{"id":55537,"date":"2026-06-22T10:16:58","date_gmt":"2026-06-22T14:16:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.oiq.qc.ca\/?post_type=publication&p=55537"},"modified":"2026-06-22T10:16:59","modified_gmt":"2026-06-22T14:16:59","slug":"ingenieures-ingenieurs-garants-ia-responsable","status":"publish","type":"publication","link":"https:\/\/www.oiq.qc.ca\/en\/publication\/ingenieures-ingenieurs-garants-ia-responsable\/","title":{"rendered":"Ing\u00e9nieures et ing\u00e9nieurs, garants d\u2019une IA responsable"},"content":{"rendered":"
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Souvent per\u00e7ue comme une irruption soudaine de la science-\ufb01ction dans notre quotidien, l\u2019intelligence arti\ufb01cielle (IA) s\u2019inscrit dans une s\u00e9rie d\u2019\u00e9volutions amorc\u00e9es d\u00e8s la premi\u00e8re r\u00e9volution industrielle, qui ont fa\u00e7onn\u00e9 les \u00e9conomies.<\/p>\n

Promesse de solutions \u00e0 des probl\u00e8mes complexes, cette innovation pr\u00e9sente n\u00e9anmoins des risques, dont l\u2019ampli\ufb01cation de probl\u00e8mes soci\u00e9taux et environnementaux. Qui plus est, l\u2019\u00e9volution des technologies d\u2019IA ne montre aucun signe d\u2019essoufflement : les avantages \u00e9conomiques qu\u2019elles g\u00e9n\u00e8rent, tout au long de leur cycle de vie, alimentent la course \u00e0 la rentabilit\u00e9 et les dynamiques de pouvoir dans un paysage g\u00e9opolitique complexe.<\/p>\n

Dans ce contexte, comment les encadrer? Devant ces d\u00e9\ufb01s, une IA responsable et digne de con\ufb01ance s\u2019impose, une IA \u00e9thique et s\u00fbre, tant dans sa conception que dans son utilisation des outils et des donn\u00e9es. Dans cet effort, le r\u00f4le des ing\u00e9nieures et des ing\u00e9nieurs est crucial.<\/p>\n

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LA TRANSPARENCE COMME GARDE-FOU<\/h2>\n

Bien qu\u2019il existe diff\u00e9rentes approches, un consensus se dessine autour de cadres de r\u00e9f\u00e9rence d\u2019une gouvernance responsable de l\u2019IA. La D\u00e9claration de Montr\u00e9al<\/a>, qui vise \u00e0 orienter le d\u00e9veloppement de l\u2019IA vers une voie \u00e9thique, en fait partie. Les principes de l\u2019OCDE<\/a>, qui reposent sur des valeurs cl\u00e9s comme la croissance inclusive, l\u2019\u00e9quit\u00e9, la robustesse, la transparence et l\u2019explicabilit\u00e9 constituent un autre rep\u00e8re largement reconnu.<\/p>\n

La transparence et l\u2019explicabilit\u00e9 sont les fondements de la tra\u00e7abilit\u00e9, qui permet de mieux rep\u00e9rer et de comprendre les algorithmes de l\u2019IA. Non seulement elles limitent les risques d\u2019atteinte \u00e0 la vie priv\u00e9e et \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es, mais elles contribuent aussi \u00e0 r\u00e9duire l\u2019asym\u00e9trie de l\u2019information relative \u00e0 ces syst\u00e8mes. Elles facilitent \u00e9galement leur audit a\ufb01n d\u2019en assurer la conformit\u00e9 aux normes, r\u00e8glements et lois.<\/p>\n

Pour encadrer le cycle de vie de l\u2019IA, la transparence doit porter non seulement sur les algorithmes, mais aussi sur les modalit\u00e9s d\u2019utilisation et sur la gouvernance des donn\u00e9es. Un manque de transparence peut favoriser l\u2019insertion de biais et de pratiques discriminatoires, entra\u00eener une distorsion des faits et des formes de manipulation \u00e9motionnelle, ou encore compromettre le respect de la propri\u00e9t\u00e9 intellectuelle. Il faut aussi tenir compte des r\u00e9percussions environnementales, notamment de l\u2019empreinte carbone, ainsi que de la consommation d\u2019eau et du recours \u00e0 des min\u00e9raux critiques. Devant l\u2019opacit\u00e9 des syst\u00e8mes d\u2019apprentissage profond, il devient prioritaire de rendre explicites les biais et les m\u00e9canismes internes.<\/p>\n

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IMPUTABILIT\u00c9 : TOUS GARDIENS DES PRATIQUES RESPONSABLES<\/h2>\n

