Par Cezzy Kanionga, Senior Consultant
Une intelligence artificielle ou IA, est un programme qui cherche à imiter l’intelligence humaine par le biais d’algorithmes de calcul. Sa création permet aux ordinateurs de réaliser des opérations et de penser comme un être humain. Depuis 2010, le développement de l’intelligence artificielle a été accéléré par le big data. Dans cet article tiré en grande partie de la publication du Datascientest (https://datascientest.com/intelligence-artificielle-definition), non seulement vous découvrez ce qu’il y a à savoir sur l’IA, mais vous découvrez également la norme internationale de système de management de l’IA récemment publiée par l’Organisation Internationale de la Normalisation (ISO).
Sommaire
Définition de l’intelligence artificielle
L’histoire de l’intelligence artificielle
Quels sont les types d’intelligence artificielle ?
À quoi sert l’Intelligence Artificielle ?
Risques et défis liés l’IA
Quels types des normes l’ISO propose-t-elle pour l’intelligence artificielle ?
Qu’est ce qu’un système de management de l’intelligence artificielle ?
Quels sont les objectifs d’ISO/IEC 42001 ?
Pourquoi ISO/IEC 42001 est-elle essentielle ?
Quels sont les principaux avantages de la mise en œuvre d’ISO/IEC 42001 ?
À qui s’adresse ISO/IEC 42001 ?
Zylloo Consult et les certifications PECB en IA
Définition de l’intelligence artificielle (IA)
Selon John McCarthy, l’un des pionniers du domaine, l’IA est « la science et l’ingénierie de la fabrication de machines intelligentes ». L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui cherche à créer des systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessiteraient normalement l’intelligence humaine.
Cependant, l’IA est souvent considérée comme un concept vaste et multidimensionnel, difficile à définir précisément en raison de sa nature étendue et en constante évolution. Par exemple, des technologies allant des simples algorithmes de recommandation utilisés par Netflix, selon Forbes, aux systèmes complexes de conduite autonome développés par des entreprises comme Tesla, sont tous considérés comme de l’IA. Cette diversité rend le domaine à la fois fascinant et énigmatique, avec des définitions qui évoluent au fur et à mesure que la technologie progresse.
L’histoire de l’intelligence artificielle
L’histoire de l’intelligence artificielle débute en 1943, avec la publication de l’article « A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity », par Warren McCullough et Walter Pitts. Dans ce document, les scientifiques présentent le premier modèle mathématique pour la création d’un réseau de neurones.
En 1950, Snarc, le premier ordinateur à réseau de neurones, sera créé par deux étudiants de Harvard : Marvin Minsky et Dean Edmonds. La même année, Alan Turing publie le Turing Test qui sert encore pour évaluer les IA. De ce test découlent les fondations de l’intelligence artificielle, de sa vision et de ses objectifs : répliquer ou simuler l’intelligence humaine dans les machines.
Mais ce n’est qu’en 1956, que le terme d’intelligence artificielle sera prononcé pour la première fois, durant la conférence « Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence », de John McCarthy. Lors de cet événement, les chercheurs présentent les objectifs et la vision de l’IA. Beaucoup considèrent cette conférence comme la véritable naissance de l’intelligence artificielle telle qu’elle est connue.
Plusieurs années s’écoulent et les travaux sur l’intelligence artificielle continuent. En 1959, Arthur Samuel invente le terme de « Machine Learning » (ML) en travaillant chez IBM. En 1989, le français Yann Lecun met au point le premier réseau de neurones capable de reconnaître des chiffres écrits à la main, cette invention sera à l’origine du développement du « deep learning ».
Et c’est dix ans plus tard, en 1997, qu’un événement majeur marque l’histoire de l’IA. Le système Deep Blue d’IBM triomphe du champion du monde d’échecs Gary Kasparov. Pour la première fois, la machine a vaincu l’Homme.
Quels sont les types d’intelligence artificielle ?
Grâce au développement de l’intelligence artificielle et aux technologies découvertes comme « le deep learning ou le machine learning », les chercheurs s’accordent pour discerner 3 types d’intelligence artificielle :
L’intelligence artificielle Générale
L’IA générale ou profonde, est une intelligence artificielle capable de réaliser n’importe quelle tâche cognitive comme le ferait un humain ou un animal. Toujours considérés comme hypothétiques, certains scientifiques s’interrogent sur GPT-4 et la probabilité qu’il s’agisse d’une première forme d’IA générale. Pour aller dans ce sens, une grande majorité de chercheurs en IA pensent que l’humanité a la technologie nécessaire pour créer une IA générale, notamment grâce aux réseaux de neurones.
