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RESPONSABILITÉ DÉONTOLOGIQUE
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Comprendre le fonctionnement et les limites des SIA avant de les utiliser ou de les intégrer à ses processus
Prendre connaissance des conditions d’utilisation d’un SIA avant de l’utiliser
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AXE DE VIGILANCE #2
DEVOIR DE COMPÉTENCE
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AXE DE VIGILANCE #3
PRUDENCE ET DILIGENCE
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AXE DE VIGILANCE #4
PROTECTION ET CONFIDENTIALITÉ DES DONNÉES
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Mettre en place des procédures pour valider les informa--tions et les résultats obtenus par les SIA
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AXE DE VIGILANCE #5
INTÉGRITÉ ET TRANSPARENCE
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AXE DE VIGILANCE #6
IMPACT ENVIRONNEMENTAL ET SOCIAL
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LES POINTS À RETENIR
L'ingénieur.e ne doit pas utiliser l'IA pour compenser un manque de compétence. Il ou elle doit également comprendre le fonctionnement des SIA, leurs limites et les risques associés à leur utilisation.
Pour garantir la confidentialité des données utilisées dans le cadre d'un SIA, l'ingénieur.e doit les traiter avec une grande vigilance.
La confiance envers l’IA doit être, en toutes circonstances, prudente et réfléchie.
L'ingénieur.e demeure responsable de ses décisions, de ses avis et des documents qu'il ou elle prépare, même si ceux-ci sont basés sur des résultats générés par un SIA.
L'ingénieur.e doit informer ses clients des risques associés à l'usage de l'IA dans le cadre de ses services et lui faire part des mesures mises en place.
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POUR ALLER PLUS LOIN : LE PRINCIPE DE DÉVELOPPEMENT DURABLE DE LA DÉCLARATION DE MONTRÉAL
Un des 10 principes proposés dans la Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l'IA concerne le développement durable. En voici quelques recommandations.
Les équipements de SIA, leurs infrastructures numériques et les objets connectés sur lesquels ils s’appuient (comme les centres de données) doivent :
- viser la plus grande efficacité énergétique et minimiser les émissions de gaz à effet de serre (GES) sur l’ensemble de leur cycle de vie
- viser à générer un minimum de déchets électriques et électroniques et prévoir des filières de maintenance, de réparation et de recyclage dans une logique d’économie circulaire
- minimiser les impacts sur les écosystèmes et la biodiversité à toutes les étapes de leur cycle de vie, notamment lors de l’extraction des ressources naturelles et des étapes de fin de vie
Voyons plus en détail ce que met de l'avant le principe de développement durable de la Déclaration de Montréal.
Lire l'intégralité du principe dans la Déclaration de Montréal
Pour l'ingénieur.e qui participe à la conception de systèmes qui intègrent de l'IA, ce principe implique, par exemple :
- d'effectuer des choix technologiques moins énergivores
- d'intégrer des analyses de cycle de vie (ACV) des équipements pour évaluer les impacts environnementaux des projets impliquant l'IA
- de sensibiliser les parties prenantes aux enjeux environnementaux liés à l'IA
Pour creuser le sujet :
- Comment utiliser l’IA de manière plus écologique, Le Devoir
- Normes ISO/IEC 42005:2025 -TI - IA - Évaluation de l'impact des systèmes d'IA
- Pour une IA durable, entretien avec Sasha Luccioni et Matthieu Dugal, janvier 2025, Coeur des sciences, UQAM (vidéo)
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Armelle Foucher
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PRUDENCE ET DILIGENCE
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INTÉGRITÉ ET TRANSPARENCE
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AXE DE VIGILANCE #6
IMPACT ENVIRONNEMENTAL ET SOCIAL
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limitesrisques et enjeux
LES POINTS À RETENIR
L'ingénieur.e ne doit pas utiliser l'IA pour compenser un manque de compétence. Il ou elle doit également comprendre le fonctionnement des SIA, leurs limites et les risques associés à leur utilisation.
Pour garantir la confidentialité des données utilisées dans le cadre d'un SIA, l'ingénieur.e doit les traiter avec une grande vigilance.
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L'ingénieur.e doit informer ses clients des risques associés à l'usage de l'IA dans le cadre de ses services et lui faire part des mesures mises en place.
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Un des 10 principes proposés dans la Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l'IA concerne le développement durable. En voici quelques recommandations.
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