Introduction
L’expression clé « norme ISO/IEC TR 24027 » intervient dès ce premier paragraphe, car il s’agit d’un guide essentiel pour les organisations souhaitant maîtriser les biais dans les systèmes d’intelligence artificielle. Cette norme a été publiée en 2021, sous le titre complet Information technology — Artificial intelligence (AI) — Bias in AI systems and AI aided decision-making. iso.org+1 Elle vise à fournir des méthodes de mesure et de traitement des biais susceptibles d’affecter les décisions automatisées et assistées par IA. digital.nemko.com+1
Compréhension de la norme ISO/IEC TR 24027
Objectif et champ d’application
La norme ISO/IEC TR 24027 s’adresse aux systèmes d’IA à tous les stades de leur cycle de vie — conception, collecte des données, entraînement, test, déploiement et utilisation. aistandardshub.org+1 Elle définit les méthodes permettant d’identifier, de mesurer et de corriger les formes indésirables de biais dans les systèmes d’IA ou d’aide à la décision. michalsons.com+1
Principes clés et définitions
La norme introduit plusieurs notions essentielles :
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Le biais (bias) : une tendance systématique non désirée qui entraîne des résultats injustes. cdn.standards.iteh.ai+1
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L’équité (fairness) : la condition selon laquelle les résultats d’un système ne discriminent pas injustement des groupes ou individus. iso.org+1
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Les sources potentielles de biais : biais de données, biais cognitifs humains, biais d’ingénierie. digital.nemko.com
La norme encourage une démarche structuralisée : détection, évaluation (via des métriques), puis traitement des biais. cdn.standards.iteh.ai+1
Mise en œuvre de la norme ISO/IEC TR 24027
Approche par cycle de vie
Pour mettre en œuvre la norme, il est recommandé d’adopter une approche tout au long du cycle de vie du système d’IA :
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Collecte et pré-traitement des données — vérifier la représentativité, éliminer les biais dès l’origine.
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Conception et entraînement du modèle — intégrer des métriques d’équité, tester divers scénarios.
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Déploiement et exploitation — surveiller les résultats en temps réel, vérifier les effets non anticipés.
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Suivi et amélioration continue — ajuster les processus, réentraîner les modèles si nécessaire. digital.nemko.com+1
Métriques et indicateurs
La norme propose d’utiliser des métriques d’équité pour mesurer les biais : par exemple la parité démographique, égalités des opportunités, ou l’analyse contre-factuelle (« counterfactual fairness ») selon les contextes. digital.nemko.com
Documentation et gouvernance
Pour garantir l’efficacité, il convient de documenter :
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la politique d’éthique liée à l’IA,
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les procédures de contrôle et de suivi des biais,
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les résultats des analyses de biais et des actions de correction.
La gouvernance suppose aussi l’implication de la direction, la formation des équipes de data science et une culture de transparence.
Compétences développées grâce à la norme ISO/IEC TR 24027
En mobilisant cette norme, l’organisation ou le formateur acquière les compétences suivantes :
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Capacité à détecter et quantifier les biais dans les modèles d’IA.
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Mise en œuvre d’un processus d’évaluation et de traitement d’équité.
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Intégration des enjeux de gouvernance, d’éthique et de conformité (notamment via la directive européenne sur l’IA).
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Amélioration de la confiance des parties prenantes vis-à-vis des systèmes d’IA.
Public concerné
La norme ISO/IEC TR 24027 concerne notamment :
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les responsables data, les data scientists et ingénieurs IA,
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les responsables gouvernance des systèmes d’information,
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les auditeurs internes et externes en IA,
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les formateurs en IA responsable,
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les décideurs qui souhaitent garantir l’équité et la conformité de leurs systèmes automatisés.
Passerelles et débouchés
La norme s’insère dans un écosystème de normes liées à l’IA, telles que :
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ISO/IEC TR 24028 (aperçu de la fiabilité de l’IA) ;
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ISO/IEC 23894 (gestion des risques de l’IA) ;
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ISO/IEC 42001 (système de management de l’IA) ;
Toutes ces normes permettent de développer une gouvernance robuste de l’IA, de la gestion des risques à l’équité. Techerati+1
Les compétences acquises peuvent ouvrir aux postes de « AI Ethics Officer », « Data Governance Manager », « Auditeur IA » ou « Architecte IA responsable ».
Conclusion
La norme ISO/IEC TR 24027 représente un outil stratégique pour toutes les organisations qui souhaitent développer ou déployer des systèmes d’IA justes, transparents et conformes. En ciblant la réduction des biais à chaque étape du cycle de vie des systèmes IA, elle contribue à renforcer la confiance des utilisateurs, la performance organisationnelle et la conformité aux régulations émergentes. Adopter ISO/IEC TR 24027, c’est s’engager dans une démarche de gouvernance de l’IA responsable et durable.