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Livre blanc IA générative

L'Intelligence Artificielle gĂ©nĂ©rative s'immisce de plus en plus dans nos vies Ă  travers des outils (ChatGPT, Midjourney, DALL-E, etc... ) capables de gĂ©nĂ©rer des contenus (textuels, visuels et vidĂ©o) de qualitĂ© quasi-humaine et Ă  une vitesse inĂ©galĂ©e. Nous nous devons de questionner l’impact de cette rĂ©volution technologique sur notre sociĂ©tĂ©. 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 crĂ©ation en 2014, travaille inlassablement Ă  mettre le numĂ©rique au service de l'intĂ©rĂȘt gĂ©nĂ©ral. C'est dans cette perspective que nous avons conduit une recherche approfondie sur les enjeux de l'IA gĂ©nĂ©rative, ses implications directes et indirectes sur nos vies, notre environnement et notre sociĂ©tĂ©.

L'objectif de ce premier rapport est de fournir une analyse dĂ©taillĂ©e des risques prĂ©sentĂ©s par ces avancĂ©es technologiques, tout en proposant des recommandations ciblĂ©es aux utilisateurs, aux dĂ©cideurs et aux dĂ©veloppeurs, afin de maximiser l’impact positif de l'IA gĂ©nĂ©rative sur la sociĂ©tĂ© et minimiser les risques qui lui sont associĂ©s.

📖 Le livre blanc​

Le Livre blanc "Les grands défis de l'IA générative"

Nous sommes ravis de vous partager notre premier livre blanc "Les grands dĂ©fis de l’IA gĂ©nĂ©rative". Cet ouvrage est le fruit d'un travail collectif menĂ© par des dizaines d’experts data et IA, bĂ©nĂ©voles de l’association issus de la sociĂ©tĂ© civile entre janvier et juin 2023. Il vise Ă  fournir un cadre de comprĂ©hension et Ă  poser les bases d’une rĂ©flexion collective sur notre rapport Ă  cette technologie et ses impacts sur notre sociĂ©tĂ©.

Ce premier rapport aborde 4 sujets principaux :

  1. Fiabilité de l'information : Dans un monde dans lequel l'IA générative peut créer des contenus trÚs 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 problÚmes.
  2. PropriĂ©tĂ© intellectuelle et donnĂ©es personnelles : Avec l'IA capable de gĂ©nĂ©rer du contenu, les questions de propriĂ©tĂ© intellectuelle deviennent complexes. Le livre examine les aspects juridiques, les dĂ©fis et les pistes possibles pour respecter la propriĂ©tĂ© des artistes et encadrer la gĂ©nĂ©ration d'Ɠuvre par IA. Il aborde aussi la notion de respect de la rĂ©glementation liĂ©e aux donnĂ©es personnelles lors du dĂ©veloppement et de l’utilisation de l’IA gĂ©nĂ©rative.
  3. Biais algorithmiques : Les outils d'IA sont entraßnés 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'entraßnement des modÚles d'IA est trÚs 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 gĂ©nĂ©ration passent leur temps Ă  faire cliquer des gens sur des publicitĂ©s", a dĂ©plorĂ© un des premiers employĂ©s de Facebook. Et si nous pouvions ensemble redonner un sens Ă  la technologie? C’est la mission que Data For Good s’est donnĂ©e. Soyons techno-lucides Ă  l’ùre de l’IA gĂ©nĂ©rative.

🔎 Contact​

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

📚 La newsletter IA gĂ©nĂ©rative​

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