{"id":17337,"date":"2021-01-29T04:54:29","date_gmt":"2021-01-29T09:54:29","guid":{"rendered":"https:\/\/intosai.nclud.com\/journal-entry\/auditing-machine-learning-algorithms\/"},"modified":"2023-05-10T00:06:47","modified_gmt":"2023-05-10T04:06:47","slug":"auditing-machine-learning-algorithms","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/fr\/journal-entry\/auditing-machine-learning-algorithms\/","title":{"rendered":"Audit des algorithmes d’apprentissage automatique\u00a0: un livre blanc pour les auditeurs publics"},"content":{"rendered":"\n
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\u00c0 mesure que le d\u00e9ploiement de l’IA et du ML s’intensifie, il sera imp\u00e9ratif pour les auditeurs publics de relever les d\u00e9fis pos\u00e9s par cette technologie progressivement invasive.<\/p>\npar Jan Roar Beckstrom, Data Scientist en chef\u2014The Innovation Lab, Bureau du v\u00e9rificateur g\u00e9n\u00e9ral de Norv\u00e8ge<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

Les autorit\u00e9s publiques et les entit\u00e9s gouvernementales ont d\u00e9j\u00e0 commenc\u00e9 \u00e0 d\u00e9velopper et \u00e0 mettre en \u0153uvre des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) pour am\u00e9liorer les services publics et r\u00e9duire les co\u00fbts.<\/p>\n\n\n\n

Bien que les gains potentiels soient immenses, cette technologie pr\u00e9sente \u00e9galement de nouveaux d\u00e9fis et risques, tels que la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es, la possibilit\u00e9 d’un traitement in\u00e9gal automatis\u00e9 et institutionnalis\u00e9 et la production de masse de d\u00e9cisions incorrectes ou discriminatoires.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 mesure que l’IA deviendra plus r\u00e9pandue, il deviendra de plus en plus n\u00e9cessaire pour les institutions sup\u00e9rieures de contr\u00f4le (ISC) d’auditer les applications bas\u00e9es sur des algorithmes d’IA et de ML, g\u00e9n\u00e9ralement effectu\u00e9es dans le cadre de cas sp\u00e9ciaux d’audit de performance ou de conformit\u00e9. De plus, les mod\u00e8les d’IA ont tendance \u00e0 \u00eatre int\u00e9gr\u00e9s dans des infrastructures de technologie de l’information (TI) plus larges, ce qui signale la n\u00e9cessit\u00e9 d’incorporer des \u00e9l\u00e9ments d’audit informatique.<\/p>\n\n\n\n

Actuellement, il existe peu de conseils pour les auditeurs publics sur la mani\u00e8re d’auditer les algorithmes d’IA et de ML. Pour combler cette lacune, le Bureau du v\u00e9rificateur g\u00e9n\u00e9ral de Norv\u00e8ge, en collaboration avec des coll\u00e8gues sp\u00e9cialistes des sciences des donn\u00e9es des ISC de Finlande, d’Allemagne, des Pays-Bas et du Royaume-Uni, a \u00e9labor\u00e9 \u00ab Auditing Machine Learning Algorithms : A White Paper for Public Auditors \u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Le document, disponible en ligne sur www.auditingalgorithms.net, r\u00e9sume les principaux risques li\u00e9s \u00e0 l’utilisation de l’IA et du ML dans les services publics. Sur la base de l’exp\u00e9rience cumul\u00e9e des audits d’IA et des audits d’autres projets de d\u00e9veloppement de logiciels, le livre blanc propose \u00e9galement un catalogue d’audit qui comprend des approches m\u00e9thodologiques pour les audits d’applications d’IA.<\/p>\n\n\n\n

Cet article aborde bri\u00e8vement certains des points cl\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Gestion de projet et gouvernance des syst\u00e8mes d’IA<\/strong><\/em><\/h2>\n\n\n\n

Une connaissance technique hautement sp\u00e9cialis\u00e9e des mod\u00e8les d’IA est-elle n\u00e9cessaire pour auditer les algorithmes ? Pas n\u00e9cessairement.<\/p>\n\n\n\n

