Livre blanc IA générative

L'Intelligence Artificielle générative s'immisce de plus en plus dans nos vies à travers des outils (ChatGPT, Midjourney, DALL-E, etc... ) capables de générer des contenus (textuels, visuels et vidéo) de qualité quasi-humaine et à une vitesse inégalée. Nous nous devons de questionner l’impact de cette révolution technologique sur notre société. Il n'est plus seulement question de savoir comment exploiter ces outils, mais aussi et surtout pourquoi et dans quel but.

Data For Good, depuis sa création en 2014, travaille inlassablement à mettre le numérique au service de l'intérêt général. C'est dans cette perspective que nous avons conduit une recherche approfondie sur les enjeux de l'IA générative, ses implications directes et indirectes sur nos vies, notre environnement et notre société.

L'objectif de ce premier rapport est de fournir une analyse détaillée des risques présentés par ces avancées technologiques, tout en proposant des recommandations ciblées aux utilisateurs, aux décideurs et aux développeurs, afin de maximiser l’impact positif de l'IA générative sur la société et minimiser les risques qui lui sont associés.

📖 Le livre blanc​

Ce premier rapport aborde 4 sujets principaux :

1. Fiabilité de l'information : Dans un monde dans lequel l'IA générative peut créer des contenus très réalistes, comment maintenir la confiance dans l'information? Le rapport explore les implications de la diffusion de "deepfakes" et "d'hallucinations génératives", ainsi que des solutions potentielles pour contrer ces problèmes.
2. Propriété intellectuelle et données personnelles : Avec l'IA capable de générer du contenu, les questions de propriété intellectuelle deviennent complexes. Le livre examine les aspects juridiques, les défis et les pistes possibles pour respecter la propriété des artistes et encadrer la génération d'œuvre par IA. Il aborde aussi la notion de respect de la réglementation liée aux données personnelles lors du développement et de l’utilisation de l’IA générative.
3. Biais algorithmiques : Les outils d'IA sont entraînés sur des données qui peuvent contenir des biais inhérents, ce qui peut conduire à des discriminations ou des stéréotypes dans leurs résultats. Le livre blanc souligne ces défis et propose des façons de les atténuer pour créer une IA plus équitable et représentative de la diversité de notre société.
4. Impact environnemental : L'IA n'est pas seulement un défi éthique ou sociétal, mais également environnemental. L'entraînement des modèles d'IA est très énergivore et contribue à l'émission de gaz à effet de serre. Le rapport explore les impacts directs et indirects et les moyens de minimiser cet impact.

"Les meilleurs esprits de notre génération passent leur temps à faire cliquer des gens sur des publicités", a déploré un des premiers employés de Facebook. Et si nous pouvions ensemble redonner un sens à la technologie? C’est la mission que Data For Good s’est donnée. Soyons techno-lucides à l’ère de l’IA générative.

📺 Webinar IA générative​

Le livre blanc a été présenté pendant un webinar accessible ici

🔎 Contact​

Contacts (presse, conférences, ...) à genai@dataforgood.fr

📚 La newsletter IA générative​

Nous publions tous les mois des newsletters sur l'IA générative et ses enjeux sociaux et environnementaux