Comparer les cadres d'IA : Comment décider si vous en avez besoin et lequel choisir
72% des organisations utilisent régulièrement des technologies d'IA — pourtant, 44% des organisations ont connu des impacts négatifs liés à l'IA, incluant des préoccupations en matière de confidentialité des données et des biais dans les modèles d'IA.
Alors que l'adoption des outils d'intelligence artificielle explose, la sécurité est devenue une préoccupation majeure, allant des violations de données aux dilemmes éthiques. Pour relever ces défis, une variété de cadres d'IA ont été développés, chacun conçu pour fournir des conseils et des meilleures pratiques pour gérer les risques uniques associés à l'IA.
Mais de nombreuses entreprises sont confrontées à des questions pressantes, telles que : Qu'est-ce qu'un cadre d'IA exactement ? Quelles sont les différences entre eux ? Mon organisation doit-elle en adopter un ? Si oui, lequel ? Par où commencer ?
Plongeons dans les essentiels des principaux cadres d'IA pour répondre à ces questions et bien plus encore.
Qu'est-ce qu'un cadre de cybersécurité pour l'intelligence artificielle, et devez-vous en adopter un ?
Alors que l'IA continue de transformer les industries et de remodeler les économies, les organisations et les responsables gouvernementaux reconnaissent la nécessité de cadres organisés pour gérer les risques de sécurité uniques associés à l'IA. L'introduction de la Loi sur l'IA de l'UE, ainsi que des initiatives similaires dans le monde entier, souligne l'urgence de réglementer l'IA et d'établir de solides pratiques de gouvernance de l'IA.
Les cadres d'IA fournissent une approche structurée pour identifier, évaluer et atténuer les risques associés à l'IA, garantissant que les organisations peuvent exploiter le potentiel de la technologie tout en se protégeant contre ses pièges.
Examinons certains des avantages de l'adoption d'un cadre formel d'IA :
1. Conseils pour établir une gouvernance solide de l'IA
Un cadre d'IA offre des conseils complets pour établir une gouvernance robuste de l'IA et mettre en œuvre des meilleures pratiques de sécurité. Ces cadres servent de plans pour les organisations, les aidant à mettre en place les structures, les politiques et les procédures nécessaires pour gérer l'IA de manière efficace.
En suivant un cadre bien défini, les organisations peuvent s'assurer que leurs systèmes d'IA sont conçus, développés et déployés en tenant compte de la sécurité, minimisant les risques et améliorant la résilience globale de leurs initiatives en matière d'IA.
2. Résoudre les risques uniques associés à l'IA
L'IA introduit un nouvel ensemble de risques distincts de ceux généralement rencontrés dans les organisations. Ceux-ci incluent les biais algorithmiques, les attaques adversariales et les vulnérabilités des modèles, entre autres.
Un cadre d'IA fournit une approche structurée pour gérer ces risques uniques, offrant des outils et des stratégies spécifiques pour les identifier et les atténuer. Sans un tel cadre, les organisations pourraient avoir du mal à naviguer dans le paysage complexe des risques liés à l'IA, se laissant potentiellement exposées à des vulnérabilités imprévues.
3. Réduire la probabilité de violations de données introduites par l'IA
Les systèmes d'IA reposent souvent sur des quantités énormes de données, dont certaines peuvent être sensibles ou contenir des informations personnellement identifiables. Si ces systèmes ne sont pas correctement gérés, ils peuvent devenir des cibles pour des cyberattaques, entraînant des violations de données importantes.
En adoptant un cadre d'IA, les organisations peuvent mettre en œuvre des mesures de protection des données robustes, telles que le cryptage, les contrôles d'accès et les pratiques de gestion sécurisée des données, réduisant ainsi la probabilité de violations et garantissant que les données sont protégées tout au long du cycle de vie de l'IA.
4. Assurer que le personnel comprend les risques et les opportunités de l'IA
L'un des principaux avantages d'un cadre d'IA est qu'il aide à garantir que tout le personnel d'une organisation comprend les risques et les opportunités associés à l'IA. Ces cadres incluent souvent des composants de formation et de sensibilisation qui éduquent les employés sur la manière de développer, déployer et utiliser les outils d'IA de manière responsable et sécurisée. Cela améliore non seulement la sécurité des systèmes d'IA, mais permet également aux employés d'exploiter l'IA de manière à maximiser ses bénéfices tout en minimisant les risques.
