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	<title>Archives des Intelligence Artificielle - Aurélien Mizeret</title>
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	<description>Stratégies Mentales &#38; Leadership</description>
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		<title>Ce que l&#8217;usage de l&#8217;IA dit de nous</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Aurélien Mizeret]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 23 Jun 2026 05:26:10 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[IA et Humain]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Intelligence artificielle &#38; société L'IA ne sert pas d'abord à guérir le monde. Elle sert à nous tenir compagnie. Le premier usage mondial de l'intelligence artificielle en 2026 n'est ni de concevoir un médicament, ni de déchiffrer un génome, ni d'optimiser un réseau électrique. C'est d'écouter, de réconforter, de distraire. Ce que le palmarès des<br /><a href="https://aurelienmizeret.com/ce-que-lusage-de-lia-dit-de-nous/" class="more">Read more</a></p>
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     ARTICLE WORDPRESS — « L'IA a pris la place de la présence »
     À coller dans un bloc "HTML personnalisé" de WordPress.
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<article class="am-post">

  <p class="am-kicker">Intelligence artificielle &amp; société</p>

  <h1>L'IA ne sert pas d'abord à guérir le monde. Elle sert à nous tenir compagnie.</h1>

  <p class="am-lede">Le premier usage mondial de l'intelligence artificielle en 2026 n'est ni de concevoir un médicament, ni de déchiffrer un génome, ni d'optimiser un réseau électrique. C'est d'écouter, de réconforter, de distraire. Ce que le palmarès des usages révèle n'est pas une prouesse technologique&nbsp;: c'est l'état de notre lien social.</p>

  <p class="am-meta">Par Aurélien Mizeret · Coach &amp; architecte de la complexité · Temps de lecture&nbsp;: 7&nbsp;min</p>

  <p>Chaque année, la <em>Harvard Business Review</em> publie une étude devenue rituelle&nbsp;: le classement des usages réels de l'IA générative, établi par Marc Zao-Sanders à partir de milliers de témoignages d'utilisateurs. Pas les cas d'usage rêvés par les laboratoires ni promis dans les keynotes&nbsp;: ce que les gens en font <strong>vraiment</strong>, dans l'intimité de leurs conversations avec la machine.</p>

  <p>L'édition 2026 dresse un portrait qui en dit long. En tête, sans surprise désormais&nbsp;: la <strong>thérapie et l'accompagnement</strong>. Mais c'est l'ensemble du podium, et sa logique souterraine, qui devraient nous arrêter.</p>
  

  <figure>
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         alt="Infographie comparant les dix principaux usages de l'IA générative en 2025 et 2026 et l'évolution des grandes catégories d'usage entre 2024 et 2026, selon la Harvard Business Review."></picture>
    <figcaption>Les dix principaux usages de l'IA générative et l'évolution des grandes familles d'usage (2024–2026). Source&nbsp;: <em>Harvard Business Review</em> / Marc Zao-Sanders, <em>AI in the Wild</em>.</figcaption>
  </figure>

  <h2>Un palmarès qui parle de nous, pas de la machine</h2>

  <p>Regardez la colonne 2026, du haut vers le bas. Thérapie et accompagnement en tête. Le divertissement et le «&nbsp;non-sens&nbsp;» montent sur la troisième marche. La fanfiction et la narration s'installent à la quatrième place. Les <strong>conseils relationnels</strong> pointent en septième position, l'<strong>astrologie et le tirage de tarot</strong> font leur entrée en neuvième.</p>

  <p>Mises bout à bout, ces fonctions dessinent une même silhouette&nbsp;: celle de besoins qui, hier encore, étaient assurés par des êtres humains. Un ami qui écoute. Un confident à qui l'on raconte. Une communauté avec qui rire de l'absurde. Un proche dont on sollicite l'avis avant une décision sensible. Un cercle qui donne du sens, fût-ce par le détour du symbole.</p>

  <blockquote>Trois des dix premiers usages de l'IA ne remplacent pas un outil. Ils remplacent une présence.</blockquote>

