IA, machine learning et big data : lois et réglementations

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    Par Sayantani Sanyal 26 mai 2021

    L’IA, les mégadonnées et l’apprentissage automatique ont connu une croissance exponentielle au cours des dernières années. Avec l’évolution de la technologie, les entreprises réalisent l’importance d’adopter l’IA et les mégadonnées dans leurs opérations. L’IA, les mégadonnées et l’apprentissage automatique créent de nouvelles opportunités passionnantes pour les entreprises et les entrepreneurs. Mais cette adoption rapide est également associée à plusieurs complexités et risques, d’où le besoin de réglementation.

    Les régulateurs et les décideurs ont du mal à suivre les évolutions constantes de la technologie et des systèmes d’IA. Les régulateurs au niveau de la gouvernance mondiale tentent de se tenir au courant du nombre croissant de développements en matière d’IA pour s’assurer que les lois et réglementations restent pertinentes face aux nouveaux défis et inventions.

    Les règlements définissent l’amélioration des politiques et des lois du secteur public pour l’utilisation et la promotion des technologies d’IA, de mégadonnées et d’apprentissage automatique. Les lois et réglementations sont obligatoires pour gérer les risques associés à l’IA et au big data. L’approche principale de ces réglementations concerne les implications financières et techniques de l’utilisation de l’IA. L’accent est mis sur les technologies d’IA sous-jacentes telles que les algorithmes d’apprentissage automatique, l’analyse des mégadonnées, le niveau de saisie des données, les informations, les tests d’algorithmes, etc.

    Comment l’IA, le Big Data et le Machine Learning sont-ils actuellement réglementés ?

    L’avancement des technologies d’intelligence artificielle et l’évolution des algorithmes d’analyse des mégadonnées et d’apprentissage automatique ont poussé les développeurs d’IA à mettre en œuvre les réglementations pour protéger la propriété et les droits attachés aux applications d’IA.

    Il existe plusieurs applications d’IA utilisées dans des secteurs tels que la défense, la santé, les affaires, l’éducation et les assurances. Une approche traditionnelle de la réglementation de ces propriétés et droits s’avérerait inefficace. Cependant, certaines des lois et réglementations existantes pour les applications d’IA en Inde incluent :

    1. Le droit d’auteur (1957) – Selon cette loi, à la fois le « code source » et le « code objet » d’une application d’IA seront protégés en tant qu’œuvres littéraires. Le développeur de l’application AI est considéré comme son propriétaire, sauf lorsque le développeur crée l’application en qualité d’un autre employé pendant la durée de l’emploi. Cette loi garantit également une utilisation équitable et une ingénierie inverse.

    2. La loi sur les brevets (1970) – Selon l’article 3(k) de cette loi, les programmes informatiques ne sont pas soumis à des brevets. Les applications d’IA peuvent être brevetées à condition qu’elles concernent le développement d’une nouvelle application d’IA, ainsi que le matériel. Il est également obligatoire de prouver que tant le logiciel que le matériel de l’application sont des contenus essentiels pour l’invention.

    Les mégadonnées et l’analyse de données ont aidé plusieurs entreprises à se développer sur le marché concurrentiel. L’analyse des mégadonnées implique une recherche approfondie à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique, pour tirer des enseignements de quantités massives d’informations et développer des plans d’action stratégiques pour développer et amplifier la croissance de l’entreprise. Étant donné que le big data tourne autour de la qualité des sources de données, des problèmes anti-trust, des informations des consommateurs, etc., ses politiques de confidentialité comportent plusieurs risques et complexités.

    Actuellement, aucune juridiction au monde n’a été en mesure d’élaborer des lois réglementaires concernant les mégadonnées. Bien qu’aux États-Unis, toute entreprise intéressée à s’engager dans des activités de big data et d’apprentissage automatique doit respecter les politiques sectorielles spécifiées qui s’appliquent aux différentes entreprises. Ces politiques protègent les données impliquées dans les opérations commerciales et autres contrats commerciaux.

    L’apprentissage automatique implique des réseaux de neurones profonds et une analyse statistique. Ces algorithmes fournissent des résultats en temps réel et sont également sujets à des risques. La régulation des algorithmes d’apprentissage automatique est nécessaire car elle impacte la précision de ses résultats. Les performances du modèle d’IA dépendent de la validité des sources de données et du processus de collecte via l’apprentissage automatique et l’analyse des données.

    Il est reconnu qu’il existe plusieurs défis et risques liés à la mise en œuvre de l’IA, du big data et de l’apprentissage automatique dans les opérations industrielles. L’utilisation d’outils et d’applications d’IA donne un avantage concurrentiel aux entreprises. Dans les années à venir, l’IA se développera et les juridictions du monde entier élaboreront des réglementations pour assurer le bon fonctionnement des opérations commerciales ainsi que pour protéger les droits et les problèmes de propriété concernant ces outils et applications.




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