les Enjeux de l'IA : Éthique, Responsabilité et Durabilité

Quel principe éthique stipule que les systèmes d'IA doivent fonctionner de manière transparente et explicable ?

• Justice

• Transparence

• Non-malfaisance

• Responsabilité

Answer explanation

Le principe éthique qui stipule que les systèmes d'IA doivent fonctionner de manière transparente et explicable est la transparence.

Quel terme décrit le biais qui se produit lorsque les données utilisées pour entraîner un modèle d'IA reflètent des préjugés humains ?

• Biais cognitif

• Biais de confirmation

• Biais algorithmique

• Biais de sélection

Answer explanation

Le terme qui décrit le biais causé par les préjugés humains dans les données d'entraînement d'un modèle d'IA est le 'Biais algorithmique'.

Pourquoi est-il important de considérer l'équité dans le développement des systèmes d'IA ?

• Pour réduire les coûts de développement

• Pour assurer que les systèmes d'IA bénéficient équitablement à toutes les populations

• Pour accélérer le processus de développement

• Pour maximiser les profits

Answer explanation

Il est important de considérer l'équité dans le développement des systèmes d'IA pour assurer que les systèmes bénéficient équitablement à toutes les populations.

Qui est généralement responsable des actions et des décisions prises par un système d'IA ?

• Le développeur de l'IA

• Le propriétaire de l'IA

• L'utilisateur final

• Toutes les réponses ci-dessus

Answer explanation

Le développeur de l'IA et le propriétaire de l'IA sont généralement responsables des actions et des décisions prises par un système d'IA.

Quel cadre est souvent utilisé pour assurer la responsabilité des systèmes d'IA ?

• Normes ISO

• Cadre de gouvernance de l'IA

• Charte des droits numériques

• Directive européenne sur les machines

Answer explanation

Le cadre de gouvernance de l'IA est souvent utilisé pour assurer la responsabilité des systèmes d'IA.

Qu'est-ce que l'« auditing algorithmique » ?

• Un processus de maintenance régulière des systèmes d'IA

• Une évaluation systématique des algorithmes pour détecter les biais et les erreurs

• Un test de performance pour les systèmes d'IA

• Une méthode de cryptage des données utilisées par l'IA

Answer explanation

Une évaluation systématique des algorithmes pour détecter les biais et les erreurs

Quel est l'impact environnemental principal lié à l'utilisation des systèmes d'IA ?

• Augmentation des déchets électroniques

• Augmentation de la consommation d'énergie

• Augmentation de la pollution de l'air

• Augmentation de la déforestation

Answer explanation

L'impact environnemental principal lié à l'utilisation des systèmes d'IA est l'augmentation de la consommation d'énergie.

Quelles sont les meilleures pratiques pour réduire l'empreinte carbone des systèmes d'IA ?

• Utiliser des centres de données plus proches des utilisateurs

• Optimiser les algorithmes pour réduire la consommation d'énergie

• Utiliser des sources d'énergie renouvelables pour alimenter les centres de données

• Toutes les réponses ci-dessus

Answer explanation

Les meilleures pratiques pour réduire l'empreinte carbone des systèmes d'IA incluent l'utilisation de centres de données plus proches des utilisateurs, l'optimisation des algorithmes pour réduire la consommation d'énergie et l'utilisation de sources d'énergie renouvelables pour alimenter les centres de données.

Pourquoi est-il important de considérer la durabilité dans le développement de l'IA ?

• Pour minimiser l'impact environnemental négatif

• Pour réduire les coûts de fonctionnement

• Pour améliorer l'efficacité des systèmes

• Pour augmenter la vitesse de traitement des données

Answer explanation

Pour minimiser l'impact environnemental négatif

Quel est un exemple de biais algorithmique dans un système d'IA ?

• Un moteur de recherche qui favorise certains sites web

• Un logiciel de reconnaissance faciale moins précis pour les personnes à peau foncée

• Un assistant vocal qui ne comprend pas certains accents

• Toutes les réponses ci-dessus

Answer explanation

Les exemples de biais algorithmique incluent un moteur de recherche favorisant certains sites web, un logiciel de reconnaissance faciale moins précis pour les personnes à peau foncée, et un assistant vocal ayant des difficultés avec certains accents.