Les progrès de la capacités d'intelligence artificielle nous permet d’exploiter de plus en plus son potentiel pour aborder les problèmes sociaux connecté à la Objectifs de développement durable des Nations Unies (ODD). Un rapport le dit McKinseySelon cette théorie, l’IA est déjà utilisée pour faire avancer les 17 objectifs de l’ONU, de l’engagement à éradiquer la pauvreté à la création de villes et de communautés durables, en passant par la fourniture d’une éducation de qualité pour tous. En ce sens, l’IA générative n’a fait qu’accroître les possibilités d’action.
McKinseyaprès tout, avait publié un rapport en 2018 qui illustrait comment les capacités de l’IA – du traitement du langage naturel à la reconnaissance et au suivi des sons – pourraient être utilisées dans 170 cas d’utilisation au profit de la société. Le nouveau rapport identifie plutôt un total d'environ 600 cas d'utilisation, soit plus du triple.
Cas d'utilisation identifiés par McKinsey
Bien que l’IA ait un impact sur tous les objectifs, les experts interrogés estiment que l’IA a un potentiel particulièrement élevé pour faire la différence. dans cinq domaines: santé et bien-être (ODD 3), éducation de qualité (ODD 4), lutte contre changement climatique (ODD 13), Énergie propre et d'un coût abordable (ODD 7) et villes et communautés durables (ODD 11).
En fait, 60 % des mises en œuvre d’IA dans les organisations à but non lucratif concernaient ces domaines. En outre, environ 40 % des investissements en capital privé dans les 20 000 entreprises d’IA analysées ont contribué directement ou indirectement à au moins un des 17 domaines thématiques des ODD.
Concernant le potentiel d’application de l’IA dans ces domaines, les objectifs « Pas de faim » (ODD 2), « Vie terrestre » (ODD 15) et « Paix, justice et institutions efficaces » (ODD 16) ont de nombreux cas d’utilisation, tandis que « Éducation de qualité » (ODD 4), « Énergie propre et abordable » (ODD 7) et « Action climatique » (ODD 13) en ont moins.
En outre, plusieurs objectifs qui progressent plus lentement présentent un potentiel d’application de l’IA inexploité. Le rapport se concentre sur certains cas d’utilisation :
- Vaincre la pauvreté (ODD 1) : L’apprentissage automatique pourrait être utilisé pour cibler l’aide – sous forme d’argent liquide – vers ceux qui en ont le plus besoin ou pour fournir des scores de crédit alternatifs aux personnes financièrement exclues.
- Vaincre la faim (ODD 2) : L’intelligence artificielle pourrait être utilisée pour aider à développer de nouvelles cultures, mieux sélectionner les régions de culture afin de minimiser les risques liés aux cultures et fournir une alerte précoce en cas de crise nutritionnelle.
- Paix, justice et institutions fortes (ODD 16) : L’apprentissage automatique pourrait être utilisé pour détecter et freiner la propagation de la désinformation, fournir un accès à l’information pour soutenir le changement de politique et améliorer l’évaluation d’interventions politiques spécifiques.
L'étude se penche ensuite sur les mises en œuvre potentielles et existantes dans trois des objectifs ayant le potentiel le plus reconnu, avec des cas d'utilisation pour :
- Objectifs de santé et de bien-être (ODD 3), par exemple avec des applications visant à améliorer la santé maternelle et néonatale au Kenya et en Inde, et à prédire la structure des protéines pour soutenir la découverte de médicaments.
- L'objectif d'une éducation de qualité (ODD 4), par exemple avec des cas d’utilisation pour permettre aux personnes non verbales ou ayant des difficultés d’apprentissage de communiquer ; ou pour soutenir la scolarisation des filles.
- La lutte contre le changement climatique (ODD 13), par exemple en préservant les forêts en mettant fin à la déforestation illégale et en améliorant les prévisions d’inondations.
Défis et risques liés au déploiement et à la mise à l’échelle de l’IA
Toutefois, souligne McKinsey, les inégalités géographiques dans l’attribution des subventions restent élevées.
