Promouvoir une IA responsable à travers l'Europe

Un nouveau jalon vient d’être franchi dans l’univers de l’intelligence artificielle.

Promouvoir une IA responsable à travers l’Europe

Chaque jour, des millions de personnes à travers l’Europe utilisent les outils d’OpenAI pour apprendre, créer, travailler et gérer leurs tâches quotidiennes. Nos outils accompagnent également les entreprises de toutes tailles et les pouvoirs publics de toute la région. Nous sommes convaincus qu’une IA responsable peut contribuer à renforcer la compétitivité et la prospérité de l’Europe. Alors que la loi européenne sur l’IA entre dans sa prochaine phase, nous vous expliquons comment nous avons renforcé notre approche en matière de sûreté, de sécurité, de transparence et de traçabilité, conformément au cadre réglementaire européen, et comment nous continuerons à faire évoluer nos pratiques à mesure que l’IA progresse.

Notre mission consiste à veiller à ce que l’intelligence artificielle générale profite à l’ensemble de l’humanité. Cette mission s’accompagne d’une responsabilité permanente visant à maximiser les avantages de l’IA, à en élargir l’accès et à en gérer les risques. C’est pourquoi, depuis des années, nous élaborons des approches de gouvernance et soutenons des règles applicables qui aident les citoyens à tirer parti de l’IA en toute sécurité, un objectif qui est au cœur de la loi européenne sur l’IA. Ces règles doivent être pragmatiques, proportionnées et fondées sur l’évaluation des risques afin de renforcer la gouvernance tout en favorisant l’innovation. Dans cet esprit, nous avons contribué à l’élaboration et approuvé deux codes de bonnes pratiques : le Code de bonnes pratiques de l’UE sur l’IA à usage général [GPAI] (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) et le Code de bonnes pratiques sur la transparence des contenus générés par l’IA⁠(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), tous deux élaborés à l’issue de vastes processus multipartites et s’appuyant sur les travaux que nous avons menés dans les secteurs de la sûreté, de la sécurité, de la transparence, de la responsabilité et de la provenance.

Le Code GPAI établit un cadre commun en matière de transparence, de sûreté et de sécurité pour les modèles d’IA à usage général. Notre action en faveur de ce cadre repose à la fois sur une gouvernance interne et sur une collaboration avec des experts externes, des pouvoirs publics et des organisations homologues. Depuis des années, nous testons de manière approfondie nos modèles avant leur mise en service, nous publions des fiches techniques⁠(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) à l’occasion des principales mises à jour, nous faisons appel à des experts externes pour tester nos modèles via notre réseau « Red Teaming », et nous tenons à jour la spécification publique du modèle d’IA⁠(s’ouvre dans une dernière fenêtre) afin de donner un aperçu de la manière dont nous définissons le comportement de nos modèles.

Nous avons également continué à renforcer les cadres de gouvernance qui sous-tendent ces travaux. Notre cadre de préparation, en vigueur depuis 2023 et mis à jour en 2025, définit la manière dont nous identifions, évaluons et gérons les risques graves liés aux systèmes d’IA avancés. Notre cadre de gouvernance « OurFrontier » s’appuie sur ces fondements et explique en quoi nos pratiques en matière de sûreté et de sécurité s’alignent sur les nouvelles exigences légales, notamment le code GPAI prévu par la loi européenne sur l’IA. Ensemble, ces cadres permettent de traduire les principes d’une IA responsable en décisions concrètes concernant l’évaluation des risques, les mesures de protection, le reporting sur les modèles, la sécurité, la réponse aux incidents, l’avis d’experts externes et les mises à jour régulières.

À ce sujet, une gouvernance responsable de l’IA nécessite également des efforts qui dépassent le cadre d’une seule entreprise. Grâce au Frontier Model Forum, à nos collaborations avec la CAISI aux États-Unis et l’AISI au Royaume-Uni, par conséquent qu’à nos travaux sur les pratiques d’évaluation par des tiers, nous avons soutenu la travaux de recherche commune en matière de sécurité, les tests externes et la mise en place de normes d’évaluation plus claires à l’échelle de l’écosystème.

Notre soutien au Code de bonnes pratiques sur la transparence des contenus générés par l’IA s’appuie sur des années de recherche, de développement de produits et de collaboration visant à améliorer la traçabilité des médias générés par l’IA. Les internautes devraient disposer d’un meilleur contexte concernant les contenus qu’ils consultent en ligne, notamment pour savoir s’ils ont été créés ou modifiés à l’aide de l’IA. L’approche d’OpenAI en matière de traçabilité repose sur deux systèmes qui se complètent : les « Content Credentials » (C2PA⁠(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)) permettent d’associer un contexte détaillé au contenu, tandis que les filigranes SynthID contribuent à préserver une trace lorsque les métadonnées sont perdues. Nous étendons actuellement ce travail afin d’inclure les sorties audio en plus des images. Conformément à nos engagements pris dans le cadre du Code, nous nous efforçons d’étendre les mesures de traçabilité des systèmes d’OpenAI à toutes les modalités, y compris le texte, à mesure que les normes et les outils continuent de mûrir. Nous souhaitons également accompagner les clients et les développeurs qui utilisent nos modèles en leur fournissant des indicateurs, des outils et des conseils leur permettant de respecter leurs propres obligations en matière de transparence. La provenance reste un domaine en constante évolution : les métadonnées peuvent être perdues, les balises peuvent ne pas être transférées d’une plateforme à l’autre, et aucun signal n’est parfait en soi. C’est pourquoi nous prônons une approche par niveaux et une coopération continue au sein de l’écosystème dans son ensemble.

Les mois à venir apporteront sans doute plus de précisions.

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Via OpenAI : OpenAI