L’intelligence artificielle forte
On parle d’IA forte ou de super intelligence lorsqu’un modèle fait référence à des connaissances philosophiques et montre des signes d’une conscience propre. Proche d’un scénario de science-fiction, les chercheurs en IA pensent néanmoins que l’IA forte est impossible à créer actuellement. Pour eux, la notion de conscience et de sentiments ne peut voir le jour dans des systèmes mathématiques qui manipulent et répondent par des symboles et des calculs.
L’intelligence artificielle faible
La dernière distinction de l’intelligence artificielle est l’IA faible ou étroite. Cette IA est un système capable de réaliser une seule tâche de manière quasi parfaite, sans besoin de supervision humaine. C’est le modèle le plus utilisé et créé pour accélérer divers processus dans différents secteurs d’activité.
À quoi sert l’Intelligence Artificielle ?
L’intelligence artificielle a permis de transformer de nombreux secteurs d’activités. Parmi ces secteurs, on peut citer la médecine, les sciences, la finance, l’automobile et bien d’autres.
En médecine, on utilise l’IA pour diagnostiquer et prévoir les maladies, ce qui permet une détection précoce et une intervention rapide. Elle est également appliquée dans la recherche pharmaceutique pour accélérer la découverte de médicaments et améliorer les traitements.
Dans la recherche scientifique, l’IA analyse de grandes quantités de données et fait des découvertes dans des domaines tels que l’astrophysique, la génomique, la biologie et la chimie. Elle accélère les progrès scientifiques et ouvre de nouvelles perspectives de recherche.
Avec l’arrivée de GPT-3.5 en novembre 2022, un puissant LLM (large language model), le potentiel des intelligences artificielles s’est décuplé. Désormais, on utilise aussi l’IA dans des domaines créatifs comme la génération de textes, d’images et même dans l’audiovisuel, grâce à des applications comme VALL-E, Midjouney ou encore GEN-2.
Risques et défis liés l’IA
Face aux changements massifs que procure l’intelligence artificielle, de nombreuses personnes commencent également à s’interroger sur les dangers qu’elle pourrait représenter. Considérée aussi dangereuse que la bombe nucléaire par des chefs d’entreprises, comme Sam Altman CEO d’Open AI, ou des chercheurs, ces derniers pensent que l’IA pourrait devenir une menace pour l’humanité.
De par sa capacité d’apprentissage et d’évolution, l’IA pourrait un jour surpasser l’homme dans certains domaines, et ainsi le remplacer. C’est en tout cas ce qu’avance l’étude de Goldman Sachs, affirmant que, d’ici quelques années, plus de 300 millions d’emplois viendront à disparaître. Dans le même temps, les populations s’interrogent sur leur vie privée et leurs données personnelles. Ayant besoin de données pour s’améliorer, l’IA aura-t-elle accès aux données personnelles de chacun sous prétexte d’un développement technologique et économique majeur ? Soucieux de ce scénario catastrophe, l’Europe et d’autres entreprises, comme Google, mettent en place des réglementations dans leurs systèmes ou grâce à des textes de loi comme l’AI Act.
Mais l’IA n’est pas le seul danger potentiel, tout dépend aussi de comment on l’utilise. Même une IA, en apparence inoffensive, pourrait être détournée de façon malveillante. On peut déjà le constater avec l’essor des “DeepFakes” : de fausses vidéos créées grâce au Deep Learning pour mettre en scène une personne dans une situation compromettante.
L’intelligence artificielle va continuer à se développer à vive allure au fil des prochaines années. Il incombe maintenant à l’humanité de la réguler pour développer une IA saine et éthique. C’est ici où la mise en œuvre des normes de système de management qui permettent une gestion convenue du développement et de l’utilisation de l’IA s’impose.
Quels types des normes l’ISO propose-t-elle pour l’intelligence artificielle ?
L’Organisation Internationale de la Normalisation (ISO) a publié un certain nombre de normes qui contribuent à atténuer les risques et tirer le meilleur parti de l’IA, notamment ISO/IEC 22989, qui établit la terminologie relative à l’IA et décrit les concepts relatifs à l’IA ; ISO/IEC 23053, qui établit un cadre portant sur l’IA et l’apprentissage machine (ML) pour la description d’un système d’IA générique utilisant la technologie du ML ; et ISO/IEC 23894, qui fournit des recommandations relatives au management du risque lié à l’IA au sein d’un organisme.
