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Nous présentons dans cet article les résultats d’une enquête sur les politiques publiques de régulation de l’intelligence artificielle et en particulier sur les stratégies mises en œuvre dans des cadres socio-politiques aux échelles nationales, européennes et internationales. La France a créé des instances dans lesquels des « frottements » entre acteurs différents sont possibles, comme les groupes d’experts ou le Partenariat Mondial sur l’Intelligence Artificielle. Nous considérons que le travail de la part de l’ensemble des groupes sociaux, impliqués dans les instances que nous observons, est consubstantiel à la régulation. Les acteurs publics et privés s’organisent pour échanger et interagir de façon structurée, notamment par la mise en place de ces instances, comme le PMIA. Les dispositifs et instruments, auxquels les différents acteurs participent, contribuent à conférer un sens aux activités de régulation. Notre hypothèse repose sur l’émergence d’un « modèle français » de la régulation qui tend à promouvoir la « confiance » et dont le sens est de parvenir à l’acceptabilité sociale de l’IA.

Nous présentons dans cet article les résultats d’une enquête sur les politiques publiques de régulation de l’intelligence artificielle et en particulier sur les stratégies mises en œuvre dans des cadres socio-politiques aux échelles nationales, européennes et internationales. La France a créé des instances dans lesquels des « frottements » entre acteurs différents sont possibles, comme les groupes d’experts ou le Partenariat Mondial sur l’Intelligence Artificielle. Nous considérons que le travail de la part de l’ensemble des groupes sociaux, impliqués dans les instances que nous observons, est consubstantiel à la régulation. Les acteurs publics et privés s’organisent pour échanger et interagir de façon structurée, notamment par la mise en place de ces instances, comme le PMIA. Les dispositifs et instruments, auxquels les différents acteurs participent, contribuent à conférer un sens aux activités de régulation. Notre hypothèse repose sur l’émergence d’un « modèle français » de la régulation qui tend à promouvoir la « confiance » et dont le sens est de parvenir à l’acceptabilité sociale de l’IA.

Cet article rend compte de la manière dont les organisations internationales pourraient s’approprier la démarche délibérative à l’occasion de leurs efforts de régulation éthique de l’IA en présentant le projet de la délibération internationale intitulée « Dialogue inclusif sur l’éthique de l’intelligence artificielle (IA) » (ODAI) menée par Algora Lab - Université de Montréal et Mila - Institut québécois d’intelligence artificielle. Ce projet délibératif portait sur le premier instrument normatif mondial en éthique de l’IA rédigé par l’UNESCO. L’ODAI se démarque par sa portée internationale, le nombre de personnes consultées et sa réalisation en ligne. Après une présentation du cadre méthodologique et théorique de la délibération sur l’éthique de l’IA, nous opérons une analyse critique du processus et nous proposerons finalement des recommandations pratiques pour de futures délibérations en éthique de l’IA.

Cette recherche vise à comprendre le processus de coproduction d’innovations sociales dans le contexte des plateformes numériques. À travers l’étude de la plateforme "Solidarité Covid-19 Francophonie", nous analysons comment l’intelligence artificielle facilite la collaboration entre des acteurs de cultures différentes et/ou développant des projets dans des domaines variés. Les résultats de l’étude ethnographique, complétée par une analyse quantitative, révèlent le développement des pratiques collaboratives grâce aux différents types de connecteurs, humains ou non-humains, qui organisent les échanges et facilitent la circulation de ressources affectives et cognitives. De manière paradoxale, l’analyse montre la difficulté de la plateforme à inclure certains publics.

Cette recherche vise à comprendre le processus de coproduction d’innovations sociales dans le contexte des plateformes numériques. À travers l’étude de la plateforme "Solidarité Covid-19 Francophonie", nous analysons comment l’intelligence artificielle facilite la collaboration entre des acteurs de cultures différentes et/ou développant des projets dans des domaines variés. Les résultats de l’étude ethnographique, complétée par une analyse quantitative, révèlent le développement des pratiques collaboratives grâce aux différents types de connecteurs, humains ou non-humains, qui organisent les échanges et facilitent la circulation de ressources affectives et cognitives. De manière paradoxale, l’analyse montre la difficulté de la plateforme à inclure certains publics.

