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29.
La recommandation de l’UNESCO indique que :
Concernant spécifiquement les systèmes d’[intelligence artificielle], la
transparence peut permettre aux individus de comprendre comment chaque
étape d’un système d’[intelligence artificielle] est mise en place, en fonction du
contexte et du degré de sensibilité du système concerné. Il est possible
également de fournir des informations sur les facteurs qui influencent une
prévision ou une décision particulière, et sur l’existence ou non des garanties
appropriées (telles que des mesures de sécurité ou d ’équité) 25.
30. Le Groupe d’experts de haut niveau sur l’intelligence artificielle a mis en
évidence que, pour parvenir à une intelligence artificielle digne de confiance, un
certain nombre d’exigences doivent être respectées, en particulier la transparence, ce
qui implique de :
Fournir de façon proactive des informations claires aux parties prenantes sur les
capacités et les limites des systèmes d’[intelligence artificielle], afin de leur
permettre de formuler des attentes réalistes, ainsi que sur la manière dont les
exigences sont mises en œuvre [;] et [f]aire preuve de transparence sur le fait
qu’elles interagissent avec un système d’[intelligence artificielle] 26.
De même, la recommandation précitée de l’UNESCO explique que « les acteurs de
l’[intelligence artificielle] devraient informer les utilisateurs lorsqu ’un produit ou un
service est fourni directement ou par le biais de systèmes d’intelligence artificielle de
manière appropriée et en temps utile » 27.
31.
Ainsi, selon ladite recommandation de l’UNESCO :
[L]’explicabilité est donc étroitement liée à la transparence, puisqu ’il convient
de rendre les résultats et les sous-processus qui y conduisent intelligibles et
traçables, en fonction du contexte. Les acteurs de l’[intelligence artificielle]
devraient s’engager à assurer l’explicabilité des algorithmes mis au point. Dans
le cas d’applications de l’[intelligence artificielle] dont l’impact sur l’utilisateur
final n’est pas temporaire, facilement réversible ou à faible risque, il convient
de s’assurer qu’une explication valable est fournie avec toute décision ayant
entraîné l’action entreprise, afin que les résultats soient considérés comme
transparents 28.
32. Le Groupe d’experts de haut niveau sur l’intelligence artificielle explique que
la transparence « est étroitement liée au principe de l’explicabilité et comprend la
transparence des éléments pertinents d’un système d’[intelligence artificielle] : les
données, le système et les modèles économiques » 29. Le Groupe souligne en outre
dans les termes suivants l’importance de la traçabilité, de l’explicabilité et de la
communication :
• Traçabilité : Les ensembles de données et les processus permettant au système
d’[intelligence artificielle] de rendre une décision, y compris les processus de
collecte et d’étiquetage de données, ainsi que les algorithmes utilisés, devraient
être documentés selon les normes les plus strictes afin de permettre la traçabilité
ainsi qu’une amélioration de la transparence. Ce principe s’applique également
aux décisions rendues par le système d’[intelligence artificielle]. Cela permet
de déterminer les raisons pour lesquelles une décision d’[intelligence
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Voir https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137_fre, p. 22 et 23.
Voir https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai,
p. 3.
Voir https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137_fre, p. 22.
Ibid., p. 23.
Voir https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai, p. 22.
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