Ce que vous devez savoir sur les réglementations de l’IA dans la fabrication

Les progrès continus de l’IA dans le secteur de la fabrication ont ouvert d’innombrables opportunités pour d’innombrables entreprises, de l’automatisation des tâches répétitives à la collecte de données. À mesure que l’IA mûrit, les gouvernements et les organisations du monde entier élaborent de nouvelles règles et réglementations pour garantir une utilisation éthique et responsable de cette technologie.  

Comprendre l’impact de ces réglementations sur votre entreprise est important pour utiliser efficacement l’IA.  Pour vous aider à y voir plus clair, je souhaitais vous faire part de notre vision chez Cognex concernant les réglementations relatives à l’IA dans le secteur de la fabrication industrielle.& 

Comprendre les règles de l’IA : Quelles sont les réglementations ?

À mesure que la technologie de l’IA s’intègre dans davantage d’opérations commerciales, les gouvernements du monde entier élaborent des réglementations pour faire face aux risques associés. Voici quelques types de réglementations clés :

Réglementations américaines :

Réglementations fédérales :

• Le Plan directeur de la Maison-Blanche pour une Déclaration des droits de l’IA énumère cinq principes « pour aider à guider la conception, l’utilisation et le déploiement de systèmes automatisés ».

Réglementations étatiques :

• Le 17 mai 2024, le Colorado a promulgué la première législation américaine sur l’IA, le Colorado AI Act. La loi crée des devoirs pour les développeurs et pour ceux qui déploient l’IA.
• La Loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs réglemente l’utilisation d’outils de prise de décision automatisés.
• L’Agence californienne de protection de la vie privée a publié un projet de règlement concernant les droits des consommateurs en matière d’information, d’accès et de refus concernant les technologies de prise de décision automatisée.

Réglementations mondiales :

Réglementations européennes :

• La Loi sur l’IA de l’Union européenne, qui sera progressivement adoptée jusqu’en 2026, définira des exigences strictes pour les systèmes d’IA à haut risque.
• La directive de l’UE sur la responsabilité en matière d’IA est en cours d’élaboration. Elle détaillera la manière de gérer la responsabilité civile et fournira une indemnisation pour les dommages causés par l’IA.

Réglementations asiatiques :

• En Asie-Pacifique, la RPC a mis en place des règles et des réglementations pour s’assurer que l’IA est utilisée de manière responsable, y compris les « deepfakes », l’IA générative, etc.
• En Chine continentale, la RPC et la CAC ont publié les mesures GenAI qui s’appliquent à toute personne qui utilise la technologie d’IA générative pour fournir des services au public de Chine continentale ».  

Quel est l’objectif de ces réglementations ? 

Ces réglementations visent à établir un cadre solide pour une gestion appropriée des données et des pratiques éthiques, notamment :

• Protection des données personnelles et de la vie privée : Il est important de protéger et de garantir la sécurité des informations personnelles afin d’empêcher tout accès non autorisé et toute utilisation abusive.  
• Atténuer les préjugés : Trouver et réduire les biais dans les systèmes de traitement des données et de prise de décision aident les résultats influencés par l’IA à rester précis et équitables.
• Protection des droits d’auteur : Le respect des droits des créateurs et des droits de licence, en empêchant l’utilisation et la distribution non autorisées de matériel protégé par le droit d’auteur, contribue à protéger la propriété des idées innovantes.

Bien que ces objectifs puissent sembler uniquement liés de manière tangentielle à de nombreuses applications de fabrication de l’IA, ils peuvent soulever des enjeux importants. 

Quel est l’impact de ces règles et réglementations sur les fabricants ? 

Les règles et réglementations de l’IA dans l’industrie de la fabrication peuvent avoir des implications significatives sur les entreprises utilisant des produits d’IA tiers. 

Les réglementations exigent transparence, responsabilité et clarté sur la manière dont les systèmes d’IA prennent des décisions. Cela signifie que les fabricants doivent être clairs sur le rôle de l’IA dans leurs opérations et fournir des filets de sécurité contre les biais et les erreurs. 

Voici comment ces règles peuvent avoir un impact sur les entreprises de fabrication : 

• Biais dans le processus de fabrication : Comme l’explique le questionnaire de l’Agence danoise des médicaments sur les systèmes d’IA dans la fabrication de médicaments, « un biais élevé peut empêcher un algorithme de détecter les relations pertinentes entre les caractéristiques et les résultats cibles (sous-ajustement) ». Plus simplement, les données biaisées produisent de mauvais résultats. 

  Par conséquent, de nombreux problèmes peuvent survenir si des biais sont introduits dans le processus de fabrication : détection des défauts inexacte, contrôle qualité inégal (plus strict pour certaines normes, mais plus indulgent pour d’autres), taux de production inégaux, problèmes de maintenance et même risques pour la sécurité des travailleurs. 

  Chez Cognex, nous veillons à ce que les données que nous utilisons pour alimenter nos modèles d’IA soient exemptes de biais, que nous construisions les ensembles de données en interne ou que nous les obtenions sous licence auprès de fournisseurs tiers. 

• Confidentialité des données : Les systèmes d’IA ont généralement besoin d’ensembles de données très volumineux, qui peuvent inclure involontairement des informations sensibles si elles sont collectées de manière aléatoire. Chez Cognex, nous veillons à ce que nos caméras intelligentes ne collectent aucune information personnelle identifiable (PII) sur nos clients et les ensembles de données utilisés pour entraîner nos IA sont également exempts de telles informations.   

Comprendre la & conformité aux réglementations de l’IA dans la fabrication  

Comprendre et intégrer ces règles dans la production peuvent s’avérer fastidieux. Voici quelques suggestions sur la manière de commencer efficacement :

• Évaluation des risques : Analysez soigneusement les nouveaux systèmes d’IA pour identifier les risques potentiels. Si vous trouvez des conflits potentiels avec les réglementations pertinentes, travaillez avec vos fournisseurs pour comprendre et réduire au minimum ces risques.
• Transparence et documentation : Créez et conservez une documentation claire sur le fonctionnement de vos systèmes d’IA, les données qu’ils utilisent et les résultats qu’ils génèrent.  
• Formation et sensibilisation : Assurez-vous que les opérateurs et les travailleurs sont correctement informés des réglementations et des pratiques éthiques en matière d’IA. Une formation régulière peut aider les opérateurs à comprendre comment utiliser l’IA tout en suivant les procédures appropriées.
• Obtenir des conseils d’experts juridiques : Étant donné que les règles et réglementations relatives à l’IA peuvent être complexes et évoluent constamment, il est préférable de consulter des spécialistes du droit de l’IA qui peuvent vous aider à vous y retrouver dans les aspects juridiques. 

Solutions pour se conformer aux règles et réglementations de l’IA 

Il est clair que les systèmes de vision alimentés par l’IA peuvent aider les fabricants à atteindre leurs objectifs de production et à respecter les exigences réglementaires. En intégrant cette technologie conformément aux règles actuelles, les fabricants peuvent automatiser leurs opérations en toute sécurité, réduire le risque de non-conformité et maintenir une production de haute qualité.  

Chez Cognex, nous nous assurons que nos solutions de pointe sont conformes aux réglementations actuelles en matière d’IA. Nos produits logiciels de deep learning Vision Pro alimentés par l’IA, par exemple, fournissent puissance et protection tout en utilisant des ensembles de données sans biais et conformes à la confidentialité.  

En comprenant et en adhérant aux réglementations de l’IA, les entreprises peuvent exploiter la puissance de l’IA de manière responsable et éthique, tout en instaurant la confiance, l’authenticité et la crédibilité.