Le développement et l’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle (SIA) doivent permettre d’accroître le bien-être de tous les êtres sensibles.

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1) Les SIA doivent permettre aux individus d’améliorer leurs conditions de vie, leur santé et leurs conditions de travail 2) Les SIA doivent permettre aux individus de satisfaire leurs préférences, dans les limites de ce qui ne cause pas de tort à un autre être sensible. 3) Les SIA doivent permettre aux individus d’exercer leurs capacités physiques et intellectuelles. 4) Les SIA ne doivent pas constituer une source de mal-être, sauf si ce dernier permet d’engendrer un bien-être supérieur que l’on ne peut atteindre autrement. 5) L’utilisation des SIA ne devrait pas contribuer à augmenter le stress, l’anxiété et le sentiment de harcèlement liésà l’environnement numérique.

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Le développement de SIA doit être compatible avec le maintien de liens de solidarité entre les personnes et les générations.

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1) Les SIA ne doivent pas nuire au maintien de relations humaines affectives et morales épanouissantes, et devraient être développés dans le but de favoriser ces relations et de réduire la vulnérabilité et l’isolement des personnes. 2) Les SIA doivent être développés dans le but de collaborer avec les humains sur des tâches complexes et devraient favoriser le travail collaboratif entre les humains. 3) Les SIA ne devraient pas être mis en œuvre pour remplacer des personnes sur des tâches qui requièrent une relation humaine de qualité, mais devraient être développés pour faciliter cette relation. 4) Les systèmes de santé qui recourent aux SIA doivent prendre en considération l’importance pour les patients des relations avec le personnel médical et la famille. 5) Le développement des SIA ne devrait pas stimuler des comportements cruels avec des robots qui prennent l’apparence d’êtres humains ou d’animaux et semblent agir comme eux. 6) Les SIA devraient permettre d’améliorer la gestion des risques et créer les conditions d’une société de mutualisation des risques individuels et collectifs plus efficace.

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Le développement de SIA doit être compatible avec le maintien de liens de solidarité entre les personnes et les générations.

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1) Les SIA ne doivent pas nuire au maintien de relations humaines affectives et morales épanouissantes, et devraient être développés dans le but de favoriser ces relations et de réduire la vulnérabilité et l’isolement des personnes. 2) Les SIA doivent être développés dans le but de collaborer avec les humains sur des tâches complexes et devraient favoriser le travail collaboratif entre les humains. 3) Les SIA ne devraient pas être mis en œuvre pour remplacer des personnes sur des tâches qui requièrent une relation humaine de qualité, mais devraient être développés pour faciliter cette relation. 4) Les systèmes de santé qui recourent aux SIA doivent prendre en considération l’importance pour les patients des relations avec le personnel médical et la famille. 5) Le développement des SIA ne devrait pas stimuler des comportements cruels avec des robots qui prennent l’apparence d’êtres humains ou d’animaux et semblent agir comme eux. 6) Les SIA devraient permettre d’améliorer la gestion des risques et créer les conditions d’une société de mutualisation des risques individuels et collectifs plus efficace.

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Le développement et l’utilisation des SIA ne doivent pas contribuer à une déresponsabilisation des êtres humains quand une décision doit être prise.

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1) Seuls des êtres humains peuvent être tenus responsables de décisions issues de recommandations faites par des SIA et des actions qui en découlent. 2) Dans tous les domaines où une décision qui affecte la vie, la qualité de la vie ou la réputation d’une personne doit être prise, la décision finale devrait revenir à un être humain et cette décision devrait être libre et éclairée 3) La décision de tuer doit toujours être prise par des êtres humains et la responsabilité de cette décision ne peut être transférée à un SIA. 4) Les personnes qui autorisent des SIA à commettre un crime ou un délit, ou qui font preuve de négligence en les laissant en commettre, sont responsables de ce crime ou de ce délit. 5) Dans le cas où un tort a été infligé par un SIA, et que le SIA s’avère fiable et a fait l’objet d’un usage normal, il n’est pas raisonnable d’en imputer la faute aux personnes impliquées dans son développement ou son utilisation.

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Le développement et l’utilisation des SIA ne doivent pas contribuer à une déresponsabilisation des êtres humains quand une décision doit être prise.