  <p>On a beaucoup glosé sur l'IA qui «&nbsp;menace les métiers&nbsp;». Le palmarès raconte une histoire plus discrète et plus vertigineuse&nbsp;: l'IA ne se substitue pas d'abord au chirurgien ou au comptable. Elle se glisse dans les interstices laissés vacants par le lien — l'écoute, le réconfort, le conseil, la compagnie.</p>

  <h2>La grande substitution silencieuse</h2>

  <p>Le phénomène n'a rien d'anecdotique, et la <em>Harvard Business Review</em> ne s'y trompe pas. L'étude 2026 s'inquiète ouvertement de deux dérives jumelles. D'abord une <strong>dépendance émotionnelle</strong> croissante à la machine&nbsp;: on confie au modèle ce que l'on n'ose plus confier à un humain. Ensuite un travers que les auteurs nomment d'un néologisme cinglant, le <em>«&nbsp;thinkslop&nbsp;»</em>&nbsp;: cette tendance à déléguer à l'IA non seulement nos tâches, mais notre charge de penser elle-même.</p>

  <p>Écoute émotionnelle déléguée d'un côté, effort cognitif délégué de l'autre&nbsp;: ce sont précisément les deux muscles qui fondent la relation humaine — la capacité d'être présent à l'autre, et celle de penser <em>avec</em> lui. Les deux s'atrophient quand on cesse de les solliciter.</p>

  <div class="am-stat">
    <div class="am-num">900&nbsp;millions</div>
    <div class="am-txt">d'utilisateurs hebdomadaires pour ChatGPT, 750&nbsp;millions mensuels pour Gemini en 2026. La substitution ne se joue pas à la marge&nbsp;: elle se joue à l'échelle de l'humanité connectée.</div>
  </div>

  <h2>Le paradoxe prométhéen</h2>

  <p>Voici l'angle mort. Nous disposons d'une technologie d'une puissance proprement prométhéenne. La même famille de systèmes a permis de cartographier le repliement de centaines de millions de protéines, d'accélérer la découverte de matériaux, de défricher des pistes thérapeutiques qui auraient pris des décennies. Le potentiel est réel, et il est immense.</p>

  <p>Mais à l'échelle des centaines de millions d'usages quotidiens, la gravité n'attire pas vers le génome ou le climat. Elle attire vers le réconfort, la distraction et le conseil intime. Nous tenons entre les mains un instrument capable d'aider à inventer un vaccin, un remède, une réponse à nos grands problèmes collectifs — et nous l'employons massivement à combler le vide d'une conversation qui manque.</p>

  <p>Ce n'est pas un reproche adressé aux utilisateurs. C'est une question adressée à l'époque.</p>

  <h2>Symptôme, plutôt que faute</h2>

  <p>Car il faut résister à la lecture moralisatrice. Si tant de personnes confient leur détresse à une machine, c'est aussi parce que la présence humaine, elle, fait défaut. Dans certaines régions du monde, on compte un seul psychologue pour cent mille habitants&nbsp;: là, l'IA n'est pas un caprice, c'est une bouée. Ailleurs, ce sont le temps, l'attention disponible, les communautés vivantes qui se sont raréfiés.</p>

  <div class="am-callout">
    <div class="am-callout-t">À retenir</div>
    <p style="margin:0;">La migration de nos usages vers l'émotionnel et le relationnel n'est pas une anomalie de l'IA. C'est un <strong>révélateur</strong>&nbsp;: elle expose, en creux, un déficit de présence, de soin et de temps dans nos sociétés. L'outil ne crée pas le manque. Il en épouse la forme.</p>
  </div>

  <p>Et la nuance se loge jusque dans les chiffres&nbsp;: si la thérapie domine le classement <em>individuel</em> des usages, c'est la <strong>création et l'édition de contenu</strong> qui reste, en volume agrégé, la première famille d'usage (autour de 34&nbsp;% en 2026). Autrement dit&nbsp;: nous produisons énormément avec l'IA — mais ce que nous lui demandons en premier, quand nous lui parlons en notre nom propre, relève du lien.</p>

