Mise à jour de la Définition des Systèmes d'Intelligence Artificielle par l'OCDE : Un Cadre pour l'Interopérabilité Internationale

L'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) a récemment révisé sa définition des systèmes d'intelligence artificielle (IA). Cette mise à jour vise à refléter les avancées technologiques et à harmoniser les politiques de l'IA à l'échelle internationale. Cet article explore les modifications apportées, leurs motivations et leurs implications pour la gouvernance mondiale de l'IA.

Contexte et Importance

L'IA joue un rôle de plus en plus crucial dans divers secteurs, de l'automatisation industrielle à la santé et à l'éducation. La nécessité d'une définition claire et consensuelle est donc impérative pour guider les politiques publiques et la réglementation. En mai 2019, l'OCDE a adopté les Principes de l'IA, établissant ainsi la première norme intergouvernementale pour une IA responsable et digne de confiance (OCDE, 2023).

Révisions Apportées à la Définition

La nouvelle définition adoptée par les pays membres de l'OCDE précise qu'un système d'IA est un "système basé sur une machine qui peut, pour un ensemble donné d'objectifs explicites ou implicites définis par l’homme, déduire, à partir des données d’entrée qu’il reçoit, comment générer des résultats tels que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer les environnements physiques, réels ou virtuels" (OCDE, 2023, p. 4).

Analyse des Changements

1. Objectifs Explicites et Implicites :

   La distinction entre objectifs explicites et implicites permet de mieux comprendre comment les systèmes d'IA sont programmés et fonctionnent. Les systèmes avec des objectifs implicites, comme les véhicules autonomes, suivent des règles sans "connaître" leurs objectifs de protection des vies humaines.

2. Rôle des Intrants :

   En ajoutant "dédire à partir des données d’entrée qu’il reçoit", la définition souligne l'importance des données et des règles fournies par des humains ou des machines dans le fonctionnement des systèmes d'IA. Par exemple, les systèmes de reconnaissance d’images utilisent des réseaux de neurones pour classifier les objets (OCDE, 2023).

3. Précision sur les Extrants :

   L'inclusion du terme "contenu" reconnaît les capacités des systèmes d'IA générative, comme la création de texte, d'images ou de vidéos, ce qui élargit le champ des applications couvertes par la définition.

4. Clarification de l’Environnement :

   Le remplacement de "réel" par "physique" et l'opposition entre réel et virtuel visent à clarifier que les environnements virtuels sont également des réalités opérationnelles pour les systèmes d'IA, influençant leurs actions et générant des entrées sensorielles (OCDE, 2023).

5. Adaptabilité :

   La nouvelle définition met en avant l'adaptabilité de certains systèmes d'IA, tels que les systèmes de recommandation qui évoluent en fonction des préférences des utilisateurs, soulignant ainsi la capacité des systèmes à s'améliorer après leur déploiement.

Implications et Perspectives

Les mises à jour de la définition visent à garantir une pertinence continue face aux évolutions rapides de la technologie IA. Elles favorisent également l'harmonisation des réglementations internationales, ce qui est crucial pour l'interopérabilité entre les juridictions et la promotion d'une IA digne de confiance à l'échelle mondiale.

On comprend aisément que la révision de la définition des systèmes d'IA par l'OCDE marque une étape importante dans la gouvernance de l'IA. En intégrant les avancées technologiques et en clarifiant les concepts clés, cette nouvelle définition facilite une meilleure compréhension et une mise en œuvre cohérente des politiques de l'IA dans le monde entier.