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1) Seuls des êtres humains peuvent être tenus responsables de décisions issues de recommandations faites par des SIA et des actions qui en découlent. 2) Dans tous les domaines où une décision qui affecte la vie, la qualité de la vie ou la réputation d’une personne doit être prise, la décision finale devrait revenir à un être humain et cette décision devrait être libre et éclairée 3) La décision de tuer doit toujours être prise par des êtres humains et la responsabilité de cette décision ne peut être transférée à un SIA. 4) Les personnes qui autorisent des SIA à commettre un crime ou un délit, ou qui font preuve de négligence en les laissant en commettre, sont responsables de ce crime ou de ce délit. 5) Dans le cas où un tort a été infligé par un SIA, et que le SIA s’avère fiable et a fait l’objet d’un usage normal, il n’est pas raisonnable d’en imputer la faute aux personnes impliquées dans son développement ou son utilisation.

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Définition des termes utilisés dans ce document

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ACTIVITÉ NUMÉRIQUE : On entend par activité numérique l’ensemble des actions posées par un individu dans un environnement numérique, que ce soit sur un ordinateur, un téléphone ou tout autre objet connecté.

AGENT CONVERSATIONNEL (chatbot) : Un agent conversationnel est un système d’IA qui peut dialoguer avec son utilisateur en langage naturel.

APPRENTISSAGE MACHINE (machine learning) : L’apprentissage machine est la branche de l’intelligence artificielle qui consiste à programmer un algorithme à apprendre par lui-même. Parmi la multitude de techniques, on distingue trois types majeurs d’apprentissage machine : 1) En apprentissage supervisé, le système d’intelligence artificielle (SIA) apprend à prédire une valeur à partir d’une donnée entrée. Cela nécessite d’avoir des couples entrée-valeur annotés lors de l’entrainement. Par exemple, un système peut apprendre à reconnaître l’objet présent sur une photo ; 2) En apprentissage non supervisé, le SIA apprend à trouver des similitudes entre des données qui n’ont pas été annotées, par exemple afin de les diviser en différentes partitions homogènes. Ainsi, un système peut reconnaître des communautés d’utilisateurs de réseaux sociaux ; 3) En apprentissage par renforcement, le SIA apprend à agir sur son environnement de façon à maximiser une récompense qui lui est donnée lors de l’entrainement. C’est la technique avec laquelle des SIA ont pu battre des humains au jeu de Go ou au jeu vidéo Dota2.

APPRENTISSAGE PROFOND (deep learning) : L’apprentissage profond est la branche de l’apprentissage machine qui utilise des réseaux de neurones artificiels à plusieurs niveaux. C’est la technologie qui est derrière les plus récentes avancées en IA.

BIENS COMMUNS NUMÉRIQUES (digital commons) : Les biens communs numériques sont les applications ou les données produites par une communauté. Contrairement aux biens matériels, ils sont facilement partageables et ne se détériorent pas lorsqu’ils sont utilisés. Ainsi, par opposition aux logiciels propriétaires, les logiciels open source – qui résultent souvent d’une collaboration entre programmeurs – constituent des biens communs numériques puisque leur code source est ouvert, c’est-à-dire accessible à tous.

BULLE DE FILTRE (filter bubble) : L’expression bulle de filtre (ou bulle filtrante) désigne l’information « filtrée » qui parvient à un individu lorsqu’il est sur internet. En effet, divers services comme les réseaux sociaux ou les moteurs de recherche offrent des résultats personnalisés à leurs utilisateurs. Ceci peut avoir pour effet d’isoler les individus (dans des « bulles ») puisqu’ils n’accèdent plus à une information commune.

DÉCONNEXION NUMÉRIQUE : On entend par déconnexion numérique l’arrêt temporaire ou permanent par un individu de son activité numérique.

DÉPENDANCE DE SENTIER : Mécanisme social par lequel des décisions technologiques, organisationnelles ou institutionnelles, jugées rationnelles à une époque mais devenues sous-optimales aujourd’hui, continuent malgré tout d’influencer la prise de décision. Un mécanisme maintenu à cause d’un biais cognitif ou parce que son changement conduirait à un coût ou un effort trop élevé. C’est par exemple le cas des infrastructures routières urbaines lorsqu’elles conduisent à des programmes d’optimisation de la circulation, au lieu d’envisager un changement pour organiser une mobilité à très faibles émissions de carbone. Ce mécanisme doit être connu lors de l’utilisation de l’IA pour des projets sociaux, car les données d’entrainement en apprentissage supervisé peuvent parfois renforcer d’anciens paradigmes organisationnels dont la pertinence fait débat aujourd’hui.