  <h2>Ce qu'une machine ne pourra pas incarner</h2>

  <p>Un modèle de langage peut formuler une phrase empathique impeccable. Il ne peut pas être <em>présent</em>. Et la différence n'est pas de degré, elle est de nature.</p>

  <p>La présence véritable n'est pas une production de mots justes. C'est une rencontre entre deux systèmes nerveux qui se régulent mutuellement&nbsp;: un regard qui soutient, un silence qui contient, un corps qui résonne avec un autre corps. Ce que la tradition contemplative nomme l'<em>espace de sécurité inconditionnel</em> ne se simule pas&nbsp;; il se tient. Une empathie calculée peut soulager sur l'instant. Elle ne tisse pas l'appartenance dont un humain a besoin pour tenir debout dans la durée.</p>

  <blockquote>Le danger n'est pas que l'IA imite trop bien la présence. C'est que nous nous contentions du simulacre, et que nous cessions d'exiger le lien réel.</blockquote>

  <p>Le risque civilisationnel ne tient donc pas à la qualité de la machine, mais à notre seuil d'exigence. À force de trouver l'écoute simulée «&nbsp;suffisante&nbsp;», nous pourrions désapprendre collectivement le geste exigeant, inconfortable, irremplaçable, de nous rendre disponibles les uns aux autres.</p>

  <hr class="am-sep">

  <h2>L'enjeu n'est pas de refuser l'IA. C'est de la mettre à sa juste place.</h2>

  <p>Il ne s'agit pas de diaboliser un outil dont la valeur, bien dirigée, est considérable. Il s'agit de choisir ce que nous lui déléguons — et ce que nous nous réservons farouchement.</p>

  <ul>
    <li>Déléguons-lui ce qui libère du temps&nbsp;: la production, le tri, le brouillon, la recherche, le code.</li>
    <li>Réinvestissons ce temps gagné dans ce qu'elle ne peut pas faire&nbsp;: être là, écouter vraiment, penser ensemble, soutenir un regard.</li>
    <li>Et tournons enfin cette puissance prométhéenne vers les problèmes à sa hauteur — la santé, le savoir, le vivant — plutôt que de la cantonner au comblement de nos solitudes.</li>
  </ul>

  <p>La vraie question que pose ce palmarès n'est pas «&nbsp;que sait faire l'IA&nbsp;?&nbsp;». Elle est&nbsp;: <strong>qu'avons-nous laissé se vider, pour qu'une machine vienne en prendre la place&nbsp;?</strong></p>

  <p class="am-sign"><strong>Aurélien Mizeret</strong> accompagne dirigeants et organisations dans le déploiement de l'IA, la dynamique collective et le déblocage émotionnel profond — une approche systémique où la stratégie ne se pense jamais sans le lien humain qu'elle engage.</p>

  <p class="am-sources">
    <strong>Sources&nbsp;:</strong> Marc Zao-Sanders, «&nbsp;How People Are Really Using AI in 2026&nbsp;», <em>Harvard Business Review</em>, 1ᵉʳ juin 2026 (<a href="https://hbr.org/2026/06/how-people-are-really-using-ai-in-2026" target="_blank" rel="noopener">hbr.org</a>) · <em>AI in the Wild</em> Research Initiative (<a href="https://theaiwild.com/" target="_blank" rel="noopener">theaiwild.com</a>). Données 2024–2026 issues de l'analyse qualitative de témoignages d'utilisateurs.
  </p>

