Le Journal Économique : Établir des règles et des systèmes pour soutenir l'industrie de l'intelligence artificielle

Les données montrent qu’en 2025, le nombre d’entreprises d’intelligence artificielle en Chine dépassera 6000, avec une taille du secteur principal estimée à plus de 1,2 billion de yuans. Actuellement, les applications de l’intelligence artificielle couvrent des industries clés telles que l’acier, les métaux non ferreux, l’électricité et les télécommunications, s’approfondissant progressivement dans la recherche et développement de produits, le contrôle qualité, le service client et d’autres domaines clés. En tant que technologie leader d’une nouvelle révolution scientifique et technologique, l’intelligence artificielle est en train de remodeler profondément la forme de l’économie et le mode de gouvernance sociale. Accélérer la construction d’un cadre juridique adapté est une mesure clé pour assurer un développement stable et durable.

Du point de vue mondial, la gouvernance de l’intelligence artificielle présente une diversité d’approches. L’Union européenne a adopté le Règlement sur l’intelligence artificielle qui établit un modèle de régulation basé sur une classification des risques, avec un système de supervision à quatre niveaux : interdit, à haut risque, à risque limité et à risque minimal. Les États-Unis adoptent une stratégie de régulation axée sur l’innovation, en mettant l’accent dans le « Executive Order on Artificial Intelligence » sur la promotion de l’innovation par la standardisation et l’autorégulation sectorielle. La voie de gouvernance de notre pays se distingue par la philosophie de « développement et sécurité, innovation et réglementation », explorant notamment un mécanisme de répartition et de circulation des droits sur les données, garantissant à la fois la sécurité des données et la fluidité du marché des éléments de données, offrant ainsi une référence précieuse pour la gouvernance mondiale de l’intelligence artificielle.

Il faut également reconnaître que la construction juridique de l’intelligence artificielle en Chine fait face à de nombreux défis. Sur le plan législatif, l’absence de lois spécifiques, ainsi qu’une coordination insuffisante entre la loi sur la cybersécurité, la loi sur la sécurité des données et d’autres lois, pose problème. Dans la mise en œuvre de la régulation, des questions telles que la clarté des responsabilités des départements, la coordination et l’harmonisation des standards persistent, et l’équilibre entre la transparence des algorithmes et la protection du secret commercial doit être amélioré. Sur le plan de la gouvernance technologique, des problèmes tels que la qualité inégale des données, l’impossibilité d’éliminer les biais algorithmiques, et la définition floue des responsabilités restent à résoudre. De plus, dans des domaines comme la protection de la propriété intellectuelle et la circulation transfrontalière des données, des retards réglementaires existent. En vue du « 14e Plan quinquennal », il faut adopter une approche multidimensionnelle pour établir un cadre réglementaire solide pour soutenir l’industrie de l’intelligence artificielle.

Sur le plan législatif, il faut construire un système normatif centré sur un régime de régulation hiérarchisée et catégorisée, soutenu par un système de standards techniques. En matière d’innovation réglementaire, il est nécessaire de créer une plateforme de régulation intersectorielle, d’unifier les standards d’application de la loi, de promouvoir le mécanisme de « sandbox réglementaire » dans des domaines spécifiques comme la conduite autonome, et d’établir des zones d’expérimentation innovantes, afin de favoriser l’innovation tout en garantissant la sécurité.

En matière de gouvernance des données, il faut dépasser les difficultés de délimitation des droits de propriété, en construisant un cadre intégral comprenant le droit de détention des données, le droit d’utilisation et de traitement, ainsi que le droit d’exploitation commerciale des produits de données. Il est essentiel d’établir un mécanisme de gestion couvrant tout le cycle de vie des données, notamment l’évaluation de la qualité des données d’entraînement et la normalisation de l’étiquetage des données.

Pour la responsabilité algorithmique, il faut instaurer un mécanisme d’imputabilité couvrant la conception, le développement et le déploiement, avec des exigences d’évaluation obligatoire dans les domaines à haut risque. L’introduction d’un système d’évaluation de l’impact des algorithmes, exigeant des développeurs qu’ils réalisent une évaluation de l’équité, de la transparence et de la sécurité avant le déploiement, doit être encouragée, tout comme la reconnaissance du droit des utilisateurs à demander des explications et à faire opposition.

De plus, il faut renforcer la responsabilité des entreprises, intégrer l’éthique dans le processus de R&D, encourager la création de comités de gouvernance des algorithmes, et guider les associations professionnelles à élaborer des normes sectorielles et techniques de haut niveau, ainsi qu’un système de certification éthique de l’intelligence artificielle. Il est également crucial d’améliorer la participation publique par des consultations, des auditions, des sondages d’opinion, afin de rassembler le consensus social et de garantir que le développement technologique serve l’intérêt général. Enfin, il faut participer activement à l’élaboration des règles mondiales, en promouvant la création d’un ordre mondial de gouvernance de l’intelligence artificielle équitable, inclusive et durable.

(Article source : Quotidien économique)