5. Simplifier la conformité avec les nouvelles réglementations sur l'IA
À mesure que l'IA continue d'évoluer, le paysage réglementaire qui l'entoure évolue également. La loi IA de l'UE, ainsi que d'autres lois et règlements émergents, imposent de nouvelles exigences aux organisations utilisant l'IA. Naviguer dans cet environnement juridique complexe et en constante évolution peut être difficile.
Un cadre d'IA simplifie la conformité en fournissant des directives claires et des meilleures pratiques conformes aux exigences réglementaires. Cela aide les organisations à anticiper les obligations légales, à éviter les amendes potentielles et à maintenir leur réputation dans un marché en rapide évolution.
Pour déterminer si votre organisation bénéficierait de la mise en œuvre d'un cadre d'IA, vous pouvez vous poser les questions suivantes :
- Dans quelle mesure notre organisation utilise-t-elle des outils d'IA ? Les technologies d'IA sont-elles indispensables à nos opérations, à nos processus de prise de décision ou à nos interactions avec les clients ? Quelle est l'importance de ces systèmes d'IA pour nos fonctions commerciales ?
- Quels types de données nos systèmes d'IA traitent-ils ? Nos modèles d'IA traitent-ils des informations sensibles, propriétaires ou personnellement identifiables (PII) ? Comment sécurisons-nous actuellement les données utilisées pour entraîner et déployer les modèles d'IA ?
- Quels sont les risques potentiels associés à nos systèmes ou à notre utilisation de l'IA ? Avons-nous identifié les risques spécifiques que les systèmes d'IA pourraient introduire, tels que les biais, les attaques adversariales ou les vulnérabilités des modèles ? Comment ces risques pourraient-ils impacter notre organisation, nos clients ou nos parties prenantes s'ils ne sont pas correctement gérés ?
- Dans quelle mesure notre organisation est-elle bien préparée à gérer les incidents de sécurité liés à l'IA ? Avons-nous des protocoles en place pour détecter, répondre et atténuer les violations ou incidents de sécurité liés à l'IA ? Quelle serait notre rapidité à nous remettre d'un incident de sécurité lié à l'IA et quelles en seraient les conséquences ?
- Avons-nous les compétences nécessaires en IA au sein de notre organisation ? Notre équipe possède-t-elle les connaissances et les compétences requises pour relever les défis de sécurité uniques posés par l'IA ? Sommes-nous équipés pour surveiller et améliorer en continu la sécurité de nos systèmes d'IA ?
- Sommes-nous conformes aux réglementations et normes relatives à l'IA ? Existe-t-il des réglementations ou des normes émergentes en matière d'IA, telles que la loi IA de l'UE, auxquelles notre organisation doit se conformer ? Quelle est notre confiance dans notre capacité à satisfaire à ces exigences légales et réglementaires ?
- Comment assurons-nous l'utilisation éthique de l'IA dans notre organisation ? Avons-nous un cadre en place pour garantir que nos systèmes d'IA sont équitables, transparents et alignés sur des principes éthiques ? Comment gérons-nous les biais et les risques éthiques potentiels dans nos modèles d'IA ?
- Quel est notre niveau de gouvernance et de supervision de l'IA ? Avons-nous des structures de gouvernance claires et des mécanismes de responsabilité pour superviser le développement et le déploiement de l'IA ? Comment nous assurons-nous que les projets d'IA sont alignés sur nos valeurs et objectifs organisationnels ?
- Comment abordons-nous actuellement la transparence et l'explicabilité de nos systèmes d'IA ? Pouvons-nous expliquer comment nos systèmes d'IA prennent des décisions et communiquons-nous cela efficacement aux utilisateurs et aux parties prenantes ? Quelle est la transparence de nos processus d'IA et fournissons-nous des mécanismes de vérification et de responsabilité ?
- Quel est l'impact potentiel des défaillances ou des violations de données des systèmes d'IA sur notre organisation ? Quelles pourraient être les conséquences financières, réputationnelles ou opérationnelles si nos systèmes d'IA étaient compromis ? À quel point est-il important pour notre organisation d'atténuer ces risques de manière proactive ?
