IA professionnelle, culture de la donnée et pratiques éthiques

Comprendre, cadrer et utiliser l’intelligence artificielle de manière responsable. Une démarche qui allie efficacité, éthique, sobriété et protection des données.

Chiffres clés

• 75 % des organisations utilisent l’IA sans cadre clair.
• 60 % des risques viennent d’un manque de gouvernance des données.
• 80 % de l’impact IA est lié à l’entraînement des modèles.
• L’IA frugale peut diviser par 10 la consommation de ressources.
• La majorité des besoins sont couverts par des modèles légers.

Obligations légales

• IA Act : transparence, documentation, classification des risques.
• RGPD : minimisation des données, sécurité, droits des personnes.
• RGESN 2024 : sobriété et limitation des calculs IA.
• Loi REEN : réduction des impacts du numérique.

Points abordés

1. Culture de la donnée

• donnée utile vs donnée inutile
• cartographie des flux
• gestion des risques
• qualité et sobriété des données

2. IA éthique

• usages appropriés
• biais et limites
• transparence des modèles
• documentation obligatoire

3. IA frugale

• modèles légers
• IA locale ou embarquée
• réduction des appels réseau
• limitation des ressources

4. Gouvernance IA

• cadre interne simple
• règles d’usage
• registres d’outils IA
• plan de montée en compétence

5. Accompagnement des équipes

• formation IA responsable
• ateliers pratiques
• intégration dans les workflows

Cas d’usage réel

Une collectivité a mis en place une IA frugale avec cartographie des données sensibles, gouvernance interne et formation. Résultat : risques réduits, performance maîtrisée, usage plus responsable.

Aides disponibles

• OPCO (IA / données)
• aides régionales IA responsable
• fonds transition écologique
• budgets internes innovation