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Ce premier rapport aborde 4 sujets principaux :
Fiabilité de l'information : Dans un monde dans lequel l'IA générative peut créer des contenus très réalistes, comment maintenir la confiance dans l'information? Le rapport explore les implications de la diffusion de "deepfakes" et "d'hallucinations génératives", ainsi que des solutions potentielles pour contrer ces problèmes.
Propriété intellectuelle et données personnelles : Avec l'IA capable de générer du contenu, les questions de propriété intellectuelle deviennent complexes. Le livre examine les aspects juridiques, les défis et les pistes possibles pour respecter la propriété des artistes et encadrer la génération d'œuvre par IA. Il aborde aussi la notion de respect de la réglementation liée aux données personnelles lors du développement et de l’utilisation de l’IA générative.
Biais algorithmiques : Les outils d'IA sont entraînés sur des données qui peuvent contenir des biais inhérents, ce qui peut conduire à des discriminations ou des stéréotypes dans leurs résultats. Le livre blanc souligne ces défis et propose des façons de les atténuer pour créer une IA plus équitable et représentative de la diversité de notre société.
Impact environnemental : L'IA n'est pas seulement un défi éthique ou sociétal, mais également environnemental. L'entraînement des modèles d'IA est très énergivore et contribue à l'émission de gaz à effet de serre. Le rapport explore les impacts directs et indirects et les moyens de minimiser cet impact.
Fiabilité de l'information : Dans un monde dans lequel l'IA générative peut créer des contenus très réalistes, comment maintenir la confiance dans l'information? Le rapport explore les implications de la diffusion de "deepfakes" et "d'hallucinations génératives", ainsi que des solutions potentielles pour contrer ces problèmes.
Propriété intellectuelle et données personnelles : Avec l'IA capable de générer du contenu, les questions de propriété intellectuelle deviennent complexes. Le livre examine les aspects juridiques, les défis et les pistes possibles pour respecter la propriété des artistes et encadrer la génération d'œuvre par IA. Il aborde aussi la notion de respect de la réglementation liée aux données personnelles lors du développement et de l’utilisation de l’IA générative.
Biais algorithmiques : Les outils d'IA sont entraînés sur des données qui peuvent contenir des biais inhérents, ce qui peut conduire à des discriminations ou des stéréotypes dans leurs résultats. Le livre blanc souligne ces défis et propose des façons de les atténuer pour créer une IA plus équitable et représentative de la diversité de notre société.
Impact environnemental : L'IA n'est pas seulement un défi éthique ou sociétal, mais également environnemental. L'entraînement des modèles d'IA est très énergivore et contribue à l'émission de gaz à effet de serre. Le rapport explore les impacts directs et indirects et les moyens de minimiser cet impact.