ISO/IEC 42001 est quant à elle une norme de système de management (NSM). La mise en œuvre de cette norme implique la mise en place de politiques et de procédures pour la bonne gouvernance de l’IA au sein d’un organisme, en s’appuyant sur le cycle PDCA (Planifier-Réaliser-Vérifier-Agir). Plutôt que de se concentrer de manière détaillée sur des applications spécifiques de l’IA, cette norme propose une approche pratique de la gestion des risques et opportunités liés à l’IA au sein d’un organisme. Elle s’avère un atout pour toute entreprise ou entité.
Qu’est-ce qu’un système de management de l’intelligence artificielle et quels sont les objectifs d’ISO/IEC 42001 ?
Un système de management de l’IA, tel que défini dans ISO/IEC 42001, repose sur un ensemble d’éléments corrélés ou en interaction au sein d’un organisme, utilisés pour établir des politiques et des objectifs, ainsi que des processus à l’appui de l’atteinte des objectifs fixés, afin de développer, fournir ou utiliser des systèmes d’IA de manière responsable.
ISO/IEC 42001 spécifie les exigences et recommandations pour l’établissement, la mise en œuvre, la tenue à jour et l’amélioration continue d’un système de management de l’IA (SMIA) en fonction du contexte d’un organisme. Elle fournit ainsi aux organismes des lignes directrices détaillées pour exploiter l’IA efficacement et de manière responsable, tout en tenant compte de l’évolution rapide de cette technologie. Conçue pour couvrir les différents aspects de l’intelligence artificielle et les diverses applications auxquelles un organisme peut recourir, cette norme propose une approche intégrée de la gestion des projets reposant sur l’IA, de l’évaluation du risque au traitement de ce dernier de manière efficace. Elle est donc conçue pour permettre aux organismes proposants ou utilisant des produits ou des services sollicitant une IA de veiller au développement et à l’utilisation des systèmes d’IA de manière responsable.
Pourquoi ISO/IEC 42001 est-elle essentielle ?
Première norme de système de management de l’IA au monde, ISO/IEC 42001 propose des lignes directrices particulièrement utiles dans un domaine technologique qui évolue rapidement. Elle aborde les défis uniques que pose l’IA, notamment les considérations éthiques, la transparence et l’apprentissage continu. Elle propose aux organismes une méthodologie structurée pour gérer les risques et opportunités associés à l’IA, tout en conciliant innovation et gouvernance.
Quels sont les principaux avantages de la mise en œuvre d’ISO/IEC 42001 ?
IA responsable : assurer une utilisation éthique et responsable de l’intelligence artificielle.
Gestion de la réputation : renforcer la confiance dans les applications de l’IA.
Gouvernance de l’IA : soutenir la conformité aux dispositions légales et réglementaires.
Conseils pratiques : gérer efficacement les risques spécifiques à l’IA.
Identification des opportunités : encourager l’innovation dans un cadre structuré.
À qui s’adresse ISO/IEC 42001 ?
Cette norme est conçue pour les organismes de toutes tailles amenées à développer, fournir ou utiliser des produits ou services sollicitant l’IA. Applicable à tous les secteurs, elle s’avère également pertinente pour les organismes du secteur public comme pour les entreprises ou les organisations à but non lucratif.
Zylloo Consult et les certifications PECB en IA
Zylloo Consult est l’un des distributeurs, en Afrique, de services de formation et de certification des compétences individuelles des personnes et des systèmes de management des organisations, de la firme Canadienne PECB. Zylloo Consult organise des événements des formations PECB en mode auto-formation, en ligne et en présentiel. Des modules des formations personnalisées aux besoins des partenaires sont également organisés sur demande.
La norme ISO/IEC 4001 : 2013 venait à peine d’être publiée en décembre 2023 et en version anglaise seulement. Les cours en vue de la formation et la certification dans ce domaine sont disponibles en anglais pour les certifications PECB LEAD IMPLEMENTER et PECEB LEAD AUDITOR. En attendant la version Française de la norme et le développement des matériels de formation en langue Française, nous invitons nos partenaires intéressés par la maîtrise de l’IA et sa bonne gestion à nous contacter pour des orientations d’usage.