Si ces questions révèlent des lacunes dans vos pratiques actuelles en matière d'IA, envisagez de mettre en œuvre un cadre d'IA pour vous aider à traiter ces préoccupations de manière systématique.
La question suivante à considérer est celle du cadre à adopter. Examinons certains des cadres d'IA les plus importants et les types d'organisations auxquels ils s'appliquent le mieux.
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Quel cadre d'IA répond à vos besoins ? Comparaison des principaux cadres de l'IA
Étant donné que l'IA est un domaine relativement nouveau, ces cadres d'IA sont encore à leurs débuts. Il peut être très difficile de comprendre les différences entre eux et leurs directives et normes qui se chevauchent. Et parce que tant de cadres d'IA partagent des objectifs similaires, il peut être difficile de discerner lequel est le mieux adapté pour votre organisation.
Ci-dessous, nous partagerons un aperçu des principaux cadres d'IA pour comprendre leurs domaines de concentration spécifiques et vous aider à choisir le cadre - ou la combinaison de cadres - qui correspond le mieux à vos objectifs.
| Framework | Governing body | Purpose | Applicable to | Certification? | General requirements |
|---|---|---|---|---|---|
| NIST AI RMF | National Institute of Standards and Technology (NIST) | Guide organizations in managing AI-related risks | Organizations of all sizes using AI | Voluntary | Focuses on risk management, transparency, accountability, and continuous improvement |
| ISO 42001 | International Organization for Standardization (ISO) | Establish a comprehensive AI management system | Organizations implementing AI systems | Certification | Requires setting up an AI management system with policies, risk management, and continuous improvement processes |
| OECD AI Principles | Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) | Promote responsible stewardship of AI | Governments, organizations, and stakeholders using AI | Voluntary | Emphasizes human rights, fairness, transparency, and accountability in AI use |
| IEEE AI Ethics Guidelines | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) | Ensure AI systems align with ethical principles | Engineers, policymakers, and organizations developing AI | Voluntary | Promotes ethical AI design, focusing on human rights, transparency, and accountability |
| British Standards Institution AI Standard | British Standards Institution (BSI) | Guide the ethical design and application of AI and robotics | Organizations designing or implementing AI and robotic systems | Voluntary | Ethical risk assessment and mitigation, human-centric design, and continuous improvement |
| Google Secure AI Framework | Provide security best practices for AI | Organizations developing and deploying AI systems | Voluntary | Focuses on secure design, data protection, model integrity, and compliance | |
| OWASP AI Security and Privacy Guide | Open Web Application Security Project (OWASP) | Offer best practices for securing AI and protecting privacy | Organizations designing or implementing AI and robotic systems | Voluntary | Threat modeling, data security, model protection, and incident response |
| ISO 23894 | International Organization for Standardization (ISO) | Providee guidelines for ethical AI governance | Organizations involved in AI governance | Certification | Governance structures, risk management, and ethical considerations |
| IBM Framework for Securing Generative AI | IBM | Secure generative AI models and systems | Organizations using generative AI technologies | Voluntary | Model security, data protection, adversarial threat mitigation, and transparency |
Cadre de gestion des risques d’intelligence artificielle (AI RMF) de NIST
Le cadre de gestion des risques d'IA de NIST est conçu pour aider les organisations à gérer les risques associés au développement, au déploiement et à l'utilisation de systèmes d'IA. Publié en janvier 2023, le cadre met l'accent sur le développement d'une IA digne de confiance en abordant des aspects tels que l'équité, la transparence, la sécurité et la confidentialité.
Le cœur du cadre décrit quatre fonctions conçues pour aider les organisations à gérer les risques des systèmes d'IA : gouverner, mapper, mesurer et gérer.
Le cadre AI RMF de NIST est un cadre volontaire destiné à un large éventail d'organisations. Cette flexibilité permet aux organisations d'adapter le cadre à leurs besoins spécifiques, à leurs environnements réglementaires et à leurs tolérances au risque. En adoptant le cadre AI RMF, les organisations peuvent mieux naviguer dans la complexité des technologies d'IA, en s'assurant de tirer parti des avantages de l'IA tout en atténuant les risques potentiels.
