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Austin, États-Unis

Explorer et établir un processus de responsabilisation de l'IA dans la ville d'Austin (USAU0007)

Marché

D'un coup d'œil

Plan d'action: Plan d’action – Austin, États-Unis, 2024 – 2028

Résumé du rapport initial : Rapport initial – Plan d'action – Austin, États-Unis, 2024-2028

Début de l'engagement : janvier 2025
Fin de l'engagement : déc 2026

Institutions impliquées :

  • Ville d'Austin - Bureau de l'innovation
  • Ville d'Austin - Équité et inclusion
  • Alliance d'intelligence artificielle d'Austin
  • Mesurer
  • Université du Texas Good Systems
  • Institut IC² de l'Université du Texas

    Domaine politique principal :

    Secteur primaire:

    Valeur OGP :

    • Technologie et innovation pour la transparence et la responsabilité

    Résumé du rapport initial

    Vérifiable : peu clair

    Pertinence pour les valeurs OGP : Oui

    L'engagement est une nouvelle réglementation, politique, pratique ou exigence.

    Les activités d'engagement entraîneront un changement des règles, pratiques ou politiques qui régissent un domaine politique, le secteur public et/ou les relations entre les citoyens et sont contraignantes ou institutionnalisées au sein du gouvernement ou d'institutions spécifiques.

    Description

    Identifiant de l'engagement

    USAU0007

    Titre de l'engagement

    Étudier et établir un processus de responsabilisation de l'IA dans la ville d'Austin

    Problème

    Les outils d’intelligence artificielle (IA) se développent rapidement et sont adoptés par les organismes gouvernementaux pour toute une série de tâches et de services. Nombre d’entre eux communiquent directement avec les résidents et/ou influencent leurs décisions et leurs résultats. Cependant, en raison de leur conception, ces outils peuvent générer des résultats biaisés ou incorrects et peuvent être mal utilisés ou détournés. Actuellement, les gouvernements ne disposent pas d’un cadre solide et systématique pour identifier, évaluer et traiter les biais, les erreurs et les abus dans les outils d’IA.

    Statu quo

    La tendance actuelle des outils d’IA à produire des informations biaisées et incorrectes est bien connue. Cependant, les solutions pour y remédier sont inégales. Elles vont de l’attribution de la responsabilité au développeur du logiciel à la réalisation de tests et de suivis au sein de l’organisation, en passant par l’acceptation des biais et des erreurs dans les outils d’IA actuellement disponibles et l’atténuation des situations lorsqu’elles se produisent. De nombreux cas de conséquences néfastes pour les résidents en raison de biais et d’erreurs provenant d’outils d’IA employés par le gouvernement ont été recensés, mais il n’existe pas d’approche convenue pour évaluer, surveiller, identifier et traiter ces problèmes de manière proactive.

    Action

    La ville d’Austin va co-créer, tester et déployer un cadre de responsabilisation de l’IA au sein de l’organisation. Cela comprend des processus partagés pour évaluer les outils d’IA envisagés pour l’achat et l’utilisation afin de comprendre leur structure, leur potentiel de biais et les mesures d’atténuation. Le cadre créera également des structures permettant au personnel de la ville et aux résidents de détecter et de signaler les cas d’erreurs, de biais et d’abus de l’IA, ainsi que des procédures pour enquêter et traiter ces cas. L’objectif est de garantir la sécurité et la précision des outils d’IA utilisés par la ville, et qu’ils reflètent la valeur de la communauté d’Austin et renforcent la confiance entre le gouvernement et les citoyens.

    Comment l'engagement contribuera-t-il à résoudre le problème public décrit ci-dessus ?

    La création conjointe d’un cadre standard et partagé pour la responsabilisation de l’IA permet de créer une base de confiance et une culture de prévention proactive en matière de biais, d’erreurs et d’abus de l’IA. L’organisation de la ville et la communauté d’Austin voient le potentiel de l’écosystème de l’IA en évolution rapide, mais comprennent également les risques et les lacunes que comportent les outils actuels. En créant un cadre pour attribuer la responsabilité, atténuer les risques et relever les défis, nous créons une base solide pour un développement et une adoption de l’IA sûrs, éthiques et efficaces à l’avenir.

    À quel objectif à long terme identifié dans votre stratégie pour un gouvernement ouvert cet engagement se rapporte-t-il ?

    À long terme, nous souhaitons améliorer la capacité de la ville à évaluer et à adopter avec succès les technologies émergentes de manière sûre, équitable et éthique. Pour y parvenir, il est essentiel de mettre en place un cadre fondé sur la confiance, la responsabilité et l’engagement envers la communauté. La responsabilité de l’IA au sein du gouvernement est également au cœur des discussions nationales et internationales, et ce travail contribuera à faire progresser considérablement la pratique dans ce domaine et à créer une opportunité pour d’autres d’adapter le cadre pour l’utiliser dans leurs juridictions.

    Domaine politique principal

    Gouvernance numérique

    Secteur primaire

    Technologie scientifique

    À quelle valeur OGP cet engagement est-il pertinent ?

    Technologie et innovation pour la transparence et la responsabilitéL’établissement de la responsabilité de l’IA à Austin garantit la transparence grâce à une documentation ouverte et des décisions explicables tout en favorisant la confiance avec une surveillance qui respecte des normes éthiques et équitables.

    Milestones

    3 Milestones
    1

    Créer une coalition de projet

    Date de début : 12/2024
    Date de fin02/2025
    • Pas commencé
    • En cours
    • Stuck
    • Fini
    • Couverture
    2

    Développer, tester et itérer le cadre de responsabilisation

    Date de début : 01/2025
    Date de fin10/2025
    • Pas commencé
    • En cours
    • Stuck
    • Fini
    • Couverture
    3

    Fournir et déployer un cadre de responsabilisation de l'IA dans les opérations de la ville

    Date de début : 09/2025
    Date de fin12/2025
    • Pas commencé
    • En cours
    • Stuck
    • Fini
    • Couverture


    Engagements