Introduction

Quelle est la définition d’un système d’intelligence artificielle ?

L’entrée en vigueur de l’AI Act en août 2024 marque une avancée significative dans la régulation de l’intelligence artificielle (IA) en Europe. L’une des pierres angulaires de cette régulation est la définition juridique précise du « système d’IA », qui diffère substantiellement des conceptions plus générales ou « communes » de l’IA. Cet article vise à analyser cette définition en détail, à expliquer les motivations derrière cette clarification juridique, et à illustrer avec des exemples concrets de technologies existantes.

La définition de l’IA dans l’AI Act

Définition juridique

Selon l’AI Act, la définition d’un système d’intelligence artificielle est la suivante :

Un système automatisé qui est conçu pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie et peut faire preuve d’une capacité d’adaptation après son déploiement, et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des entrées qu’il reçoit, la manière de générer des sorties telles que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels

La définition précise également que les systèmes d’IA peuvent fonctionner selon des objectifs explicites ou implicites, et être intégrés physiquement ou non dans des produits.

Des objectifs implicites au développement d’un système d’IA sont également concernés car il arrive qu’on découvre des compétences ou des capacités inconnues aux modèles produits (comme la capacité d’effectuer des calculs par chatGPT).

Mise en Contexte

Le définition d’un système d’intelligence artificielle repose donc sur plusieurs caractéristiques essentielles :

1. Autonomie et adaptation : Les systèmes d’IA peuvent fonctionner avec des niveaux variés d’autonomie, certains d’entre eux étant capables d’évoluer après déploiement grâce à des mécanismes d’apprentissage autonome. Cette faculté contraste avec les premières IA qui suivaient uniquement des algorithmes rigides sans capacité d’apprentissage. Par exemple, les systèmes de traitement de données massives en recherche médicale utilisent aujourd’hui l’apprentissage autonome pour améliorer les diagnostics et découvrir des traitements.
2. Génération de sorties : Les systèmes d’IA sont capables de produire des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions à partir des données d’entrée reçues.
3. Influence sur les environnements : Les sorties générées peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels, ce qui inclut de nombreux contextes de déploiement technologique.Prenons par exemple l’utilisation de l’IA dans le commerce, où les systèmes analysent les comportements des consommateurs pour ajuster les stratégies de marketing en temps réel.

Comparaison avec la définition « commune » de l’IA

De manière générale, l’IA est souvent définie comme la capacité des machines à imiter les aspects cognitifs des humains, tels que l’apprentissage et la résolution de problèmes. Cette définition large inclut tout système capable de traiter des informations et de produire des résultats sans intervention humaine constante.

Les définitions communes des années 1980 se concentraient sur des systèmes capables de faire preuve d’intelligence au sens large, comme les systèmes de jeux d’échecs. Ces systèmes étaient limités par leur incapacité à apprendre ou à s’adapter en dehors des scénarios prédéterminés, la définition de ce qu’est l’intelligence artificielle est évolue donc dans le temps et en fonction de l’adoption de la technologie par le public.

Distinctions essentielles

LAI Act met l’accent sur des aspects techniques spécifiques tels que l’autonomie, la capacité d’adaptation et l’influence environnementale des décisions produites. Par exemple, les systèmes modernes de reconnaissance faciale qui s’améliorent continuellement par auto-apprentissage affichent une capacité bien au-delà des simples comparaisons d’images statiques utilisées dans les premiers systèmes de ce genre.

La définition d’un système d’intelligence artificielle dans l’AI Act est conçue pour offrir une sécurité juridique en limitant les interprétations possibles et en précisant les caractéristiques fonctionnelles des systèmes d’IA.

Contrairement à la définition « commune », l’AI Act met l’accent sur des aspects techniques spécifiques tels que l’autonomie, la capacité d’adaptation et l’influence environnementale des décisions produites.

Pourquoi la clarification juridique était nécessaire

1. Harmonisation des standards : Pour déterminer à qui s’applique le règlement, assurer une régulation cohérente à travers l’UE et éviter les divergences d’interprétation entre les États membres.
2. Gestion des risques : En clarifiant ce qui constitue un système d’IA, le cadre légal permet de mieux adresser les risques spécifiques posés par ces technologies, notamment en matière de sécurité, de protection des données et de droits fondamentaux.
3. Encouragement de l’innovation responsable : Une définition claire aide les développeurs à comprendre leurs obligations légales, encourageant ainsi une innovation conforme aux standards éthiques et de sécurité.

Exemples de technologies conformes à la définition

1. Chatbots avancés : Utilisés dans le service client, ces systèmes génèrent des réponses aux demandes des utilisateurs en fonction des informations reçues, influençant ainsi l’expérience utilisateur virtuelle.
2. Systèmes de reconnaissance faciale : Utilisés dans la sécurité, ces systèmes déduisent des identités à partir de flux vidéo en temps réel et prennent des décisions influençant l’environnement physique.
3. Assistants virtuels : Comme Alexa ou Siri, ces assistants traitent des commandes vocales et exécutent des tâches ou fournissent des recommandations basées sur des algorithmes complexes.

Conclusion

La définition précise de ce qu’est un système d’intelligence artificielle dans l’AI Act est essentielle pour assurer une régulation efficace et harmonisée de ces technologies en Europe. En disséquant les caractéristiques des systèmes d’IA, le règlement vise à protéger les droits des citoyens tout en encourageant une innovation éthique et sécurisée.

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https://www.larcier-intersentia.com/fr/module-3-integration-legal-prompting-assistants-intelligents-pratique-ev0000124.html

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