ISO 42001
L'ISO 42001 fournit un cadre complet pour établir, mettre en œuvre, maintenir et améliorer en continu un système de gestion de l'intelligence artificielle (AIMS), qui comprend toutes les politiques, procédures et contrôles qu'une organisation met en œuvre pour gérer les risques liés à l'IA. La norme internationale a été créée grâce à la collaboration des parties prenantes mondiales, y compris les entreprises technologiques, les décideurs politiques et les organisations communautaires, et offre aux organisations un moyen de démontrer leur engagement envers l'excellence en matière de gouvernance de l'IA.
La conformité à l'ISO 42001 implique la mise en œuvre de politiques et de procédures pour développer et déployer une IA digne de confiance, en suivant la méthodologie Plan-Do-Check-Act. Plutôt que de se concentrer sur des applications d'IA spécifiques, il fournit un cadre pratique pour gérer les risques et les opportunités liés à l'IA dans l'ensemble d'une organisation.
Contrairement à l'AI RMF de NIST, l'ISO 42001 est un cadre d'IA certifiable. Les organisations peuvent démontrer leur conformité en complétant un audit tiers avec un organisme de certification accrédité.
Similaire à l'ISO 27001, le processus de certification pour l'ISO 42001 implique un audit de l'étape 1 (examen de la documentation), un audit de l'étape 2 (évaluation de la mise en œuvre et de l'efficacité de l'AIMS), une décision de certification, des audits de surveillance annuels et des audits de recertification tous les trois ans.
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Secureframe introduit la prise en charge du NIST AI RMF et de l'ISO 42001
Principes de l'IA de l'OCDE
Développés par l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) pour promouvoir le développement et l'utilisation responsables de l'IA, ces principes ont été adoptés en 2019 et ont été approuvés par plus de 40 pays, ce qui en fait un cadre international significatif pour la gouvernance de l'IA.
Les principes de l'IA sont :
- Croissance inclusive, développement durable et bien-être : L'IA doit contribuer à la croissance économique, au bien-être social et à la durabilité environnementale. Elle doit être utilisée de manière à bénéficier à la société dans son ensemble, y compris aux groupes marginalisés et vulnérables.
- Valeurs centrées sur l'humain et équité : Les systèmes d'IA doivent être conçus et utilisés de manière à respecter les droits de l'homme, la dignité et l'autonomie. Cela inclut de garantir l'équité, de prévenir les biais et d'éviter la discrimination dans les résultats de l'IA.
- Transparence et explicabilité : Les systèmes d'IA doivent être transparents et compréhensibles pour les utilisateurs et les parties prenantes. Cela inclut de fournir des informations claires sur la manière dont les décisions de l'IA sont prises et de garantir que les systèmes d'IA puissent être audités et examinés.
- Robustesse, sécurité et sûreté : Les systèmes d'IA doivent être robustes, sécurisés et sûrs tout au long de leur cycle de vie. Cela implique des tests rigoureux, une surveillance et une gestion des risques pour prévenir les dommages, y compris les utilisations involontaires ou malveillantes.
- Responsabilité : Les organisations et les individus responsables des systèmes d'IA doivent être tenus responsables de leur bon fonctionnement et de leur impact. Cela inclut d'établir des lignes de responsabilité claires et de garantir qu'il existe des mécanismes pour traiter les problèmes découlant de l'utilisation de l'IA.
En plus des principes de base, l'OCDE fournit également des directives aux gouvernements et aux organisations sur la manière de mettre en œuvre ces principes efficacement. Par exemple, une organisation développant des solutions de santé basées sur l'IA pourrait s'assurer que ses produits soient accessibles à diverses populations, y compris les communautés mal desservies. Elle mettrait également en place des processus pour évaluer régulièrement l'accessibilité et l'impact de ses solutions d'IA sur différents groupes démographiques pour garantir que les avantages de l'IA soient répartis de manière équitable.
Lignes Directrices Éthiques de l'IA de l'IEEE
Ces lignes directrices font partie de l'initiative plus large de l'IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems, qui vise à prioriser le bien-être humain dans la création de systèmes d'IA et autonomes.
