Une vision structurée pour l’IA de confiance
La feuille de route scientifique de Confiance.IA trace le chemin pour accélérer l’adoption et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle durables, responsables et sécurisées.
Conçue pour une durée de cinq ans, elle guide les travaux de recherche, de développement et de transfert en s’appuyant sur des axes stratégiques et des livrables concrets, au service des entreprises et des organisations.
Trois axes prioritaires
IA éthique et responsable
Objectif : intégrer l’éthique et la responsabilité dans le développement et l’utilisation des systèmes d’IA.- Consentement, confidentialité et protection des données.
- Explicabilité et transparence des modèles.
- Prévention des biais et de la discrimination algorithmique.
- Développement d’outils centrés sur l’humain, favorisant l’acceptabilité sociale.
- Pistes de certification et gouvernance éthique des systèmes
IA sûre et sécurisée
Objectif : garantir la robustesse et la fiabilité des systèmes critiques intégrant de l’IA.- Protection contre les attaques et résilience des modèles.
- Mise à jour et adaptation continue aux environnements changeants.
- Monitoring et détection d’anomalies pour prévenir les dérives.
- Amélioration de la qualité des données et méthodes formelles pour la validation
IA durable
Objectif : minimiser l’empreinte environnementale de l’IA tout en optimisant ses performances.- Mesure et réduction de la consommation énergétique à toutes les étapes du cycle de vie.
- Développement de techniques d’efficacité énergétique (compression de modèles, apprentissage distribué).
- Optimisation des ressources et exploration des compromis entre durabilité, performance et équité
Une feuille de route évolutive
Chaque axe est décliné en lignes temporelles associées à des livrables précis :
- Méthodes de compression énergétique des modèles.
- Outils d’interprétabilité et d’explicabilité.
- Indicateurs de biais et d’équité algorithmique.
- Métriques et outils de monitoring pour les systèmes déployés.
- Méthodes d’apprentissage frugal et hybride pour généraliser aux contextes inédits
Cette planification progressive permet de passer de la recherche fondamentale à des solutions applicables en entreprise, dans un esprit de collaboration et de co-construction avec les acteurs industriels et académiques.
Une initiative collective
La feuille de route n’est pas figée : elle est dynamique et évolutive, s’adaptant aux besoins émergents, aux nouveaux défis réglementaires et aux cas d’usage des entreprises. Elle incarne la volonté de Confiance.IA de bâtir une IA de confiance par conception, au bénéfice de la société et de l’économie