DÉVELOPPEMENT SOUTENABLE (sustainable) : Le développement soutenable (ou durable) désigne un développement des sociétés humaines qui est compatible avec la capacité des systèmes naturels à offrir les ressources et les services nécessaires à ces sociétés. Il s’agit d’un développement économique et social qui répond aux besoins des personnes actuelles sans compromettre l’existence des générations futures.

DONNÉES OUVERTES (open data) : Les données ouvertes désignent les données numériques auxquelles les usagers peuvent accéder librement. C’est par exemple le cas pour la plupart des résultats de recherche publiés en IA.

DONNÉES PERSONNELLES : Les données personnelles sont celles qui permettent d’identifier directement ou indirectement un individu.

EFFET REBOND : L’effet rebond est le mécanisme par lequel une plus grande efficacité énergétique ou une meilleure performance environnementale des biens, équipements et services, conduit à une augmentation plus que proportionnelle de leur consommation. Par exemple, la taille des écrans augmente, la quantité des appareils électroniques augmente dans les ménages, et on parcourt de plus grandes distances en voiture ou en avion. Il en résulte globalement une plus grande pression sur les ressources et l’environnement.

ENTRAINEMENT : L’entrainement est le processus de l’apprentissage machine pendant lequel le SIA construit un modèle à partir de données. Les performances du SIA dépendront de la qualité du modèle, lui-même dépendant de la quantité et de la qualité des données utilisées durant l’entrainement.

FIABILITÉ : Un système d’IA est fiable lorsqu’il effectue la tâche pour laquelle il a été conçu de manière attendue. La fiabilité est la probabilité de succès qui varie entre 51% et 100%, c’est-à-dire qui est strictement supérieur au hasard. Plus un système est fiable, plus son comportement est prévisible.

GAN : Acronyme de Generative Adversarial Network, en français Réseaux antagonistes génératifs. Dans un GAN, deux réseaux antagonistes sont en compétition pour générer une image. Ils peuvent être par exemple utilisés pour créer une image, un enregistrement ou une vidéo paraissant quasi réels pour un humain.

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) : L’intelligence artificielle (IA) désigne l’ensemble des techniques qui permettent à une machine de simuler l’intelligence humaine, notamment pour apprendre, prédire, prendre des décisions et percevoir le monde environnant. Dans le cas d’un système informatique, l’intelligence artificielle est appliquée à des données numériques.

INTELLIGIBILITÉ : Un système d’IA est intelligible lorsqu’un être humain doté des connaissances nécessaires peut comprendre son fonctionnement, c’est-à-dire son modèle mathématique et les processus qui le déterminent.

JUSTIFIABILITÉ D'UNE DÉCISION : La décision d’un système d’IA est justifiée lorsqu’il existe des raisons non triviales qui motivent cette décision et que ces raisons sont communicables en langage naturel.

LITTÉRATIE NUMÉRIQUE : La littératie numérique d’un individu désigne son habilité à gérer, à comprendre, à intégrer, à communiquer, à évaluer à créer de l’information et à y accéder de façon sécuritaire et appropriée au moyen des outils numériques et des technologies en réseaux pour participer à la vie économique et sociale.

SOUTENABILITÉ ÉCOLOGIQUE FORTE : La notion de soutenabilité (ou durabilité) écologique forte renvoie à l’idée que pour être soutenable, le rythme de consommation des ressources naturelles et d’émissions de polluants doit être compatible avec les limites environnementales planétaires, le rythme de renouvellement des ressources et des écosystèmes, ainsi que la stabilité du climat. Contrairement à la soutenabilité faible, moins exigeante, la soutenabilité forte n’admet pas qu’on substitue des pertes de ressources naturelles à du capital artificiel.

SYSTÈME D'ACQUISITION ET D'ARCHIVAGE DES DONNÉES (SAAD) : Un SAAD désigne tout système informatique pouvant collecter et enregistrer des données. Celles-ci seront éventuellement utilisées pour l’entrainement d’un système d’IA ou comme paramètres pour une prise de décision.

SYSTÈME D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (SIA) : Un système d’IA désigne tout système informatique utilisant des algorithmes d’intelligence artificielle, que ce soit un logiciel, un objet connecté ou un robot.

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Le développement de SIA doit être compatible avec le maintien de liens de solidarité entre les personnes et les générations.