L'objectif principal des Lignes Directrices Éthiques de l'IA de l'IEEE est d'assurer que les technologies d'IA sont développées et déployées de manière éthique, transparente, équitable et bénéfique pour la société. Par exemple, ces systèmes d'IA doivent être conçus pour respecter les droits de l'homme fondamentaux tels que le droit à la vie privée et à la liberté d'expression. En adhérant à ces lignes directrices, les organisations peuvent instaurer la confiance dans leurs systèmes d'IA, atténuer les risques et promouvoir l'utilisation responsable de l'IA dans différents secteurs.
Les lignes directrices de l'IEEE sont largement respectées et servent de point de référence pour les décideurs politiques, les ingénieurs et les organisations cherchant à naviguer dans les défis éthiques posés par l'IA et les systèmes autonomes.
Norme AI de l'Institut Britannique de Normalisation
La norme BSI AI fournit un cadre structuré pour identifier, évaluer et atténuer les risques éthiques dans la conception et l'utilisation de systèmes d'IA et de robotique. Cela inclut les impacts potentiels sur la vie privée, la sécurité, les droits de l'homme et le bien-être sociétal. Elle catégorise également les dangers éthiques en différents types, tels que les risques physiques, sociétaux et environnementaux. Cela aide les organisations à évaluer comment les systèmes d'IA et de robotique peuvent poser des défis éthiques, tels que la violation de la vie privée, causer des dommages ou créer des inégalités sociales.
Les organisations sont encouragées à intégrer le cadre dans leurs processus de développement de l'IA, en particulier pendant les phases de conception et de test. Cela implique de mener des évaluations des risques éthiques, d'appliquer les directives de la norme pour atténuer les risques identifiés et de surveiller en continu la performance éthique des systèmes d'IA.
Cadre d'IA sécurisé de Google (SAIF)
Il s'agit d'un cadre de sécurité développé par Google pour guider le développement et le déploiement de systèmes d'IA sécurisés, de la collecte de données et de l'entraînement du modèle au déploiement et à la surveillance continue. En implémentant les principes décrits dans SAIF, tels que la sécurité par conception, la confidentialité des données et le déploiement et la surveillance sécurisés, les organisations peuvent construire des systèmes d'IA résistants aux attaques et conformes aux normes de sécurité et de confidentialité.
Guide de sécurité et de confidentialité de l'IA d'OWASP
Une initiative du Open Web Application Security Project (OWASP), le guide de sécurité et de confidentialité de l'IA fournit des meilleures pratiques et des recommandations pour sécuriser les systèmes d'IA et garantir qu'ils respectent la vie privée. OWASP est bien connu pour son focus sur la sécurité web, et ce guide étend sa mission au domaine de l'IA, en abordant les défis et les risques uniques associés aux technologies de l'IA.
Le guide offre un ensemble complet de meilleures pratiques pour sécuriser les systèmes d'IA et protéger la vie privée, tels que la modélisation des menaces, la sécurité des données, les défenses adversariales, l'intégrité du modèle, les techniques préservant la confidentialité, les considérations éthiques et la réponse aux incidents.
ISO/IEC 23894
Bien qu'encore en cours de développement, ISO 23894 se concentrera sur la gouvernance des systèmes d'IA, visant à fournir des lignes directrices et des meilleures pratiques complètes pour que les organisations s'assurent que leurs technologies d'IA soient gérées de manière responsable et éthique. Cela inclut la définition des rôles et responsabilités, l'établissement de politiques et l'assurance de la surveillance du développement et du déploiement de l'IA.
Un accent significatif de ISO 23894 est mis sur la gestion des risques associés aux systèmes d'IA. Cela inclut l'identification des risques éthiques, juridiques, opérationnels et de conformité réglementaire potentiels et la fourniture de stratégies pour les atténuer tout au long du cycle de vie de l'IA.
Alors que ISO 42001 fournit un cadre de système de gestion holistique pour l'IA, ISO 23894 se concentre plus étroitement sur les aspects de gouvernance et d'éthique des systèmes d'IA. Les deux normes sont complémentaires, avec 42001 offrant une perspective de gestion plus large et 23894 allant plus en profondeur dans la gouvernance et l'éthique.
Cadre IBM pour sécuriser l'IA générative
Il s'agit d'un ensemble complet de lignes directrices et de meilleures pratiques conçues par IBM pour aider les organisations à relever les défis de sécurité uniques des modèles d'IA générative, tels que ceux utilisés dans le traitement du langage naturel, la génération d'images et d'autres applications créatives.