Une analyse des emplacements des sièges sociaux des bénéficiaires de subventions à l'aide d'une base de données de fondations dominées par les États-Unis révèle que de 2018 à 2023, seulement 10% des subventions destinées aux initiatives d’IA visant à atteindre un ou plusieurs ODD ont été versées à des organisations basées dans des pays à revenu faible ou intermédiaire. Si les organisations peuvent avoir un impact en dehors de leur pays d’origine, 60 % des experts interrogés conviennent que les efforts d’IA ne sont pas suffisamment concentrés aujourd’hui sur les pays à faible revenu (par rapport aux pays à revenu élevé ou aux pays développés), où le besoin et l’impact sur les ODD peuvent être plus importants.
Et aussi Les défis de l’évolutivité de l’IA Les initiatives socialement bénéfiques sont complexes. Soixante-douze pour cent des répondants à l’enquête d’experts ont noté que la plupart des efforts pour mettre en œuvre l’IA dans ce domaine se sont jusqu’à présent concentrés sur la recherche et l’innovation plutôt que sur l’adoption et la mise à l’échelle. Cinquante-cinq pour cent des subventions pour la recherche et le déploiement de l’IA dans les ODD sont de 250 000 $ ou moins, ce qui est cohérent avec une concentration sur la recherche ciblée ou le déploiement à petite échelle, plutôt que sur une expansion à grande échelle. Outre le financement, les plus grands obstacles à la mise à l’échelle de l’IA restent disponibilité, accessibilité et qualité des données, pénurie de talents, réceptivité organisationnelle et gestion du changement.
Tâches pour un développement technologique responsable
Les technologies de l’IA, en revanche, Je suis une épée à double tranchant: lorsqu'ils sont utilisés à mauvais escient pour créer des faux médias réalistes, ils peuvent contribuer à la désinformation, à la diffamation et à l'exploitation. Il est donc nécessaire Équilibrer l'innovation et les objectifs ESG pour un développement technologique responsable et de construire une culture de confiance. Ceci est souligné par la Forum économique mondial rapportant une partie du contenu de la troisième édition de la conférence TrustCon24où le thème des risques associés à la prolifération des technologies a été abordé et où les mesures d’atténuation possibles ont été mises en évidence.
Tout d’abord, il est nécessaire de promouvoir une langue communeUne communication efficace entre les communautés de l’IA et de la sécurité et des droits est essentielle, notamment pour éviter les malentendus. Le développement d’une terminologie unifiée est essentiel pour garantir que les deux communautés puissent travailler ensemble efficacement.
Alors il faut travailler pour améliorer l'évaluation des risques:Les réglementations en matière de sécurité numérique, telles que la loi européenne sur les services numériques et la loi britannique sur la sécurité en ligne, ont commencé à exiger des outils ad hoc pour gérer activement les dommages potentiels. Cependant, des lacunes subsistent, notamment dans la compréhension nuancée des risques spécifiques à l'IA.
Le concept de «sécurité par conception», qui consiste à intégrer des mesures de sécurité à chaque étape du développement de produits et de services, peut également être appliqué aux systèmes d’IA pour anticiper et réduire les risques à l’avance.
Mais ils sont aussi nécessaires Outils et processus pour mesurer avec précision la sécurité de l'IAMalgré les complexités inhérentes, il est essentiel de rechercher une mesure efficace. Le cadre de gestion des risques liés à l’IA du National Institute for Standards and Technology (NIST), par exemple, joue un rôle crucial dans la mesure et la gestion des risques liés à l’IA. Et le rapport de la Coalition mondiale pour la sécurité numérique «Comment mesurer efficacement la sécurité numérique pour réduire les risques en ligne » fournit une catégorisation solide des indicateurs. À partir de ces plateformes, la priorité, comme mentionné, est de favoriser une compréhension commune entre les experts des différents secteurs qui gravitent autour de la technologie.
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