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Splunk et le Forum Économique Mondial s’unissent pour une meilleure adoption de l’IA

L’Intelligence Artificielle (IA) peut se mettre au service du bien social, comme l’ont démontré certaines utilisations de Splunk dans le domaine de la santé et dans le monde universitaire. Pourtant, selon notre rapport sur les « dark data » publié l’année dernière, seuls 15% des entreprises et organismes publics utilisent des solutions d’IA. Cela est dû principalement à un manque de compétences. Une question s’impose donc : comment aider ces organisations à saisir tout le potentiel de l’IA ?

Dans le cadre de notre partenariat avec le Forum Économique Mondial, Splunk a contribué au projet « AI Procurement in a Box ». Nous sommes fiers de pouvoir le présenter aujourd’hui après dix-huit mois d’échanges et de travail avec nos partenaires. Le résultat est une véritable boîte à outils de l’IA qui, nous l’espérons, aidera les organismes publics à se poser les bonnes questions avant de s’engager dans un projet d’IA. 

Dans ce blog, je voudrais relayer les grands enseignements de ce travail afin d’orienter celui des équipes en charge de la commande publique.

« AI Procurement in a Box »

Passons d’abord en revue le contenu de notre boîte à outils. Elle contient trois documents :

  • Le document de présentation du projet, expliquant le contexte et l’usage voulu pour le guide ;
  • Les lignes directrices (guidelines), qui listent les principales dimensions à prendre en compte lors d’une commande de solutions d’ IA ;
  • Le Workbook, qui contient une étude de risques, une checklist des questions à se poser, des exemples d’obligations à imposer, ainsi que des études de cas sur la commande publique de l’IA.

Government Artificial Intelligence Readiness Index 2019

Government Artificial Intelligence Readiness Index 2019 (Image : Oxford Insights and International Development Research Centre )

Dans cet article de blog je souhaiterais m’arrêter sur les lignes directrices. Il y en a 10 dans le document, mais concentrons-nous aujourd’hui sur 5 principes majeurs à prendre en considération avant le lancement d’un appel d’offres et lors de l’évaluation des projets reçus. 

Règle #1 : Commencer par identifier le problème plutôt que la solution

Les technologies de l’IA évoluent rapidement et de nouvelles solutions apparaissent constamment sur le marché. En s’appliquant à identifier le problème à résoudre ainsi que les opportunités, il vous sera plus facile de découvrir la solution la plus adéquate. Vous réaliserez peut-être que vous étiez concentré sur un symptôme plutôt que sur le problème réel ! Assurez-vous également que vous avez réellement besoin de l’IA pour régler ce problème. 

Règle #2 : S’assurer d’avoir les données nécessaires

Chez Splunk nous sommes bien placés pour savoir que l’IA n’est rien sans les données… Avant de lancer un appel d’offres, il est donc nécessaire d’avoir accès à des données pertinentes et de mettre en place un cadre de gouvernance de données adéquat. 

Règle #3 : Mettre en place une équipe pluridisciplinaire avec des compétences variées

L’IA requiert la maîtrise d’une série de disciplines interdépendantes : l’expertise du secteur d’application (tels que la santé ou le transport), l’ingénierie des données et des systèmes, la science des données, le développement de modèles, la visualisation, et bien entendu la maîtrise des règles éthiques. C’est en constituant un groupe équipé de ces diverses compétences que les organismes publics pourront au mieux évaluer les projets en lice. En outre, les équipes doivent aussi refléter la diversité de nos sociétés pour réduire au maximum les biais générés par l’IA. 

Règle #4 : Adopter les principes de transparence et de responsabilité

Pour gagner la confiance du grand public, les technologies d’IA doivent permettre une certaine transparence et éviter le phénomène de la fameuse « boîte noire ». Il est important, dans la mesure du possible, de pouvoir expliquer les décisions de l’IA en ayant accès à des informations sur le développement du modèle, les données utilisées pour son apprentissage, et les biais qu’il pourrait entraîner. 

Règle #5 : S’assurer du transfert de compétences avec le fournisseur choisi

Les technologies basées sur l’IA sont loin d’être statiques. Elles évoluent avec le temps et requièrent une évaluation régulière pour s’assurer que le modèle demeure correct et conforme aux règles éthiques fixées au départ. Les équipes doivent également être formées pour assurer la maintenance du modèle sur le long terme. 

Et maintenant ?

Cette boîte à outils a déjà été testée par des services publics (notamment au Royaume-Uni et au Bahreïn) et nous sommes maintenant en train de la faire connaître auprès d’autres autorités publiques en France et en Europe. Ce guide n’est pas gravé dans le marbre : le Forum Économique Mondial tient à ce qu’il évolue sur la base de retours d’expériences. 

Si vous-mêmes êtes intéressé, n’hésitez pas à nous contacter et nous assurerons la liaison avec les équipes du Forum Économique Mondial. Nos experts Mark Woods et Greg Ainslie-Malik répondront aux questions que vous vous posez pour enfin faire décoller l’IA dans votre organisation !

Clara Lemaire
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Clara Lemaire

Je suis en charge des affaires publiques pour Splunk, basée à Bruxelles. Mon rôle est d’améliorer la visibilité de Splunk auprès des pouvoirs publics de l’UE, ainsi qu’en France, en Allemagne et aux Pays-Bas. Chez Splunk je suis amenée à m’intéresser à de nombreux sujets, tels que l’Intelligence Artificielle et plus largement l’utilisation des Big Data, mais aussi la politique de cybersécurité et les règles de libre circulation des données entre les Etats.

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