Le cadre met l'accent sur l'importance de sécuriser les données utilisées pour entraîner les modèles d'IA générative, car ces données contiennent souvent des informations sensibles ou propriétaires. Les organisations sont encouragées à utiliser l'anonymisation des données, le cryptage et les pratiques de gestion sécurisée des données pour protéger les données d'entraînement et assurer la conformité aux réglementations sur la vie privée.
Les modèles d'IA générative peuvent être vulnérables aux attaques adversariales, où des entrées sont conçues pour manipuler le modèle afin de produire des résultats nuisibles ou trompeurs. En réponse, le cadre d'IBM conseille également aux organisations de mettre en place des mécanismes de détection, d'utiliser des techniques de défense adversariale et de tester continuellement les modèles contre les potentielles menaces pour atténuer les risques d'attaques adversariales. Le cadre suggère également d'intégrer des vérifications d'équité, des outils de détection de biais et des lignes directrices éthiques dans le processus de développement pour s'assurer que les modèles d'IA générative produisent du contenu conforme aux valeurs sociétales et aux normes éthiques.
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FAQs
Qu'est-ce que le cadre d'IA du NIST ?
Le cadre d'IA du NIST, officiellement connu sous le nom de NIST AI Risk Management Framework (AI RMF), est un ensemble de directives élaborées par le National Institute of Standards and Technology (NIST) pour aider les organisations à gérer les risques associés aux systèmes d'intelligence artificielle (IA). Le cadre fournit une approche structurée pour que les organisations évaluent, atténuent et surveillent les risques liés à l'IA, en se concentrant sur des aspects tels que la transparence, la responsabilité, l'équité et la sécurité.
Que sont les cadres d'IA ?
Les cadres d'IA sont des ensembles structurés de directives, de meilleures pratiques et de principes conçus pour guider le développement, le déploiement et la gouvernance des systèmes d'intelligence artificielle. Ces cadres aident les organisations à gérer les risques uniques associés à l'IA, tels que les biais, les vulnérabilités de sécurité et les préoccupations éthiques, tout en garantissant la conformité avec les exigences légales et réglementaires.
Comment l'IA peut-elle être utilisée pour la cybersécurité ?
L'IA peut être exploitée dans la cybersécurité pour améliorer la détection, la prévention et la réponse aux cybermenaces. Les outils alimentés par l'IA peuvent analyser de vastes quantités de données pour identifier des modèles et des anomalies pouvant indiquer une violation de sécurité ou une activité malveillante, ainsi qu'automatiser les tâches de cybersécurité courantes, telles que la surveillance du trafic réseau, l'identification des vulnérabilités et la réponse aux incidents.
Comment choisir le bon cadre d'IA sécurisé pour votre entreprise
Choisir le bon cadre d'intelligence artificielle pour votre organisation peut être une tâche ardue. Ces questions sont conçues pour vous guider tout au long du processus, vous aidant à identifier le cadre qui correspond le mieux aux objectifs spécifiques de votre organisation, à son profil de risque et à son environnement réglementaire.
En répondant à une série de questions ciblées, vous pourrez naviguer à travers les complexités de la sécurité de l'IA et faire un choix éclairé qui soutient vos initiatives d'IA tout en vous protégeant contre les risques potentiels.
En fin de compte, si vous avez besoin de gestion des risques et de gouvernance complète, choisissez le NIST AI RMF ou l'ISO 42001. Pour un fort accent sur l'éthique de l'IA et la conception centrée sur l'humain, les lignes directrices éthiques de l'IEEE ou l'ISO 23894 pourraient être idéales. Si la sécurité et la confidentialité sont vos principales préoccupations, envisagez le cadre de sécurité de l'IA de Google, le guide de sécurité et de confidentialité de l'OWASP ou le cadre IBM pour sécuriser l'IA générative. Si vous avez besoin d'une certification formelle, l'ISO 42001 ou l'ISO 23894 sont probablement les meilleurs choix. Et si l'alignement sur des normes éthiques mondiales est essentiel, les principes de l'IA de l'OCDE ou la norme AI du British Standards Institution sont de bonnes options.