Vers une normalisation internationale de l’IA

Introduction

Selon l’International Organization for Standardization (ISO), la norme est le « document, établi par consensus et approuvé par un organisme reconnu, qui fournit, pour des usages communs et répétés, des règles, des lignes directrices ou des caractéristiques, pour des activités ou leurs résultats, garantissant un niveau d’ordre optimal dans un contexte donné ».

La norme doit lister les méthodes pour reproduire un produit ou un service et être reconnue par les professionnels du milieu concerné.

Pour l’intelligence artificielle, la normalisation est nécessaire pour démystifier le sujet, soit en résolvant les craintes et les objections à l’encontre de l’IA, soit en les réfutant et démontrant qu’elles sont infondées.

Il est en effet nécessaire de mettre un cadre commun afin que consommateurs, producteurs et organismes de réglementation parlent le même langage, mais aussi de protéger les différentes parties prenantes.

La norme ISO, avec les normes AFNOR ou CEN, représentent les normes les plus reconnues internationalement avec un fort impact sur les fournisseurs, mais aussi les consommateurs.

C’est pourquoi la mise en œuvre de normes ISO représente un enjeu fort. Sur l’intelligence artificielle, certaines normes...

Normes ISO en vigueur

Depuis 2018, sept normes ISO ont été publiées sur les sujets touchant à l’intelligence artificielle.

Des normes avaient préalablement été publiées sur le thème du Big data. Celles-ci sont désormais rattachées aux travaux sur l’intelligence artificielle.

Les normes existantes recouvrent les thèmes suivants : vue d’ensemble et vocabulaire du Big data, architecture de référence du Big data et examen d’ensemble de la fiabilité en matière d’intelligence artificielle.

Les normes sont découpées de la façon suivante¹ :

Projets de normes ISO

De manière évolutive, de nouvelles normes sont en cours d’élaboration. Déjà 22 nouvelles normes sur l’intelligence artificielle sont en cours de préparation, sous la houlette du sous-comité SC 42. Elles traiteront des aspects techniques, sociétaux ou encore éthiques de l’intelligence artificielle.

À suivre le sous-comité, la normalisation dans le domaine de l’intelligence artificielle doit tenir compte d’une multiplicité d’aspects. C’est pourquoi des groupes d’étude ont été créés pour traiter des sous-domaines clés : les normes fondamentales, les méthodes et techniques computationnelles, la fiabilité, les cas d‘utilisation et applications, les préoccupations sociétales et enfin le Big data.

L’objectif de cette normalisation est de faire converger un nombre restreint d’alternatives afin de pouvoir libérer les potentialités de l’intelligence artificielle⁴.

Ainsi, l’axe de réflexion portant sur l’identification de domaines d’application de l’IA, tels que les transports autonomes ou l’industrie de fabrication, permettra d’aboutir à de bonnes pratiques par domaine d’application. L’axe de travail portant sur les préoccupations sociétales...

Certification des systèmes d’intelligence artificielle

Certains organismes proposent déjà une certification des systèmes d’intelligence artificielle.

Le Laboratoire National de Métrologie et d’Essais (LNE) par exemple, a développé des référentiels communs et réalise des évaluations de systèmes intelligents de manière à fournir des repères pour qualifier les différents systèmes. Il propose notamment des évaluations à destination des développeurs, des intégrateurs ou des utilisateurs finaux⁷.

La qualification des systèmes grâce à des métriques permet ainsi aux développeurs :

Côté utilisateurs, la certification leur permet d’avoir à disposition des repères et des résultats...