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1) Les SIA ne doivent pas nuire au maintien de relations humaines affectives et morales épanouissantes, et devraient être développés dans le but de favoriser ces relations et de réduire la vulnérabilité et l’isolement des personnes. 2) Les SIA doivent être développés dans le but de collaborer avec les humains sur des tâches complexes et devraient favoriser le travail collaboratif entre les humains. 3) Les SIA ne devraient pas être mis en œuvre pour remplacer des personnes sur des tâches qui requièrent une relation humaine de qualité, mais devraient être développés pour faciliter cette relation. 4) Les systèmes de santé qui recourent aux SIA doivent prendre en considération l’importance pour les patients des relations avec le personnel médical et la famille. 5) Le développement des SIA ne devrait pas stimuler des comportements cruels avec des robots qui prennent l’apparence d’êtres humains ou d’animaux et semblent agir comme eux. 6) Les SIA devraient permettre d’améliorer la gestion des risques et créer les conditions d’une société de mutualisation des risques individuels et collectifs plus efficace.

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Le développement de SIA doit être compatible avec le maintien de liens de solidarité entre les personnes et les générations.

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1) Les SIA ne doivent pas nuire au maintien de relations humaines affectives et morales épanouissantes, et devraient être développés dans le but de favoriser ces relations et de réduire la vulnérabilité et l’isolement des personnes. 2) Les SIA doivent être développés dans le but de collaborer avec les humains sur des tâches complexes et devraient favoriser le travail collaboratif entre les humains. 3) Les SIA ne devraient pas être mis en œuvre pour remplacer des personnes sur des tâches qui requièrent une relation humaine de qualité, mais devraient être développés pour faciliter cette relation. 4) Les systèmes de santé qui recourent aux SIA doivent prendre en considération l’importance pour les patients des relations avec le personnel médical et la famille. 5) Le développement des SIA ne devrait pas stimuler des comportements cruels avec des robots qui prennent l’apparence d’êtres humains ou d’animaux et semblent agir comme eux. 6) Les SIA devraient permettre d’améliorer la gestion des risques et créer les conditions d’une société de mutualisation des risques individuels et collectifs plus efficace.

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Le développement et l’utilisation des SIA ne doivent pas contribuer à une déresponsabilisation des êtres humains quand une décision doit être prise.

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1) Seuls des êtres humains peuvent être tenus responsables de décisions issues de recommandations faites par des SIA et des actions qui en découlent. 2) Dans tous les domaines où une décision qui affecte la vie, la qualité de la vie ou la réputation d’une personne doit être prise, la décision finale devrait revenir à un être humain et cette décision devrait être libre et éclairée 3) La décision de tuer doit toujours être prise par des êtres humains et la responsabilité de cette décision ne peut être transférée à un SIA. 4) Les personnes qui autorisent des SIA à commettre un crime ou un délit, ou qui font preuve de négligence en les laissant en commettre, sont responsables de ce crime ou de ce délit. 5) Dans le cas où un tort a été infligé par un SIA, et que le SIA s’avère fiable et a fait l’objet d’un usage normal, il n’est pas raisonnable d’en imputer la faute aux personnes impliquées dans son développement ou son utilisation.

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Le développement et l’utilisation de SIA doivent se réaliser de manière à assurer une soutenabilité écologique forte de la planète.

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1) 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. 2) Les équipements de SIA, leurs infrastructures numériques et les objets connectés sur lesquels ils s’appuient, doivent 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. 3) Les équipements de SIA, leurs infrastructures numériques et les objets connectés sur lesquels ils s’appuient, doivent 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. 4) Les acteurs publics et privés doivent soutenir le développement de SIA écologiquement responsables afin de lutter contre le gaspillage des ressources naturelles et des biens produits, de mettre en place des chaînes d’approvisionnement et des échanges commerciaux soutenables, et de réduire la pollution à l’échelle planétaire.

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Définition des termes utilisés dans ce document

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ACTIVITÉ NUMÉRIQUE : On entend par activité numérique l’ensemble des actions posées par un individu dans un environnement numérique, que ce soit sur un ordinateur, un téléphone ou tout autre objet connecté.

AGENT CONVERSATIONNEL (chatbot) : Un agent conversationnel est un système d’IA qui peut dialoguer avec son utilisateur en langage naturel.

APPRENTISSAGE MACHINE (machine learning) : L’apprentissage machine est la branche de l’intelligence artificielle qui consiste à programmer un algorithme à apprendre par lui-même. Parmi la multitude de techniques, on distingue trois types majeurs d’apprentissage machine : 1) En apprentissage supervisé, le système d’intelligence artificielle (SIA) apprend à prédire une valeur à partir d’une donnée entrée. Cela nécessite d’avoir des couples entrée-valeur annotés lors de l’entrainement. Par exemple, un système peut apprendre à reconnaître l’objet présent sur une photo ; 2) En apprentissage non supervisé, le SIA apprend à trouver des similitudes entre des données qui n’ont pas été annotées, par exemple afin de les diviser en différentes partitions homogènes. Ainsi, un système peut reconnaître des communautés d’utilisateurs de réseaux sociaux ; 3) En apprentissage par renforcement, le SIA apprend à agir sur son environnement de façon à maximiser une récompense qui lui est donnée lors de l’entrainement. C’est la technique avec laquelle des SIA ont pu battre des humains au jeu de Go ou au jeu vidéo Dota2.