Artificial Intelligence (AI) reshapes companies and how innovation management is organized. Consistent with rapid technological development and the replacement of human organization, AI may indeed compel management to rethink a company's entire innovation process. In response, we review and explore the implications for future innovation management. Using ideas from the Carnegie School and the behavioral theory of the firm, we review the implications for innovation management of AI technologies and machine learning-based AI systems. We outline a framework showing the extent to which AI can replace humans and explain what is important to consider in making the transformation to the digital organization of innovation. We conclude our study by exploring directions for future research.

À seulement dix ans de l’échéance fixée pour atteindre les Objectifs de développement durable (ODD), les agences et organisations de développement ont besoin d’innover rapidement dans leurs approches en matière de processus décisionnels et de résolution des problèmes. De nouveaux enseignements et de nouvelles conceptions, nés des usages émergents des technologies, peuvent servir de vecteurs à certaines innovations. Ce document d’orientation applique le nouveau paradigme des intelligences – qui comprend l’intelligence des données, l’intelligence artificielle, l’intelligence collective et l’intelligence incorporée – pour présenter une vue d’ensemble des risques et bénéfices associés à différents usages émergents des technologies aux praticiens du développement ainsi qu’aux responsables et décideurs politiques. Ces analyses sont, dans la mesure du possible, illustrées d’exemples issus du terrain. Nous recommandons dans ce Policy Paper de créer un cadre décisionnel pour aider les praticiens à déterminer s’ils doivent investir dans des technologies émergentes et comment ces dernières peuvent être efficacement mises au service des objectifs de développement. Cette première itération du cadre décisionnel cherche à définir précisément les objectifs de développement pertinents tout en prenant en compte le contexte existant avant d’aborder la question des solutions en évaluant la maturité, les défis, les implications financières et les risques posés par l’usage des technologies, ainsi que la présence de facteurs limitants et de catalyseurs qui pourraient en moduler l’impact et l’adéquation.

À seulement dix ans de l’échéance fixée pour atteindre les Objectifs de développement durable (ODD), les agences et organisations de développement ont besoin d’innover rapidement dans leurs approches en matière de processus décisionnels et de résolution des problèmes. De nouveaux enseignements et de nouvelles conceptions, nés des usages émergents des technologies, peuvent servir de vecteurs à certaines innovations. Ce document d’orientation applique le nouveau paradigme des intelligences – qui comprend l’intelligence des données, l’intelligence artificielle, l’intelligence collective et l’intelligence incorporée – pour présenter une vue d’ensemble des risques et bénéfices associés à différents usages émergents des technologies aux praticiens du développement ainsi qu’aux responsables et décideurs politiques. Ces analyses sont, dans la mesure du possible, illustrées d’exemples issus du terrain. Nous recommandons dans ce Policy Paper de créer un cadre décisionnel pour aider les praticiens à déterminer s’ils doivent investir dans des technologies émergentes et comment ces dernières peuvent être efficacement mises au service des objectifs de développement. Cette première itération du cadre décisionnel cherche à définir précisément les objectifs de développement pertinents tout en prenant en compte le contexte existant avant d’aborder la question des solutions en évaluant la maturité, les défis, les implications financières et les risques posés par l’usage des technologies, ainsi que la présence de facteurs limitants et de catalyseurs qui pourraient en moduler l’impact et l’adéquation.

Artificial Intelligence (AI) reshapes companies and how innovation management is organized. Consistent with rapid technological development and the replacement of human organization, AI may indeed compel management to rethink a company's entire innovation process. In response, we review and explore the implications for future innovation management. Using ideas from the Carnegie School and the behavioral theory of the firm, we review the implications for innovation management of AI technologies and machine learning-based AI systems. We outline a framework showing the extent to which AI can replace humans and explain what is important to consider in making the transformation to the digital organization of innovation. We conclude our study by exploring directions for future research.

Cet article rend compte de la manière dont les organisations internationales pourraient s’approprier la démarche délibérative à l’occasion de leurs efforts de régulation éthique de l’IA en présentant le projet de la délibération internationale intitulée « Dialogue inclusif sur l’éthique de l’intelligence artificielle (IA) » (ODAI) menée par Algora Lab - Université de Montréal et Mila - Institut québécois d’intelligence artificielle. Ce projet délibératif portait sur le premier instrument normatif mondial en éthique de l’IA rédigé par l’UNESCO. L’ODAI se démarque par sa portée internationale, le nombre de personnes consultées et sa réalisation en ligne. Après une présentation du cadre méthodologique et théorique de la délibération sur l’éthique de l’IA, nous opérons une analyse critique du processus et nous proposerons finalement des recommandations pratiques pour de futures délibérations en éthique de l’IA.