GRF · Gouvernance de l'IA et du numérique
Questions disciplinaires et institutionnelles
La gouvernance de l'IA et du numérique est l'étude et la pratique de la manière dont les institutions dirigent et contrôlent les systèmesd'IA et numériques, et en répondent. Elle s'appuie sur le droit, l'administration publique, l'informatique, l'éthique et la gestion des risques. Son importance s'est accrue à mesure que l'IA passe de la recherche aux services publics et que l'identité numérique, les paiements et l'échange de données deviennent des infrastructures. Cette page définit le domaine et les enjeux institutionnels qu'il soulève ; Accueil de Gouvernance de l'IA et du numérique renvoie aux thèmes.
- Méthodes STIM
- 4
- Méthodes canoniques appliquées par ce domaine
- Sujets
- 8
- Pages thématiques sur le terrain
- Homologues
- 10
- Plateformes dans des domaines partagés à travers le réseau
- Séries de rapports
- 2
- Séries de Reports auxquelles il contribue
La gouvernance tout au long du cycle de vie.
Governance applies at every stage of a system’s life: deciding whether to use AI at all, specifying requirements, procuring or building, testing before deployment, monitoring in use, handling complaints and incidents, and retiring the system. Each stage needs named roles, documented decisions and checks by someone independent of those who built or bought the system.
Le domaine distingue plusieurs niveaux. La gouvernance organisationnelle couvre les rôles internes, les politiques et le contrôle. La gouvernance réglementaire couvre les lois, les normes et les autorités de surveillance. La gouvernance sociétale couvre la délibération publique, la vigilance de la société civile et les tribunaux. La gouvernance internationale couvre la coopération entre États et l'interopérabilité de leurs règles.
Vue d'ensemble du domaine.
L'écran qu'une équipe utiliserait pour suivre ce sujet : ses mesures, ses états et ses décisions. Les noms sont des exemples et les valeurs sont illustratives.
Les problèmes que rencontrent les institutions.
Difficile à inspecter
Les modèles complexes et les systèmes propriétaires rendent difficile l'explication des décisions ou la détection des erreurs.
Déficits de compétences
De nombreux organismes publics manquent de personnel capable de spécifier, de tester et de superviser des systèmes d'IA.
Fournisseurs concentrés
La dépendance à l'égard de quelques fournisseurs de modèles, de services en nuage et de logiciels limite le contrôle et le pouvoir de négociation.
Pourquoi la gouvernance détermine les résultats.
Un même système d'IA peut être bénéfique ou préjudiciable selon la manière dont il est gouverné : si les personnes peuvent contester ses résultats, si les erreurs sont surveillées et si quelqu'un en est responsable. Les défaillances bien documentées de systèmes publics automatisés ont généralement été des défaillances de gouvernance autant que de technologie : aucun examen humain, aucune voie de recours, personne pour surveiller les taux d'erreur.
Où le domaine se rattache à l'ensemble du Consortium.
Au Global Centre for Risk and Innovation (GCRI), l'intelligence artificielle et les systèmes autonomes and Future of Work and Skills study AI’s technical and labour dimensions. At GRF, Policy Nexus se consacre à la conception des politiques. À la Global Risks Alliance (GRA), Fintech Nexus construit une compréhension sectorielle partagée de la finance numérique. Le contexte des droits de décision précise qui décide.
Pages de la rubrique Discipline et enjeux institutionnels.
Questions et réponses.
La gouvernance de l'IA est-elle la même chose que la réglementation de l'IA ?
Sur quelles méthodes la plateforme s'appuie-t-elle ?
La plateforme couvre-t-elle l'IA du secteur privé ?
Pourquoi comparer les institutions plutôt que recommander un modèle ?
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