</article>

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		<title>Éthique de l&#8217;IA : Risques, Limites et AI Act</title>
		<link>https://aurelienmizeret.com/ethique-ia/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Aurélien Mizeret]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 19 Apr 2026 19:53:10 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Intelligence artificielle]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Éthique de l&#8217;IA : risques, limites et AI Act L&#8217;intelligence artificielle a connu une ascension fulgurante au cours de la dernière décennie. En effet, avec cette popularité croissante, le grand public et les professionnels ont pris conscience des bénéfices immenses de cette technologie. Toutefois, ils ont aussi identifié ses risques inhérents. Sur aurelienmizeret.com, nous explorons<br /><a href="https://aurelienmizeret.com/ethique-ia/" class="more">Read more</a></p>
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										<content:encoded><![CDATA[<h1 data-path-to-node="2">Éthique de l&rsquo;IA : risques, limites et AI Act</h1>
<p data-path-to-node="3">L&rsquo;intelligence artificielle a connu une ascension fulgurante au cours de la dernière décennie. En effet, avec cette popularité croissante, le grand public et les professionnels ont pris conscience des bénéfices immenses de cette technologie. Toutefois, ils ont aussi identifié ses risques inhérents. Sur <a class="ng-star-inserted" href="https://www.google.com/search?q=/" target="_blank" rel="noopener" data-hveid="0" data-ved="0CAAQ_4QMahgKEwjzk7mW1PqTAxUAAAAAHQAAAAAQkgI">aurelienmizeret.com</a>, nous explorons régulièrement ces défis. Aujourd&rsquo;hui, nous plongeons au cœur d&rsquo;un sujet crucial : l&rsquo;<b data-path-to-node="3" data-index-in-node="424">éthique de l&rsquo;IA</b>. Nous analyserons la relation complexe entre les risques algorithmiques, les tentatives d&rsquo;autorégulation et l&rsquo;intervention nécessaire du droit. Par ailleurs, cet article s&rsquo;appuie sur les excellentes réflexions de la séquence « Enjeux et éthique de l&rsquo;IA » du CNRS (Formation FIDLE).</p>
<h2 data-path-to-node="4">1. Les risques majeurs justifiant une éthique de l&rsquo;IA</h2>
<p data-path-to-node="5">Avant l&rsquo;intervention du législateur, la technologie a révélé des failles majeures lors de son déploiement dans le monde réel. Ainsi, deux risques principaux se détachent particulièrement.</p>
<h3 data-path-to-node="6">A. La discrimination algorithmique : quand la machine amplifie nos biais</h3>
<p data-path-to-node="7">Tout d&rsquo;abord, l&rsquo;un des mythes les plus tenaces reste celui de la neutralité technologique. En réalité, un système d&rsquo;intelligence artificielle peut produire des décisions hautement discriminantes. Pour cause, la machine apprend à partir de données historiques. Les humains génèrent ces données, et l&rsquo;algorithme hérite donc de leurs biais. De ce fait, deux exemples tristement célèbres illustrent parfaitement cette réalité :</p>
<ul data-path-to-node="8">
<li>
<p data-path-to-node="8,0,0"><b data-path-to-node="8,0,0" data-index-in-node="0">Le cas COMPAS (justice) :</b> Les juges états-uniens utilisaient ce logiciel pour prédire le risque de récidive des personnes arrêtées (avec un score de 1 à 12).<img decoding="async" class="size-medium wp-image-25221 alignright" src="https://aurelienmizeret.com/wp-content/uploads/2026/03/Aurelien-Mizeret-Conseil-humain-conscient-et-ethique-2-300x300.jpg" alt="" width="300" height="300" srcset="https://aurelienmizeret.com/wp-content/uploads/2026/03/Aurelien-Mizeret-Conseil-humain-conscient-et-ethique-2-300x300.jpg 300w, https://aurelienmizeret.com/wp-content/uploads/2026/03/Aurelien-Mizeret-Conseil-humain-conscient-et-ethique-2-150x150.jpg 150w, https://aurelienmizeret.com/wp-content/uploads/2026/03/Aurelien-Mizeret-Conseil-humain-conscient-et-ethique-2-768x768.jpg 768w, https://aurelienmizeret.com/wp-content/uploads/2026/03/Aurelien-Mizeret-Conseil-humain-conscient-et-ethique-2-570x570.jpg 570w, https://aurelienmizeret.com/wp-content/uploads/2026/03/Aurelien-Mizeret-Conseil-humain-conscient-et-ethique-2.jpg 500w" sizes="(max-width: 300px) 100vw, 300px" /></p>
