IA responsable et éthique | Fondation LASTHUMAN

Nos priorités

Réduction des biais

Méthodes pour détecter et réduire les biais dans les systèmes d’IA, y compris lorsque seules des données synthétiques ou anonymisées sont disponibles pour les tests.

Transparence

Principes et outils d’explicabilité, et preuves plutôt que déclarations : quand les résultats des tests confirment réellement l’équité et la robustesse d’un système.

Responsabilité

Qui est responsable des décisions prises par l’IA, y compris lorsque c’est un autre modèle, un juge LLM, qui décide du déploiement d’un modèle dans les pipelines MLOps.

Gouvernance de l’IA dans les organisations

Recommandations pour traduire les principes éthiques en procédures : contrôle de la qualité, audits et documentation conforme au règlement européen sur l’IA (AI Act).

Plan d’action

2026

Bias Detection Under Article 4a of the EU AI Act: When Synthetic, Anonymised or Differentially Private Data Is Enough. Technical evidence options, a simulation study and a real-data replication

Prévu pour 2027

Sujets des rapports techniques et des études que nous prévoyons de publier d’ici fin 2027. Ils paraîtront en anglais.

LLM judges
Compliance evidence
et bien d’autres

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