Évaluer les systèmes d'IA pour l'Équité, la Responsabilité, la Transparence, l'Éthique et la Frugalité
Équité, Responsabilité, Transparence, Éthique
Définitions, techniques et métriques clés
Cadres SCAIS, RAISE et TCO→ODD
Benchmarks, gaps et orientations futures
Un cadre fondamental pour guider le développement responsable de l'IA
Garantir l'absence de biais injustes envers les individus ou groupes protégés
Établir des lignes claires de responsabilité et des mécanismes de recours
Rendre les processus décisionnels de l'IA compréhensibles par les humains
Intégrer les implications morales dans la conception et le déploiement
Chaque type nécessite des métriques et des méthodes d'évaluation distinctes
Équilibre entre égalité des chances et besoins individuels. Métriques : taux de faux positifs, égalité des chances.
Indépendance des prédictions par rapport aux groupes sensibles. Métriques : parité démographique, cotes égalisées.
Intersection de multiples facettes identitaires. Métriques : disparité dans le pire des cas, inférence causale.
Revue systématique de 33 publications (Memarian & Doleck, 2023)
Qui est responsable ? Le producteur, le fabricant, ou le fournisseur des données ?
Plus de définitions que d'études réelles sur la mise en œuvre de la transparence
La majorité des études sont qualitatives, manque de méthodes quantitatives
Recommandation sur l'éthique de l'IA (2021)
ALTAI + Loi sur l'IA + RGPD
AI Risk Management Framework (AI RMF)
L'impact environnemental croissant de l'IA en chiffres
Performance à tout prix. Coût de calcul massif, empreinte carbone exponentielle.
Efficacité comme critère principal. Réduction du coût environnemental et de calcul.
« Faire plus avec moins ». Abordable, accessible, durable et évolutive.
Estimation CO₂ en temps réel
Classement Hugging Face
Norme française IA frugale
Benchmark 30 LLMs
Frugal AI Hub & UNICC (2025) — Relier ressources, coûts et impact
| Chaîne de Valeur | TCO — Coût | ROI — Valeur | ODD — Impact |
|---|---|---|---|
| 👥 Personnes | Formation, coordination | Productivité, qualité | Inclusion, ODD 8 |
| ⚡ Énergie | Électricité, refroidissement | Gains d'efficacité | ODD 7, ODD 13 |
| 💻 Calcul | Cloud, puces, réseaux | Débit, latence | ODD 12 |
| 📊 Données | Collecte, stockage | Qualité, atténuation biais | ODD 9, ODD 16 |
| 🛡 Gouvernance | Conformité, sécurité | Confiance, risques | IA responsable, ODD 16 |
Couverture complète : impacts sociaux, environnementaux et économiques
4 dimensions : explicabilité, équité, robustesse, durabilité
L'atténuation des biais peut augmenter la consommation d'énergie
Cadre à 3 niveaux — Frugal AI Hub & UNICC
445 benchmarks analysés (Oxford Internet Institute, 2025)
Pas de mesures empiriques en temps réel. Estimations indirectes pour l'énergie et le carbone (UIT, 2025).
Les benchmarks ne reflètent pas les conditions réelles de production.
Carbone intrinsèque, chaîne d'approvisionnement et déchets électroniques exclus.
Pas de méthode standard pour naviguer les compromis équité ↔ durabilité.
Vers une évaluation mature, scientifique et holistique de l'IA
Métriques multidimensionnelles et désagrégées
Standards obligatoires type « étiquettes nutritionnelles »
Évaluations d'impact avant et après déploiement
Informaticiens, éthiciens, environnementalistes
« L'innovation ne doit pas être poursuivie au détriment de nos valeurs communes et des limites planétaires. »