<p>Cependant, en 2016, une enquête journalistique a révélé un biais majeur. COMPAS surestimait systématiquement le risque de récidive des populations afro-américaines. Inversement, il sous-estimait celui des populations blanches. Malgré ce scandale, certains tribunaux continuent d&rsquo;utiliser cet outil.</li>
<li><b data-path-to-node="8,1,0" data-index-in-node="0">Le cas Amazon (recrutement) :</b> L&rsquo;entreprise a tenté de déléguer le tri de ses CV à un algorithme. Très vite, l&rsquo;outil a commencé à pénaliser les candidatures féminines. L&rsquo;algorithme avait en effet « appris » sur la base d&rsquo;un historique d&#8217;embauche majoritairement masculin. L&rsquo;entreprise a donc dû abandonner ce projet.</li>
</ul>
<p data-path-to-node="9">Par conséquent, ces cas démontrent que la technologie peut discriminer de manière tout aussi diversifiée que l&rsquo;être humain.</p>
<h3 data-path-to-node="10">B. L&rsquo;opacité technologique : au-delà du mythe de la « boîte noire »</h3>
<p data-path-to-node="11">Ensuite, on résume souvent l&rsquo;opacité algorithmique à l&rsquo;expression « boîte noire ». Pourtant, c&rsquo;est une vision très réductrice. En réalité, cette opacité se superpose en trois couches distinctes. Nous devons impérativement réussir à les percer :</p>
<ul data-path-to-node="12">
<li>
<p data-path-to-node="12,0,0"><b data-path-to-node="12,0,0" data-index-in-node="0">L&rsquo;opacité par le secret :</b> Il s&rsquo;agit du fameux secret industriel et commercial. Les entreprises protègent leur code source, tout comme la recette du Coca-Cola. L&rsquo;information existe bien. Néanmoins, les concepteurs refusent de la partager pour protéger leur propriété intellectuelle.</p>
</li>
<li>
<p data-path-to-node="12,1,0"><b data-path-to-node="12,1,0" data-index-in-node="0">La complexité technique :</b> Même si le code devenait public, l&rsquo;information ne serait pas intelligible pour le commun des mortels. Sans un effort d&rsquo;intelligibilité majeur, le système reste totalement opaque. Cela concerne autant les juristes que les utilisateurs finaux.</p>
</li>
<li>
<p data-path-to-node="12,2,0"><b data-path-to-node="12,2,0" data-index-in-node="0">L&rsquo;opacité par la conception (Design) :</b> C&rsquo;est la grande particularité du Deep Learning. Le fonctionnement d&rsquo;un réseau de neurones reste intrinsèquement complexe. À tel point que les concepteurs eux-mêmes peinent parfois à expliquer une décision de la machine. C&rsquo;est d&rsquo;ailleurs tout l&rsquo;enjeu de la recherche sur l&rsquo;explicabilité algorithmique.</p>
</li>
</ul>
<h2 data-path-to-node="13">2. La réponse par l&rsquo;éthique de l&rsquo;IA : une illusion de contrôle ?</h2>
<p data-path-to-node="14">Face à ces risques, nous avons assisté à une multiplication des textes et déclarations éthiques entre 2016 et 2024. Diverses universités, associations et GAFAM ont produit des centaines de documents. Ces chartes se rejoignent souvent sur 9 principes fondamentaux. On y retrouve le respect des droits de l&rsquo;homme, le contrôle humain, la transparence ou encore la non-discrimination.</p>
