Douglas Leal

Douglas Leal

Vice-président, Conseil - données et analyses

Le secteur des services publics fait face à une situation critique, car il devient impératif d’exploiter le vaste potentiel de l’intelligence artificielle (IA) pour transformer la production et la distribution de l’énergie tout en s’attaquant aux importants enjeux liés à la réglementation, à la sécurité des données et aux considérations éthiques. Pour relever les défis et saisir les occasions qui se présentent en matière d’IA, les dirigeants des sociétés de services publics ont besoin de conseils judicieux.

Comment exploiter le pouvoir transformateur de l’IA tout en assurant un avenir éthique, responsable et durable?

Au milieu de cet exercice d’équilibre, les dirigeants des sociétés de services publics sont aux prises avec des problèmes légitimes de mise en œuvre de l’IA. L’engagement indéfectible en matière de protection des données personnelles demeure au premier plan, ce qui exige une approche pragmatique pour protéger les renseignements sensibles des clients tout en se conformant à des réglementations gouvernementales rigoureuses. Il est essentiel de se défendre avec rigueur contre les biais de modèle d’IA pour prévenir les risques en ce qui concerne l’exactitude des prix, l’affectation des ressources et la prestation des services. Négliger les considérations éthiques, en revanche, peut dissimuler des pièges, éroder la confiance et intensifier les inégalités sociétales.

Faisons entrer le joueur clé dans cette histoire : la gouvernance de l’IA. Elle englobe des principes d’établissement de politiques et de lignes directrices éthiques pour réglementer le développement, le déploiement et la gestion des solutions d’IA d’un fournisseur de services publics, en assurant une utilisation responsable et imputable. La gouvernance de l’IA joue un rôle crucial dans la mise en œuvre de solutions responsables. Il ne s’agit pas seulement d’atténuer les risques; il faut également façonner un avenir dans lequel l’IA profite aux organisations de façon responsable et éthique. Cependant, sous la surface se trouvent des défis qui, s’ils demeurent ignorés, pourraient nuire au déploiement efficace de l’IA. Il est essentiel de s’attaquer de front à ces défis afin de tirer profit des avantages d’une utilisation responsable de l’IA dans le secteur des services publics.

Favoriser une gouvernance fructueuse grâce à une mise en œuvre stratégique de l’IA

Le succès d’une stratégie de gouvernance de l’IA repose sur la transparence dans la solution d’IA finale grâce à une intégration harmonieuse au cadre de gestion opérationnel de l’organisation. Ce cadre de gestion offre une perspective globale des activités commerciales et technologiques liées à l’IA.

Voici trois facteurs clés à prendre en considération lors de la mise en œuvre d’une stratégie de gouvernance de l’IA.

  1. Conformité réglementaire

    Le secteur des services publics est complexe et hautement réglementé, et la conformité représente un défi important pour les opérations. Le paysage réglementaire en perpétuel changement lorsqu’il est question d’IA pour les services publics est une préoccupation majeure pour les dirigeants de ce secteur d’activité, qui doivent s’assurer que leurs systèmes respectent la gouvernance actuelle des données, la cybersécurité et les pratiques d’affaires équitables.

    Le cadre réglementaire est en constante évolution. Aux États-Unis, par exemple, un ajout notable est le plan directeur de la Maison-Blanche pour une Déclaration des droits en matière d’IA (AI Bill of Rights), qui englobe cinq principes et leurs pratiques correspondantes. Ce plan directeur sert de guide complet pour façonner la conception, l’utilisation et la mise en œuvre de systèmes automatisés, dans le but général de protéger les droits du public américain à l’ère de l’IA.

    L’engagement proactif est tout aussi crucial. La participation aux discussions avec les organismes de réglementation, la collaboration avec les pairs de l’industrie et l’adoption de meilleures pratiques deviennent des stratégies indispensables. Ces efforts assurent la conformité à la réglementation existante ainsi que l’adhésion aux nouvelles lignes directrices gouvernementales dès qu’elles émergent. L’adoption de ces principes permet aux dirigeants des organisations de services publics de s’orienter dans le paysage réglementaire en favorisant un avenir où l’IA est utilisée de façon responsable et éthique au service du public.

  2. Sécurité et protection des données personnelles

    Au cœur du moteur de l’IA se trouvent les données, la force motrice derrière le potentiel de transformation du secteur des services publics. Les entreprises recueillent de vastes quantités de données sur les clients, y compris les habitudes de consommation, l’historique de facturation et les relevés des compteurs intelligents. Les solutions émergentes d’IA élargissent également la portée des données pour inclure plusieurs types de médias (documents, textes narratifs, images, vidéos), ce qui rend la gestion des données essentielle pour assurer une utilisation éthique des données et leur protection. Toutefois, les sociétés de services publics exercent leurs activités dans les limites d’un environnement réglementaire strict défini par les réglementations sur la protection des données personnelles, comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne. De plus, la North American Electric Reliability Corporation Critical Infrastructure Protection (NERC CIP) fournit un cadre structuré de normes de conformité visant à améliorer les mesures de cybersécurité des sociétés qui exercent leurs activités dans les territoires interconnectés du réseau de production-transport d’électricité en Amérique du Nord.

    Cette juxtaposition pose un défi unique : un scénario délicat où il faut exploiter le pouvoir de l’IA tout en protégeant les données mêmes qui la font fonctionner. C’est plus qu’une case à cocher sur une liste; cela signifie qu’un changement de culture exigeant une vigilance constante, une surveillance continue et un investissement proactif est requis. Il s’agit d’intégrer des mesures de protection qui se comportent de manière aussi agile que des solutions d’IA, en s’adaptant constamment à l’évolution des menaces et aux nouvelles réglementations.

