Vers la transparence par conception pour l'intelligence artificielle

Dans cet article, nous développons le concept de Transparence par Conception qui sert de guide pratique pour aider à promouvoir les fonctions bénéfiques de la transparence tout en atténuant ses défis dans les environnements de prise de décision automatisée (ADM). Avec la montée de l'intelligence artificielle (IA) et la capacité des systèmes d'IA à prendre des décisions automatisées et auto-apprises, un appel à la transparence sur la manière dont ces systèmes prennent des décisions a retenti dans les cercles académiques et politiques. Le terme transparence, cependant, se rapporte à plusieurs concepts, remplit de nombreuses fonctions, et porte différentes promesses qui peinent à se concrétiser dans des applications pratiques. En effet, la complexité de la transparence pour l'ADM montre une tension entre la transparence en tant qu'idéal normatif et sa traduction en application pratique. Pour aborder cette tension, nous procédons d'abord à une revue de la transparence, analysant ses défis et ses limites concernant les pratiques de prise de décision automatisée. Nous examinons ensuite les leçons tirées du développement de la Protection de la vie privée par conception, comme base pour développer les principes de Transparence par Conception. Enfin, nous proposons un ensemble de neuf principes couvrant les considérations contextuelles, techniques, informationnelles et sensibles aux parties prenantes pertinentes. La Transparence par Conception est un modèle qui aide les organisations à concevoir des systèmes d'IA transparents, en intégrant ces principes étape par étape et comme une valeur ex-ante, non comme une réflexion après coup.