<p data-path-to-node="15">Certes, cette approche avait le mérite d&rsquo;être démocratique et de forger un consensus. Toutefois, l&rsquo;<b data-path-to-node="15" data-index-in-node="99">éthique de l&rsquo;IA</b> par la simple autorégulation a rapidement montré ses limites fondamentales :</p>
<ul data-path-to-node="16">
<li>
<p data-path-to-node="16,0,0"><b data-path-to-node="16,0,0" data-index-in-node="0">Le manque d&rsquo;indépendance :</b> Les entreprises rémunèrent souvent les comités d&rsquo;éthique censés les surveiller. Le cas de Timnit Gebru reste emblématique. Google a en effet renvoyé cette éminente chercheuse (pour « conflit d&rsquo;intérêts »). Elle souhaitait publier une étude révélant les biais des systèmes de l&rsquo;entreprise.</p>
</li>
<li>
<p data-path-to-node="16,1,0"><b data-path-to-node="16,1,0" data-index-in-node="0">L&rsquo;absence de contraintes (L&rsquo;Ethics Washing) :</b> Aucune sanction n&rsquo;assortit les chartes éthiques. Cette absence de caractère contraignant a logiquement conduit à l&rsquo;ethics washing. Les entreprises signent des chartes pour redorer leur image. En revanche, elles ne modifient absolument pas la conception de leurs algorithmes. Pire encore, cette approche devient parfois un « concurrent du droit ». Les géants de la tech l&rsquo;utilisent comme argument pour éviter l&rsquo;adoption de lois contraignantes.</p>
</li>
<li>
<p data-path-to-node="16,2,0"><b data-path-to-node="16,2,0" data-index-in-node="0">Le manque d&rsquo;applicabilité :</b> Tout le monde s&rsquo;accorde sur le principe de « transparence » ou de « non-discrimination ». Néanmoins, au niveau opérationnel, le consensus vole en éclats. Coder concrètement ces principes reste un défi majeur.</p>
</li>
</ul>
<h2 data-path-to-node="17">3. Du droit à la complémentarité : le règlement Européen et l&rsquo;éthique de l&rsquo;IA</h2>
<p data-path-to-node="18">Ces limites de l&rsquo;autorégulation ont rendu l&rsquo;intervention du droit strictement indispensable. Ce processus a finalement culminé avec l&rsquo;adoption du <a class="ng-star-inserted" href="https://www.google.com/search?q=/charte-ethique-ia" target="_blank" rel="noopener" data-hveid="0" data-ved="0CAAQ_4QMahgKEwjzk7mW1PqTAxUAAAAAHQAAAAAQkwI">Règlement Européen sur l&rsquo;IA (AI Act) en 2024</a>.</p>
<p data-path-to-node="19">Pour autant, devons-nous jeter la réflexion morale aux oubliettes ? Absolument pas. L&rsquo;<b data-path-to-node="19" data-index-in-node="86">éthique de l&rsquo;IA</b> conserve aujourd&rsquo;hui deux fonctions vitales :</p>
<h3 data-path-to-node="20">Une fonction d&rsquo;inspiration pour le droit</h3>
<p data-path-to-node="21">Les années de débats philosophiques ont largement nourri l&rsquo;AI Act. Le texte impose des obligations juridiques strictes aux systèmes à haut risque. Celles-ci incluent des exigences de transparence, un contrôle humain et une lutte contre les biais. Ces lois traduisent donc directement les principes moraux forgés depuis 2016.</p>
<h3 data-path-to-node="22">Une fonction de complémentarité pour les angles morts légaux</h3>
<p data-path-to-node="23">Cependant, le droit ne peut pas tout couvrir. La réflexion morale intervient précisément là où la loi s&rsquo;arrête. De nombreux enjeux cruciaux restent encore hors du spectre des obligations légales strictes de l&rsquo;AI Act :</p>
<ul data-path-to-node="24">
<li>
<p data-path-to-node="24,0,0"><b data-path-to-node="24,0,0" data-index-in-node="0">L&rsquo;impact environnemental :</b> Aucune limitation contraignante ne régit la consommation énergétique et la pollution liées à l&rsquo;entraînement des modèles.</p>
</li>
<li>
<p data-path-to-node="24,1,0"><b data-path-to-node="24,1,0" data-index-in-node="0">L&rsquo;impact sur les travailleurs :</b> Le texte aborde très peu la protection des « petites mains » du numérique (clic-workers).</p>
</li>
<li>
