pressantes sur l’éthique, la transparence et la responsabilité. Chez Gradiant, nous avons longtemps réfléchi à notre rôle dans cette transformation numérique et aux moyens d’assurer que notre travail reste avant tout au service des individus, de la culture, de l’inclusion, de la cohésion sociale… bref, du bien commun. C’est dans cet esprit que nous avons investi le temps nécessaire pour obtenir la certification Labelia, qui marque pour nous une étape clé pour renforcer la confiance entre l’IA et ses usagers.
Pourquoi une certification ? Et pourquoi maintenant ?
Le secteur de l’IA, majoritairement dominé par des acteurs extractivistes et guidé par des intérêts commerciaux, a souvent mis en second plan les préoccupations éthiques et sociétales. Pourtant, alors que les entreprises et les institutions adoptent des technologies IA de plus en plus avancées, les impacts négatifs potentiels – biais algorithmique, manque de transparence, exploitation des données personnelles – deviennent des risques réels. La récente Loi 25 au Québec, qui impose des règles strictes sur le traitement automatisé des données, ou le projet de Loi sur l’intelligence artificielle et des données au niveau fédéral, illustre bien l’urgence d’encadrer le développement de l’IA pour garantir une éthique et une transparence accrues.
Ces réglementations ne sont pas juste une contrainte, mais une chance de repenser notre approche de l’IA et de rappeler que l’humain doit être au cœur de l’innovation. Nous avons donc cherché un cadre pour structurer notre démarche.
La certification Labelia : l’assurance que nos pratiques respectent des standards élevés de responsabilité dans tous les projets que nous menons
La certification Labelia s’est imposée naturellement. Contrairement à celles certifiant un outil ou un algorithme en particulier, elle évalue l’ensemble du processus de développement d’une organisation, en tenant compte de critères comme : la prévention des biais, pour garantir que les modèles offrent des prédictions justes et non discriminatoires ; la transparence des processus, pour permettre aux usagers et partenaires de comprendre comment l’IA produit ses recommandations ; ou encore la robustesse et reproductibilité, pour s’assurer que les modèles d’IA fonctionnent de manière fiable, même dans des contextes variés.
Nos actions concrètes mises en oeuvre qui ont permis d’obtenir la certification
À l’interne, il a toujours été important pour nous d’opérationnaliser cette “IA responsable”. Cela s’est traduit par l’adoption au fil des ans de plusieurs outils, notamment :
- Des listes de validation en amont du développement : Avant même de commencer un projet, nous appliquons des checklists spécifiques pour évaluer les risques éthiques et techniques;
- L’intégration d’outils de détection de mitigations de biais et l’évaluation de modèles selon des mesures d’équité (fairness) : Ces pratiques garantissent que nos modèles offrent des résultats non biaisés et non discriminatoires pour une utilisation en toute confiance;
- Une documentation systématique et transparente, par exemple la description de “Model Cards”, qui explique clairement comment chaque modèle a été conçu, ses limites, et les conditions d’utilisation recommandées.
Vous avez un projet d’IA et souhaitez explorer des solutions responsables ?
N’hésitez pas à nous contacter : notre équipe sera ravie d’échanger avec vous sur la manière dont une IA responsable peut répondre à vos défis et objectifs.