L\u2019IA responsable n\u2019est pas une destination. C\u2019est plut\u00f4t un voyage : son d\u00e9ploiement exige un audit proactif et des boucles de r\u00e9troaction continues a\ufb01n de r\u00e9ajuster p\u00e9riodiquement ses composants et param\u00e8tres, puis de r\u00e9entra\u00eener le mod\u00e8le \u2013 une d\u00e9marche it\u00e9rative essentielle pour corriger les d\u00e9rives potentielles, garantir un usage conforme \u00e0 l\u2019int\u00e9r\u00eat du public et maintenir la \ufb01abilit\u00e9 du syst\u00e8me dans le temps.<\/p>\n

Dans la course au progr\u00e8s technologique, l\u2019accent a longtemps \u00e9t\u00e9 mis sur la technique, malgr\u00e9 les risques de d\u00e9rives. Dans le secteur des TI et du num\u00e9rique, ce\u2011e d\u00e9marche a souvent laiss\u00e9 aux seules \u00e9quipes de conception et de d\u00e9veloppement le soin de veiller \u00e0 ce que les syst\u00e8mes servent l\u2019int\u00e9r\u00eat public, sans disposer des outils ni de l\u2019encadrement ad\u00e9quats. Or, les ing\u00e9nieures et ing\u00e9nieurs ont une responsabilit\u00e9 envers le public<\/a>.<\/p>\n

Par cons\u00e9quent, il est essentiel qu\u2019ils comprennent la technologie et ses effets, d\u00e9veloppent leur sens critique et s\u2019ouvrent \u00e0 des collaborations multidisciplinaires et multipartites, tout en poursuivant une formation continue. Une telle compr\u00e9hension syst\u00e9mique leur perme\u2011ra de rep\u00e9rer les d\u00e9\ufb01s et d\u2019en tenir compte aux diff\u00e9rentes \u00e9tapes du cycle de vie des projets d\u2019ing\u00e9nierie.<\/p>\n

Depuis quelques ann\u00e9es, en plus des cadres de r\u00e9f\u00e9rence pr\u00e9c\u00e9demment cit\u00e9s, des ressources et des outils pratiques \u00e0 l\u2019attention des d\u00e9veloppeurs ont vu le jour. Citons entre autres l\u2019AI Risk Management Framework du NIST ou l\u2019Ethically Aligned Design d\u2019IEEE. D\u2019autres documents, comme le guide Data Justice in Practice: A Guide for Developers, du PMIA, offrent une analyse approfondie de dimensions fondamentales, dont la justice appliqu\u00e9e \u00e0 la gouvernance des donn\u00e9es. Ces ressources peuvent servir de rep\u00e8res pour concevoir des syst\u00e8mes responsables.<\/p>\n

L\u2019IA responsable n\u2019est pas facultative. C\u2019est un imp\u00e9ratif \u00e9thique et professionnel pour les ing\u00e9nieures et ing\u00e9nieurs. Il est essentiel qu\u2019ils d\u00e9veloppent un regard critique et une vision d\u2019ensemble. Une telle d\u00e9marche suppose d\u2019\u00e9largir leurs perspectives a\ufb01n de prendre en compte l\u2019ensemble des cons\u00e9quences soci\u00e9tales de l\u2019IA. Alors, coll\u00e8gues ing\u00e9nieures et ing\u00e9nieurs, honorons la tradition canadienne de l\u2019ing\u00e9nierie responsable en endossant sans attendre le r\u00f4le de garants d\u2019une IA au service du bien commun.<\/p>\n\n<\/div> <\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n

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Il est essentiel que les ing\u00e9nieures et ing\u00e9nieurs comprennent la technologie et ses effets, d\u00e9veloppent leur sens critique et s\u2019ouvrent \u00e0 des collaborations multidisciplinaires et multipartites, tout en adh\u00e9rant \u00e0 la formation continue.<\/p>\n\n<\/div> <\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n

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Sophie Fallaha, ing.<\/h3>\n
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Sophie Fallaha, ing., est directrice g\u00e9n\u00e9rale du Centre d\u2019expertise international de Montr\u00e9al en intelligence arti\ufb01cielle (CEIMIA), un organisme qui met au point des outils de gouvernance de l\u2019IA dans un contexte de collaboration internationale. Elle a \u00e9t\u00e9 appuy\u00e9e dans la r\u00e9daction par Arnaud Quenneville-Langis, ing., gestionnaire de projets, Catherine Berbery, gestionnaire, \u00c9cosyst\u00e8me et partenariats, et Gwena\u00eblle Le Peuch, gestionnaire, Communications au CEIMIA.<\/p>\n\n<\/div> <\/div>\n

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Notes
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