<p data-path-to-node="24,2,0"><b data-path-to-node="24,2,0" data-index-in-node="0">L&rsquo;inclusivité et le handicap :</b> L&rsquo;analyse des risques légaux n&rsquo;intègre pas pleinement la relation spécifique avec les personnes en situation de handicap.</p>
</li>
</ul>
<p data-path-to-node="25">Ainsi, cette démarche offre un cadre idéal pour les entreprises souhaitant dépasser la simple conformité légale. Elle permet notamment de valoriser une démarche inclusive via des labels ou des certifications (à condition de faire appel à des auditeurs indépendants).</p>
<p data-path-to-node="26">Enfin, le droit lui-même sollicite ces bonnes pratiques. Le législateur européen incite fortement les concepteurs de modèles à usage général (comme ChatGPT) à adopter volontairement des codes de conduite.</p>
<h2 data-path-to-node="27">4. Passer à l&rsquo;action : sécuriser le facteur humain de votre transformation</h2>
<p data-path-to-node="28">La théorie est désormais posée. Mais comment la traduire dans la réalité opérationnelle de votre entreprise ? C’est précisément l&rsquo;enjeu de mon intervention en tant qu&rsquo;<a class="ng-star-inserted" href="http://aurelienmizeret.com" target="_blank" rel="noopener" data-hveid="0" data-ved="0CAAQ_4QMahgKEwjzk7mW1PqTAxUAAAAAHQAAAAAQlAI">Executive Sparring Partner</a>. En effet, se contenter d&rsquo;une mise en conformité technique à l&rsquo;AI Act ne suffit pas. Signer une charte générique ne suffit pas non plus. Face aux algorithmes, le véritable risque d&rsquo;échec des projets reste profondément humain, psychologique et émotionnel.</p>
<p data-path-to-node="29">Par conséquent, mon rôle consiste à aider les comités de direction. Nous devons sortir de « l&rsquo;ethics washing » pour bâtir une véritable boussole décisionnelle. Pour y parvenir, j&rsquo;utilise un <a class="ng-star-inserted" href="https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe_8ZPkJqFUc1mkaNJMaMemtLsFdoJ8WmcoM0rTTv-CJ9O9vg/viewform?usp=header" target="_blank" rel="noopener" data-hveid="0" data-ved="0CAAQ_4QMahgKEwjzk7mW1PqTAxUAAAAAHQAAAAAQlQI">Diagnostic d&rsquo;Impact Humain</a> et l&rsquo;analyse de l&rsquo;intelligence émotionnelle de vos équipes (test R.E.A.L). Ainsi, mon objectif n&rsquo;est pas d&rsquo;auditer vos machines. Je viens plutôt structurer le moteur humain qui va les piloter.</p>
<p data-path-to-node="30">Lors de sessions d&rsquo;échanges directes et sans filtre, nous transformons ensemble cette contrainte technologique en un puissant levier de performance. Nous préparons ainsi vos managers à diriger sereinement des équipes hybrides (Humains + Machines).</p>
<h2 data-path-to-node="31">Conclusion</h2>
<p data-path-to-node="32">L&rsquo;<b data-path-to-node="32" data-index-in-node="2">éthique de l&rsquo;IA</b> n&rsquo;est plus une fin en soi. Elle n&rsquo;est plus non plus un bouclier pour éviter la régulation. Par le passé, elle a constitué le terreau nécessaire à l&rsquo;émergence d&rsquo;un droit technologique (l&rsquo;AI Act). Aujourd&rsquo;hui, elle redevient une boussole indispensable. Elle nous permet de traiter les immenses défis sociétaux et environnementaux que la loi n&rsquo;a pas encore codifiés.</p>
<p data-path-to-node="33"><i data-path-to-node="33" data-index-in-node="0">Sources : <a href="https://youtu.be/Y4w_ltH_JFw">Enjeux et éthique de l&rsquo;IA &#8211; Formation découverte</a>, <a href="https://fidle.cnrs.fr/w3/parcours/01-decouverte.html">CNRS &#8211; Formation FIDLE</a>.</i></p>
<p>L’article <a href="https://aurelienmizeret.com/ethique-ia/">Éthique de l&rsquo;IA : Risques, Limites et AI Act</a> est apparu en premier sur <a href="https://aurelienmizeret.com">Aurélien Mizeret</a>.</p>
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