fr.wedoany.com Rapport : L’Association coréenne de l’intelligence artificielle et des logiciels (KOSA) a publié, sur la base de cas de conseil sur le terrain, un guide de conformité à la loi fondamentale sur l’intelligence artificielle, afin d’aider les entreprises à identifier à l’avance les risques réglementaires liés à l’introduction de l’IA et à élaborer des mesures d’adaptation.
Le directeur général de KOSA, Ahn Hong-jun (transcription phonétique), a présenté le 18 mars à Chuncheon, dans la province du Gangwon, lors du « 3e Forum des leaders KOSA », les principales conclusions du « Recueil de cas du service d’assistance de la loi fondamentale sur l’IA » et du « Recueil de cas AX », proposant des normes pratiques utilisables par les entreprises. Il a indiqué que les demandes de conseil des entreprises ne portent pas sur l’interprétation des dispositions légales, mais sur le fait de savoir si leur propre service relève du champ réglementaire et comment appliquer la loi dans le cadre de leurs activités. KOSA a analysé environ 800 cas de conseil et a établi des normes pratiques applicables.
La principale préoccupation des entreprises concerne le champ d’application de la réglementation. Le directeur Ahn a souligné que les « entreprises utilisatrices », qui utilisent l’IA comme un outil, par exemple en empruntant une API tierce pour créer des affiches marketing, ne sont généralement pas soumises à la réglementation ni à ses obligations. Les entreprises qui développent directement des modèles d’IA ou fournissent des services basés sur l’IA sont les principaux sujets de gestion, et le champ d’application pour les entreprises utilisatrices est différent. Concernant l’obligation de marquage (filigrane) des contenus générés par l’IA, bien qu’il n’existe pas de format standard unique, il est important de faire preuve de transparence quant à l’utilisation de l’IA. L’obligation est considérée comme remplie si le filigrane ou la mention d’information est intégré, par exemple, sous forme de métadonnées invisibles ou d’un bref message vocal au début d’un fichier audio, permettant à l’utilisateur de raisonnablement comprendre qu’il s’agit d’un contenu généré par l’IA.
Dans les domaines à haut risque tels que le recrutement, l’examen des prêts financiers, les soins médicaux et l’éducation, le critère central pour déterminer s’il s’agit d’une « IA à fort impact » est la « présence d’une intervention humaine ». Si l’IA fournit uniquement des indicateurs de référence auxiliaires et que la décision finale est prise par un humain, elle n’est pas considérée comme une IA à fort impact ; seules les IA qui prennent des décisions finales de manière autonome, sans intervention humaine, sont soumises à la réglementation. Le directeur Ahn a également mentionné que les dispositions relatives aux enquêtes et aux amendes du ministère des Sciences et des TIC seront reportées d’au moins un an, et a souligné que la loi fondamentale coréenne sur l’IA, contrairement à l’AI Act de l’UE, met l’accent sur l’« auto-conformité » des entreprises, dans le but de créer un écosystème sûr.
Le recueil de cas AX partage des exemples d’entreprises liant l’IA à l’innovation concrète de leurs activités. Un cas représentatif est celui d’une entreprise qui, dans un environnement de travail basé sur des documents Hangeul (HWP), a mis en place une structure de traitement par IA, permettant la conversion et l’utilisation automatiques des données documentaires, réduisant ainsi jusqu’à 93 % du personnel effectuant des tâches répétitives. Un autre cas central est celui de Vessel AI Korea, qui a appliqué une technologie d’optimisation des ressources permettant d’interrompre et de reprendre automatiquement les GPU inactifs pendant l’apprentissage de l’IA, réduisant considérablement les coûts d’exploitation de l’infrastructure IA. Ce cas a été présenté comme un exemple représentatif d’AX pour réduire la charge des coûts GPU dans les processus d’apprentissage et d’exploitation des services IA.
Le directeur Ahn a souligné que l’AX ne consiste pas simplement à introduire l’IA, mais à reconcevoir les données, les processus métier et le système d’organisation autour de l’IA. Par rapport à l’introduction de la technologie, la conception opérationnelle et la mise en place de la gouvernance sont les clés du succès.
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