  3. Considérations éthiques

    En ce qui concerne l’IA, le potentiel est vaste et diversifié pour les sociétés de services publics – de l’optimisation du réseau à la maintenance prédictive, en passant par les réseaux intelligents et l’autonomisation des clients. Même si les perspectives sont enthousiasmantes, les organisations doivent demeurer vigilantes et reconnaître le risque caché : l’évaluation éthique. Le fait de ne pas tenir compte des considérations éthiques dans la mise en œuvre de l’IA peut amplifier les biais comme la possibilité d’une tarification discriminatoire et d’une affectation inéquitable des ressources.

    Imaginons les ramifications : le recours à une solution fondée sur l’IA pour déterminer l’ajustement des tarifs et des prix en fonction de données historiques qui comportent des biais socioéconomiques susciterait l’indignation du public et un appel à une vigilance accrue de la part des organismes de réglementation. La transparence est primordiale, et les systèmes d’IA doivent être construits en gardant à l’esprit l’explicabilité complète des modèles, un concept selon lequel les modèles d’apprentissage machine et leurs résultats peuvent être expliqués d’une manière compréhensible à un niveau acceptable pour un être humain. Toutes les parties prenantes de l’organisation doivent comprendre les processus décisionnels des algorithmes. Elles doivent activement cerner les biais potentiels et les éliminer pour éviter qu’ils ne soient intégrés à la solution. Ce processus exige des vérifications régulières, divers ensembles de données de mise à l’essai et des cadres de communication clairs pour expliquer aux consommateurs les décisions relatives à l’IA.

    Cependant, la simple transparence ne suffit pas. Les organisations doivent établir des mécanismes de responsabilisation robustes en veillant à bien définir les responsabilités afin de développer et de déployer des systèmes d’IA fiables et dignes de confiance pour les services publics, en plus d’en assurer la surveillance. Tenir les personnes et les organisations responsables de résultats biaisés est un outil puissant pour encourager le développement responsable de l’IA. De plus, une surveillance continue et des boucles de rétroaction sont essentielles pour détecter et éliminer les biais émergents tout au long du cycle de vie de l’IA. Cet équilibre délicat entre l’innovation et l’éthique est fondamental pour assurer l’intégration responsable et équitable de l’IA dans le secteur des services publics.

À quoi peut-on s’attendre de l’IA dans le secteur des services publics?

Bien que les défis soient réels, les avantages d’évoluer dans le paysage de la gouvernance et de la réglementation de l’IA sont considérables. Les réseaux fondés sur l’IA peuvent optimiser le flux d’énergie, prédire les pannes d’équipement et intégrer de façon transparente les ressources renouvelables. Parallèlement, les systèmes de gestion de l’eau fondés sur l’IA sont essentiels pour éviter les fuites, réduire le gaspillage au minimum et assurer une distribution équitable. Ces occasions sont trop importantes pour être ignorées. Même si les services publics doivent trouver leurs repères pour faire face à cette révolution de l’IA, le parcours qui les attend est prometteur sur le plan de l’innovation et laisse entrevoir un avenir durable et équitable pour la distribution de l’énergie.

Amorcer en toute confiance la transition vers l’IA

EEn intégrant le concept d’intervention humaine, les sociétés de services publics peuvent définir les principes, les structures de gouvernance et les modèles opérationnels qui leur permettront d’obtenir des résultats fiables et de contribuer positivement à leurs activités internes de même qu’au paysage social en général. Il est essentiel de tirer parti de l’IA pour soutenir les décideurs afin d’accroître l’efficacité et d’obtenir un rendement tangible du capital investi, et ce, en veillant à l’adoption de solutions sécuritaires supervisées par des humains.

Pendant que les organisations de services publics se préparent à la vague croissante d’adoption et de mise en œuvre de l’IA et s’y adaptent, il est essentiel qu’elles travaillent avec un partenaire de confiance qui les aidera à structurer leur démarche dans ce domaine, à aborder des cas d’utilisation concrets, à établir des bases adaptatives et prêtes pour l’avenir ainsi qu’à faire évoluer leurs besoins, afin d’accélérer la création de valeur en exerçant leurs activités de façon responsable.

Les sociétés de services publics et leurs partenaires technologiques devraient collaborer à l’élaboration d’une stratégie ainsi qu’un cadre d’IA complets et éthiques qui tiennent compte de la complexité et de l’incertitude liées à l’intégration de l’IA. En exploitant le potentiel de l’IA de façon responsable, les dirigeants des sociétés de services publics peuvent créer de la valeur en adoptant une approche qui repose sur :

  • une stratégie d’IA adaptable qui s’harmonise aux objectifs d’affaires;
  • une intention stratégique pour l’utilisation de l’IA et une surveillance des avantages de l’IA dans le cadre des activités pour s’assurer que la solution peut être utilisée aux fins prévues.
  • de meilleures pratiques pour équilibrer ambition et aspect pratique;
  • des méthodes éprouvées qui intègrent la rigueur scientifique aux solutions d’IA.

Chez CGI, nous sommes déterminés à promouvoir une utilisation responsable de l’IA. . Notre approche va au-delà de la technologie. Nous accordons la priorité à l’élément humain et veillons à ce que l’IA soit une force de changement positif. En appliquant un cadre de gestion du risque éprouvé et en aidant nos clients à perfectionner leurs compétences, nous contribuons à une utilisation responsable de l’IA pour en tirer des avantages concrets.

Écrivez-moi pour obtenir de l’information.

À propos de l’auteur

Douglas Leal

Douglas Leal

Vice-président, Conseil - données et analyses

Avec plus de deux décennies d'expertise, Doug est un leader technologique chevronné qui exécute avec succès des solutions critiques centrées sur les données, des initiatives de big data, des stratégies d'analyse et d'ingénierie des données.