Vers une régulation écologique et juridique de l’IA

La régulation juridique de l’IA

Le droit règlemente les sujets de droit supposant partager une même rationalité, mais il régule les machines qui ne sont pas supposées partager notre rationalité. C’est au droit de nous protéger des aléas et défaillances de l’IA et de ses usages malveillants et irresponsables.

Réguler les impacts environnementaux

La régulation de l'intelligence artificielle d'un point de vue écologique est une préoccupation essentielle compte tenu des impacts environnementaux : émissions de gaz à effet de serre et énergie consommée pour la fabrication des équipements et des usages, ressources nécessaires et terres excavées. Un dialogue entre les gouvernements, l'industrie, la recherche et la société civile est indispensable.

Des progrès dans la conception des algorithmes réduisant la puissance de calcul nécessaire pour effectuer des tâches spécifiques, imposent de mesurer le bilan carbone et énergétique d’une application d’IA de l’apprentissage à l’usage. Il est nécessaire d’élaborer des normes et des réglementations environnementales spécifiques pour l'industrie de l'IA, par exemple en encourageant l'utilisation de processeurs et de serveurs plus efficaces sur le plan énergétique. Cela pourrait inclure des limites sur la consommation d'énergie des systèmes d'IA ou des exigences de déclaration environnementale pour les entreprises utilisant des technologies d'IA. 

La régulation de l'IA d'un point de vue écologique nécessite par ailleurs une information des consommateurs sur les impacts environnementaux au même titre que les normes de classification comme le nutriscore, système d'étiquetage nutritionnel mis en place pour aider les consommateurs à faire des choix alimentaires plus sains.

Réguler l’IA générative

L’IA générative est déjà largement une interface aux desseins des locuteurs dont ceux de se distraire et de s’économiser du travail de rédaction ou de lecture. Son utilisation naturelle est celle d’une interface à un ensemble de documents.

Le déplacement d’un curseur sur un écran est une interface connue de tous (« souris ») qui respecte fiabilité, explicabilité et utilité. Elle se formalise comme un problème de géométrie. Mais où est-on de la formalisation mathématique de l’IA générative ? Alors que l’on peut régler la promenade du curseur sur l’écran -formalisé comme étant une surface -, on ne dispose pas encore de contraintes méta-linguistiques à imposer à une IA générative pour faire qu'une conversation avec elle nous fasse progresser vers la vérité.

L’IA générative vient de la technique des « transformer » qui transforme des énoncés bien formés d’une langue en d’autres énoncés bien formés de cette langue. Cela se fait par simple addition et suppression de mots dans le respect d’une somme de contraintes entre des successions de mots apprises à partir de l’examen de très nombreuses phrases. On imagine bien une formalisation algébrique du processus de satisfaction de contraintes d’une IA générative. Mais comment parmi un ensemble de phrases qui satisfont les contraintes choisir celle qu’il faudra retourner ? Que va penser une agence réglementaire de l’IA de la fiabilité, explicabilité, utilité, transparence, des réponses de ChatGPT - ou des dizaines d’autres IA génératives - résultant de sa supervision par des armées d’humains qui renforcent les réponses à retourner ?

Comme cette IA générative s’améliore grâce aux conversations avec tous, ne devrait-elle pas être finalement déclarée comme étant un bien commun ?