Le Journal Économique : Établir des règles et des systèmes pour soutenir l'industrie de l'intelligence artificielle

Les données montrent qu’en 2025, le nombre d’entreprises d’intelligence artificielle en Chine dépassera 6000, avec une taille du secteur principal estimée à plus de 1,2 billion de yuans. Actuellement, les applications de l’intelligence artificielle couvrent des industries clés telles que l’acier, les métaux non ferreux, l’électricité et les télécommunications, s’approfondissant progressivement dans la recherche et développement de produits, le contrôle qualité, le service client et d’autres domaines clés. En tant que technologie leader d’une nouvelle révolution scientifique et technologique, l’intelligence artificielle est en train de transformer profondément la morphologie économique et le mode de gouvernance sociale. Accélérer la construction d’un cadre juridique adapté est une mesure clé pour assurer un développement stable et durable.

Du point de vue mondial, la gouvernance de l’intelligence artificielle présente une diversité d’approches. L’Union européenne a adopté le Règlement sur l’intelligence artificielle, qui établit un modèle de régulation basé sur une classification des risques, avec un système de régulation à quatre niveaux : interdit, à haut risque, à risque limité et à risque minimal. Les États-Unis adoptent une stratégie de régulation axée sur l’innovation, en mettant l’accent, dans le cadre du décret administratif sur l’intelligence artificielle, sur la promotion de l’innovation par la standardisation et l’autorégulation sectorielle. La voie de gouvernance de notre pays se distingue par la philosophie de « développement et sécurité, innovation et réglementation » simultanés, explorant notamment un mécanisme de répartition, de circulation et d’utilisation des droits sur les données, garantissant à la fois la sécurité des données et la fluidité du marché des éléments de données, offrant ainsi une référence précieuse pour la gouvernance mondiale de l’intelligence artificielle.

Il faut également avoir une conscience claire que la construction juridique de l’intelligence artificielle en Chine fait encore face à de nombreux défis. Sur le plan législatif, l’absence de lois spécifiques, ainsi que la coordination insuffisante entre la loi sur la cybersécurité, la loi sur la sécurité des données et d’autres lois, posent problème. Dans la mise en œuvre de la régulation, des problèmes tels que la responsabilité floue des départements, la duplication des responsabilités et l’absence d’harmonisation des standards persistent, tandis que l’équilibre entre la transparence des algorithmes et la protection du secret commercial doit être mieux géré. Sur le plan de la gouvernance technologique, des problèmes tels que la qualité inégale des données, l’impossibilité d’éliminer les biais algorithmiques et la délimitation floue des responsabilités restent à résoudre. De plus, dans des domaines comme la protection de la propriété intellectuelle et la circulation transfrontalière des données, la réglementation accuse un retard. Pour la période du « 14e plan quinquennal », il faut adopter une approche multidimensionnelle, établir des règles et des mécanismes pour soutenir l’industrie de l’intelligence artificielle.

Sur le plan législatif, il faut construire un système normatif centré sur un régime de régulation hiérarchisée et catégorisée, soutenu par un système de standards techniques. En matière d’innovation réglementaire, il convient de créer une plateforme de régulation intersectorielle, d’unifier les standards d’application de la loi, de mettre en œuvre un mécanisme de « bac à sable réglementaire » dans des domaines spécifiques comme la conduite autonome, et d’établir des zones d’expérimentation innovantes, afin de favoriser l’innovation tout en garantissant la sécurité.

En matière de gouvernance des données, il faut dépasser les difficultés de délimitation des droits de propriété, en construisant un cadre intégral comprenant le droit de détention des données, le droit de traitement et d’utilisation, ainsi que le droit d’exploitation des produits de données. Il est essentiel d’établir un mécanisme de gestion couvrant tout le cycle de vie des données, de leur collecte à leur utilisation, en passant par leur destruction, notamment en standardisant l’évaluation de la qualité des données d’entraînement et la normalisation de l’étiquetage des données.

Pour la responsabilité algorithmique, il faut établir un mécanisme d’imputabilité couvrant tout le processus de conception, de développement et de déploiement, avec des exigences d’évaluation obligatoire dans les domaines à haut risque. L’introduction d’un système d’évaluation de l’impact des algorithmes, obligeant les développeurs à réaliser des évaluations de l’équité, de la transparence et de la sécurité avant le déploiement, doit être encouragée, tout comme la reconnaissance du droit des utilisateurs à demander des explications et à faire opposition.

De plus, il faut renforcer la responsabilité des entreprises, intégrer l’éthique dans le processus de R&D, encourager la création de comités de gouvernance des algorithmes, et guider les associations professionnelles à élaborer des normes sectorielles et des standards techniques plus élevés, tout en établissant un système de certification éthique de l’intelligence artificielle. La participation du public doit être améliorée par des mécanismes tels que les audiences publiques, les évaluations par des experts et les sondages d’opinion, afin de rassembler le consensus social et de garantir que le développement technologique serve l’intérêt général. Enfin, il est crucial de participer activement à l’élaboration des règles mondiales, en promouvant la création d’un ordre mondial de gouvernance de l’intelligence artificielle équitable, inclusif et durable.

(Article source : Quotidien économique)