L’audit du d\u00e9veloppement d’un syst\u00e8me d’IA a beaucoup en commun avec n’importe quel audit de gestion de projet. Si une agence gouvernementale a introduit l’IA dans un contexte sp\u00e9cifique, une tr\u00e8s bonne et simple question peut \u00eatre : \u00ab Y a-t-il un objectif clair sur la r\u00e9alisation souhait\u00e9e ? \u00bb De plus, si des consultants externes impl\u00e9mentaient le syst\u00e8me d’IA, “Existe-t-il une structure durable pour maintenir le mod\u00e8le une fois les consultants partis ?”<\/p>\n\n\n\n

Pour att\u00e9nuer le besoin de comp\u00e9tences sp\u00e9cialis\u00e9es, il est essentiel que l’agence dispose d’une documentation suffisante sur le d\u00e9veloppement du mod\u00e8le et d’un personnel en place qui comprenne le mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n

Consid\u00e9rations relatives aux donn\u00e9es<\/strong><\/em><\/h2>\n\n\n\n

La qualit\u00e9 des donn\u00e9es est toujours importante, mais dans la mod\u00e9lisation de l’IA, elle est cruciale. Des donn\u00e9es simplifi\u00e9es et biais\u00e9es peuvent conduire \u00e0 des r\u00e9sultats erron\u00e9s involontaires.<\/p>\n\n\n\n

Un exemple : si les m\u00eames donn\u00e9es sont utilis\u00e9es \u00e0 la fois pour construire le mod\u00e8le (pendant la phase de formation) et pour v\u00e9rifier les performances (pendant les tests ou la validation), les m\u00e9triques de performance seront tr\u00e8s probablement gonfl\u00e9es. Ce \u00ab surajustement \u00bb entra\u00eene une perte de performances lorsqu’il est utilis\u00e9 sur de nouvelles donn\u00e9es de production inconnues.<\/p>\n\n\n\n

Une autre consid\u00e9ration importante en mati\u00e8re de donn\u00e9es concerne la confidentialit\u00e9 et l’utilisation des donn\u00e9es personnelles. L’Union europ\u00e9enne a institu\u00e9 le R\u00e8glement g\u00e9n\u00e9ral sur la protection des donn\u00e9es (RGPD), qui maintient la minimisation des donn\u00e9es (limitation de la quantit\u00e9 d’informations personnelles utilis\u00e9es \u00e0 ce qui est n\u00e9cessaire pour atteindre l’objectif concern\u00e9) comme principe central. Dans un contexte d’IA, cela \u00e9quivaut \u00e0 restreindre l’utilisation g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des informations personnelles lors de la formation ou du test de mod\u00e8les. Bien que les pays d’autres parties du monde aient des r\u00e9glementations diff\u00e9rentes, minimiser l’utilisation des donn\u00e9es personnelles \u00e0 ce qui est strictement essentiel est une bonne r\u00e8gle empirique.<\/p>\n\n\n\n

D\u00e9veloppement d’un mod\u00e8le<\/strong><\/em><\/h2>\n\n\n\n

Le d\u00e9veloppement de mod\u00e8les transparents et bien document\u00e9s facilite la reproductibilit\u00e9, qui peut \u00eatre facilement test\u00e9e par un auditeur disposant de connaissances suffisantes en IA et ML lors d’un examen de la documentation.<\/p>\n\n\n\n

De pr\u00e9f\u00e9rence, la documentation comprendra une base de code bien structur\u00e9e et bien comment\u00e9e (selon les normes du langage de codage), des enregistrements d\u00e9taill\u00e9s du mat\u00e9riel et des logiciels utilis\u00e9s et des explications sur la fa\u00e7on dont le mod\u00e8le sera maintenu une fois mis en production.<\/p>\n\n\n\n

