L'intelligence artificielle suscite un intérêt croissant des entreprises et du grand public depuis plusieurs années. Elle possède un potentiel indéniable pour améliorer de nombreux aspects de notre vie quotidienne, mais son installation progressive dans la société amène également de nouveaux risques et défis qu’il convient de maitriser pour en bénéficier pleinement. Dans ce contexte, les initiatives se multiplient pour mieux encadrer cette technologie. Si la Commission européenne progresse dans la définition d’un cadre légal permettant une utilisation fiable et éthique de l’intelligence artificielle, la normalisation technique peut aussi soutenir cette démarche en proposant des bonnes pratiques.
Afin de valoriser le rôle que la normalisation technique joue dans l’adoption de l’intelligence artificielle, l’ILNAS publie un nouveau white paper « Artificial Intelligence - Technology, Use Cases and Applications, Trustworthiness and Technical Standardization ».
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Le white paper introduit les notions clés pour comprendre la technologie et ses défis de manière accessible. La normalisation technique sert de fil d’Ariane pour présenter et relever ces défis tout au long du document.
L’intelligence artificielle y est abordée selon quatre axes complémentaires :
- Une présentation du contexte historique et actuel. Ce chapitre explique l’enthousiasme croissant pour l’intelligence artificielle et fournit une vue d’ensemble des développements normatifs liés en Europe et dans le monde.
- Une introduction technique qui établit les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle. Ce chapitre propose une mise en relation des concepts techniques avec des cas d'utilisation métier. Il considère trois branches principales - searching, reasoning et machine learning - et mettant tout particulièrement l’accent sur l’apprentissage automatique (machine learning). Les normes techniques permettant de comprendre ces concepts et de faire les bons choix technologiques en fonction des besoins sont également introduites.
- Une analyse des domaines d’application de l’intelligence artificielle. Différents domaines d’application de l’intelligence artificielle sont présentés et mis en perspective avec le contexte économique, que cela soit en termes d'investissements ou de bénéfices attendus. Le chapitre se concentre sur les secteurs de la santé, de la banque et des finances, de l’industrie, du transport et de l’automobile, du commerce, et sur le secteur public. Des normes spécifiques et à usage général sont introduites afin de guider le lecteur vers des informations pertinentes pouvant faciliter la prise de décision quant à l'adoption de l'intelligence artificielle.
- Une vue d’ensemble sur des questions de fiabilité de l’intelligence artificielle. Le chapitre décrit l’écosystème complexe de composants qui contribuent à l’instauration de la confiance dans tous les aspects de mise en œuvre de l’intelligence artificielle. Les normes y sont présentées comme un outil utile fournissant des mesures appropriées pour répondre aux défis liés à l’instauration de la confiance.
Conscient des défis liés au domaine de l’intelligence artificielle et de l’intérêt qu’il suscite au plan national, l’ILNAS suit les projets de normalisation en relation depuis leurs prémices en 2017. Les normes techniques actuellement développées offriront des bonnes pratiques utiles à l’ensemble des parties prenantes impliquées dans la mise en œuvre de l’intelligence artificielle. Au travers de ce white paper, l’ILNAS souhaite ainsi offrir une vue d’ensemble des concepts et des challenges liés à l’intelligence artificielle tout en les connectant avec son expérience normative du domaine, dans l’intérêt de l’économie nationale. Les lecteurs pourront ainsi saisir les opportunités liées tant à l’utilisation de ces normes techniques qu’à une implication plus significative dans le processus de développement des futures normes internationales et européennes en devenant délégués nationaux en normalisation.
Le white paper « Artificial Intelligence - Technology, Use Cases and Applications, Trustworthiness and Technical Standardization » est disponible en ligne. Dans un soucis d'amélioration continue, une version 1.1 du white paper a été mise en ligne le 8 février 2021.
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