Une IA digne de confiance
Nous estimons que l'IA se doit de respecter les réglementations en matière de confidentialité et de protection des données, de proposer une exploitation à la fois fiable et sécurisée, de fonctionner de manière transparente et responsable et de s’affranchir de tout biais indésirable ou discriminatoire. Nous nous engageons à mettre en œuvre une IA fiable et digne de confiance, conformément aux Engagements volontaires de la Maison-Blanche et à d'autres initiatives mondiales relatives à la sécurité de l'IA.
Nos principes directeurs pour une IA digne de confiance
Confidentialité
L’IA doit se conformer en toutes circonstances aux lois et aux réglementations sur la confidentialité des données, mais aussi répondre aux normes sociétales relatives aux données personnelles et à la confidentialité de l'information.
Sûreté et sécurité
Assurez-vous que les systèmes d’IA fonctionnent comme prévu tout en prévenant les préjudices involontaires et les menaces malveillantes.
Transparence
Rendez les technologies d'IA accessibles à toutes et à tous. Expliquez au grand public, dans un langage non technique, comment un système d'IA peut fournir le résultat attendu.
Non-discrimination
Minimisez les biais des systèmes d’IA et donnez à tous les groupes une chance égale d’en tirer profit.
Méthodologies et technologies
Nos principes fondateurs pour une IA digne de confiance jouent un rôle fondamental dans le développement de l'IA de bout en bout et dans le maintien de l'excellence technique, permettant ainsi à nos partenaires, à nos clients et à nos développeurs de mener à bien leurs projets en exprimant toute l’étendue de leur talent. Nous développons des usines de données pour les services d’IA générative, des outils dédiés à la conservation et à la validation des jeux de données non biaisés pour la vision par ordinateur, des bibliothèques logicielles pour la mise à l’échelle des données de traitement du langage naturel avec les grands modèles de langage (LLM), des fonctionnalités de sécurité révolutionnaires telles que NVIDIA Confidential Computinget des innovations transformatrices comme les techniques d’alignement des modèles reposant sur la rétroaction humaine.
Nos solutions d’IA de confiance
Partenaires pour des technologies d’IA de confiance
Actualités de l'IA de confiance
Un engagement envers la recherche
Nos recherches en IA se concentrent sur le développement d’algorithmes et de systèmes à même d’augmenter les capacités humaines, de résoudre des problèmes complexes et d’améliorer l’efficacité opérationnelle dans de nombreux secteurs. Nous nous efforçons de maintenir en toutes circonstances nos principes directeurs en matière de confidentialité, de transparence, de non-discrimination et de sûreté et de sécurité vis-à-vis de l'ensemble de nos pratiques et de nos méthodologies de recherche.
Publications et articles à l’affiche :
- De la richesse descriptive aux biais des modèles : exploration de la face cachée de l'enrichissement des légendes d'images génératives | Hirota, Yusuke, Hachiuma, Ryo, Yang, Chao-Hun Huc, Nakashima, Yuta
- BiasTestGPT : utilisation de ChatGPT pour le test des biais sociaux relatifs aux modèles de langage | Rafal Kocielnik, Shrimai Prabhumoye, Vivian Zhang, Roy Jiang, R. Michael Alavarez, Anima Anandkumar. 2023
- Planification des tâches et des mouvements HITL pour l'apprentissage par imitation | Mandlekar, Ajay, Garrett, Caelan Reed, Xu, Danfei, Fox, Dieter
- Prise d'empreintes numériques pour une exploitation agréée des vidéos liées aux avatars synthétiques | Ekta, Prashnani, Koki Nagano, Shalini De Mello David, Luebke Orazio Gallo. 2023.
- Protection contre les bruits antagonistes via un modèle de diffusion audio | Shutong Wu, Jiongxiao Wang, Wei Ping, Weili Nie, Chaowei Xiao. 2023.
En savoir plus lors de la conférence sur l'IA organisée pendant la GTC
Découvrez les experts et les dirigeants gouvernementaux qui ouvrent la voie à une réglementation et une fiabilité de l'IA. Découvrez les sessions d'IA fiables de NVIDIA GTC organisées pour aider les entreprises à identifier et à surmonter les obstacles potentiels au développement de leurs initiatives personnelles.