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Les PME ne disposent souvent pas des capacités techniques et opérationnelles nécessaires pour évaluer pleinement l’impact des systèmes d’IA. Cela conduit soit à l’échec des projets pilotes, en raison d’une surestimation de leurs capacités, soit à une sous-exploitation du potentiel de création de valeur, en raison d’une sous-estimation des possibilités offertes par l’IA. De plus, le flou qui entoure la réglementation suisse en matière d’IA – un projet de loi n’est attendu qu’à la fin de 2026 – complique la planification précoce de la mise en conformité pour les PME orientées vers l’exportation.
C’est précisément là qu’intervient l’IA responsable. Cette approche désigne un ensemble de mesures mises en œuvre lors du développement, du déploiement et de l’exploitation des systèmes d’IA, qui garantissent leur fiabilité et répondent aux exigences juridiques et sociétales. Elle englobe à la fois des processus de gouvernance organisationnelle, tels que la gestion des risques et l’évaluation de la conformité, et des méthodes techniques issues de l’ingénierie de l’IA et des MLOps, s’appuyant sur les normes de l’ISO, de l’IEEE et du CEN/CENELEC.
Les avantages pour les PME sont multiples : l’IA responsable réduit les coûts et la complexité des processus d’évaluation, facilite la gestion des risques et la conformité, favorise la transparence vis-à-vis des clients et des partenaires, simplifie les processus d’approvisionnement et accélère la mise sur le marché de solutions basées sur l’IA.
Pour exploiter ce potentiel, les PME suisses peuvent s’appuyer sur plusieurs initiatives : la Swiss AI Initiative pour l’infrastructure de calcul, l’Innovation Sandbox du canton de Zurich pour les essais en conditions réelles, le Swiss Centre for Responsible AI (SCRAI) et l’European Trustworthy AI Association pour les outils de gouvernance, ainsi que la Swiss AI Research Overview Platform (SAIROP) de la SATW pour la mise en réseau avec des partenaires de recherche. Des organisations telles que la SATW encouragent en outre l’échange de bonnes pratiques et d’études de cas entre entreprises comparables.
Selon Ricardo Chavarriaga, l’IA responsable ne commence pas par un ensemble complexe de règles, mais par quelques questions claires sur les objectifs, l’utilisation des données, la responsabilité ainsi que les contrôles de qualité et de sécurité – des questions auxquelles on répond dans la rubrique FAQ ci-dessous.
Cet article paru dans le magazine « KMU-Magazin » s’inscrit dans une série née dans le prolongement de la publication « Orientation IA : défis et opportunités pour les PME suisses ». Cette publication de la SATW aide les petites et moyennes entreprises à identifier le potentiel de l’intelligence artificielle et à planifier les prochaines étapes concrètes.
Le contenu a été élaboré en étroite collaboration avec des acteurs et actrices du réseau SAIROP (Swiss AI Research Overview Platform). SAIROP favorise les échanges entre la science, l’économie et la société, met en avant les compétences suisses en matière d’IA et aide à s’orienter dans l’écosystème dynamique de l’IA.
L'IA responsable englobe les mesures prises tout au long du développement, de la mise en place et de l'exploitation des systèmes d'IA afin de garantir leur fiabilité et de respecter les exigences légales ainsi que les valeurs sociétales – des processus de gouvernance aux méthodes techniques.
Les PME disposent souvent de capacités techniques et opérationnelles limitées pour évaluer l'impact des systèmes d'IA ; de plus, le flou qui entoure encore la réglementation suisse en matière d'IA les incite à la prudence en matière d'investissements.
Réduction des coûts liés aux processus d'évaluation, amélioration de la gestion des risques, renforcement de la confiance des clients, simplification des procédures d'approvisionnement et accélération de la mise sur le marché des solutions d'IA.
Notamment la Swiss AI Initiative, l'« Innovation Sandbox » du canton de Zurich, le Swiss Centre for Responsible AI (SCRAI), l'European Trustworthy AI Association et la plateforme SAIROP de la SATW.
À travers quatre questions essentielles : quel problème l'IA doit-elle résoudre ? Quelles données sont utilisées ? Qui en assume la responsabilité ? Comment la qualité, la sécurité et l'utilité sont-elles vérifiées ?
| Rôle | Titre + Nom |
|---|---|
| Texte par | Ricardo Chavarriaga |
