Cadres de décision responsable

Ia, Stratégie

Une IA responsable ne se joue pas uniquement au niveau des modèles : elle se décide à chaque arbitrage produit, juridique ou technique. Utiliser un cadre de décision responsable permet de formaliser ces arbitrages, d’expliquer les compromis réalisés et de tracer qui a validé quoi. Quatre ressources peuvent être combinées :

  1. Responsible AI Toolkit du World Economic Forum – propose un Decision Framework en quatre blocs (définir les objectifs, diagnostiquer la maturité, mettre en œuvre les contrôles, piloter la gouvernance). Il s’accompagne de questionnaires et d’un registre des décisions critiques.
  2. Mozilla Trustworthy AI – fournit des principes et un guide « Builder’s Checklist » pour évaluer chaque fonctionnalité selon six exigences (opportunité, transparence, agency, équité, inclusivité, responsabilité).
  3. Planet Centric Toolkit (Consequence Scanning / Decision Grid) – ateliers collaboratifs pour anticiper les conséquences inattendues et décider des actions à entreprendre avant la mise en production.
  4. Thoughtworks – Responsible Tech Playbook (Decision Log & Consequence Scanning plays) – propose un rituel d’une demi-journée pour cadrer les choix essentiels, formuler les “decision statements”, décrire les hypothèses et noter ce qui déclencherait une révision. C’est un bon complément pour rendre vos décisions auditable.

Structurer vos décisions

  1. Clarifier l’intention

    • Quel problème l’IA résout-elle ? Pour quel public ?
    • Quels principes (WEF, Mozilla) a-t-on choisis pour guider la décision ?

  2. Qualifier l’enjeu

    • Utiliser la grille WEF pour noter l’impact sur les droits, la réputation, le business.
    • Identifier les zones d’incertitude qui requièrent un prototype ou un test utilisateur.

  3. Explorer les conséquences

    • Atelier Consequence Scanning : « Qu’arrive-t-il si le système fonctionne mal ? trop bien ? est détourné ? »
    • Lister les bénéfices, risques, questions ouvertes, puis sélectionner les actions prioritaires.

  4. Décider et tracer

    • Documenter la décision (option retenue, raisons, données considérées, garde-fous).
    • Utiliser le “Decision Log” du playbook Thoughtworks : “Decision Statement”, “Confidence”, “Trigger to revisit”, “Owner”.
    • Assigner un responsable, une date de révision et les indicateurs qui déclencheront une nouvelle décision.

  5. Boucler avec la gouvernance

    • Intégrer le registre de décisions à la gouvernance IA (comité éthique, PMO, architecture).
    • Partager les apprentissages avec les autres équipes via la cartothèque ou les ateliers internes.

Quand l’utiliser ?

  • Création d’une nouvelle fonctionnalité IA.
  • Choix d’un fournisseur / d’une API IA critique.
  • Modifications majeures d’un modèle (données, objectif, marché).
  • Arbitrages entre performance et contraintes réglementaires.

Références utiles