Il est tout aussi important que l’algorithme d’IA ou de ML s\u00e9lectionn\u00e9 soit bien articul\u00e9, en particulier si un mod\u00e8le difficile \u00e0 expliquer est utilis\u00e9. La formation et le test du mod\u00e8le choisi par rapport \u00e0 d’autres mod\u00e8les peuvent \u00eatre utiles aux auditeurs pour v\u00e9rifier le mod\u00e8le qui a \u00e9t\u00e9 choisi.<\/p>\n\n\n\n

L’\u00e9quit\u00e9 et l’\u00e9galit\u00e9 de traitement restent au premier plan du d\u00e9veloppement de mod\u00e8les, car les biais algorithmiques peuvent potentiellement conduire \u00e0 une discrimination institutionnalis\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

Si les donn\u00e9es utilis\u00e9es pour construire un mod\u00e8le sont l\u00e9g\u00e8rement biais\u00e9es, un mod\u00e8le d\u00e9velopp\u00e9 avec n\u00e9gligence peut amplifier ces propri\u00e9t\u00e9s. L’\u00e9quit\u00e9 bas\u00e9e sur les groupes n\u00e9cessite que les mod\u00e8les de ML traitent diff\u00e9rents groupes de la m\u00eame mani\u00e8re. L’\u00e9quit\u00e9 peut \u00eatre un peu plus complexe. Par exemple, si les donn\u00e9es provenant de la formation d’un mod\u00e8le d’IA incluent des disparit\u00e9s d\u00e9mographiques au niveau du groupe, le mod\u00e8le apprendra ces disparit\u00e9s, ce qui peut entra\u00eener des pr\u00e9dictions trompeuses.<\/p>\n\n\n\n

La construction d’un mod\u00e8le d’IA bas\u00e9 sur des donn\u00e9es biais\u00e9es peut conduire \u00e0 des r\u00e9sultats fauss\u00e9s, qui, \u00e0 leur tour, deviennent la base de d\u00e9cisions automatis\u00e9es qui peuvent g\u00e9n\u00e9rer des conclusions encore plus pr\u00e9judiciables.<\/p>\n\n\n\n

L’utilisation de l’IA et du ML dans le secteur public peut offrir d’\u00e9normes avantages. Dans le m\u00eame temps, il existe un r\u00e9el danger que l’\u00e9chec du d\u00e9ploiement puisse nuire \u00e0 la d\u00e9mocratie et au tissu social en favorisant potentiellement la discrimination et l’in\u00e9galit\u00e9 de traitement \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 mesure que le d\u00e9ploiement de l’IA et du ML s’intensifie, il sera imp\u00e9ratif pour les auditeurs publics de relever les d\u00e9fis pos\u00e9s par cette technologie progressivement invasive.<\/p>\n\n\n\n

“Auditing Machine Learning Algorithms: A White Paper for Public Auditors” vise \u00e0 aider les ISC \u00e0 en savoir plus sur l’audit des algorithmes d’IA et de ML et \u00e0 aider les auditeurs \u00e0 mieux se pr\u00e9parer pour relever les d\u00e9fis.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Les autorit\u00e9s publiques et les entit\u00e9s gouvernementales ont d\u00e9j\u00e0 commenc\u00e9 \u00e0 d\u00e9velopper et \u00e0 mettre en \u0153uvre des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) pour am\u00e9liorer les services publics et r\u00e9duire les co\u00fbts.<\/p>\n","protected":false},"author":127,"featured_media":7287,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"journal-categories":[2109,2105],"content-tags":[1881,1880],"country":[2937],"region":[2129],"section":[868],"coauthors":[],"class_list":["post-17337","journal-entry","type-journal-entry","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","journal-categories-hiver-2021","journal-categories-pleins-feux-sur-la-science-et-la-technologie","content-tags-apprentissage-automatique","content-tags-intelligence-artificielle","country-norway-5-fr","region-eurosai-fr","section-spotlight-on-science-and-technology-fr"],"acf":[],"yoast_head":"\nAudit des algorithmes d'apprentissage automatique\u00a0: un livre blanc pour les auditeurs publics - 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