APPRENTISSAGE PROFOND (deep learning) : L’apprentissage profond est la branche de l’apprentissage machine qui utilise des réseaux de neurones artificiels à plusieurs niveaux. C’est la technologie qui est derrière les plus récentes avancées en IA.

BIENS COMMUNS NUMÉRIQUES (digital commons) : Les biens communs numériques sont les applications ou les données produites par une communauté. Contrairement aux biens matériels, ils sont facilement partageables et ne se détériorent pas lorsqu’ils sont utilisés. Ainsi, par opposition aux logiciels propriétaires, les logiciels open source – qui résultent souvent d’une collaboration entre programmeurs – constituent des biens communs numériques puisque leur code source est ouvert, c’est-à-dire accessible à tous.

BULLE DE FILTRE (filter bubble) : L’expression bulle de filtre (ou bulle filtrante) désigne l’information « filtrée » qui parvient à un individu lorsqu’il est sur internet. En effet, divers services comme les réseaux sociaux ou les moteurs de recherche offrent des résultats personnalisés à leurs utilisateurs. Ceci peut avoir pour effet d’isoler les individus (dans des « bulles ») puisqu’ils n’accèdent plus à une information commune.

DÉCONNEXION NUMÉRIQUE : On entend par déconnexion numérique l’arrêt temporaire ou permanent par un individu de son activité numérique.

DÉPENDANCE DE SENTIER : Mécanisme social par lequel des décisions technologiques, organisationnelles ou institutionnelles, jugées rationnelles à une époque mais devenues sous-optimales aujourd’hui, continuent malgré tout d’influencer la prise de décision. Un mécanisme maintenu à cause d’un biais cognitif ou parce que son changement conduirait à un coût ou un effort trop élevé. C’est par exemple le cas des infrastructures routières urbaines lorsqu’elles conduisent à des programmes d’optimisation de la circulation, au lieu d’envisager un changement pour organiser une mobilité à très faibles émissions de carbone. Ce mécanisme doit être connu lors de l’utilisation de l’IA pour des projets sociaux, car les données d’entrainement en apprentissage supervisé peuvent parfois renforcer d’anciens paradigmes organisationnels dont la pertinence fait débat aujourd’hui.

DÉVELOPPEMENT SOUTENABLE (sustainable) : Le développement soutenable (ou durable) désigne un développement des sociétés humaines qui est compatible avec la capacité des systèmes naturels à offrir les ressources et les services nécessaires à ces sociétés. Il s’agit d’un développement économique et social qui répond aux besoins des personnes actuelles sans compromettre l’existence des générations futures.

DONNÉES OUVERTES (open data) : Les données ouvertes désignent les données numériques auxquelles les usagers peuvent accéder librement. C’est par exemple le cas pour la plupart des résultats de recherche publiés en IA.

DONNÉES PERSONNELLES : Les données personnelles sont celles qui permettent d’identifier directement ou indirectement un individu.

EFFET REBOND : L’effet rebond est le mécanisme par lequel une plus grande efficacité énergétique ou une meilleure performance environnementale des biens, équipements et services, conduit à une augmentation plus que proportionnelle de leur consommation. Par exemple, la taille des écrans augmente, la quantité des appareils électroniques augmente dans les ménages, et on parcourt de plus grandes distances en voiture ou en avion. Il en résulte globalement une plus grande pression sur les ressources et l’environnement.

ENTRAINEMENT : L’entrainement est le processus de l’apprentissage machine pendant lequel le SIA construit un modèle à partir de données. Les performances du SIA dépendront de la qualité du modèle, lui-même dépendant de la quantité et de la qualité des données utilisées durant l’entrainement.

FIABILITÉ : Un système d’IA est fiable lorsqu’il effectue la tâche pour laquelle il a été conçu de manière attendue. La fiabilité est la probabilité de succès qui varie entre 51% et 100%, c’est-à-dire qui est strictement supérieur au hasard. Plus un système est fiable, plus son comportement est prévisible.

GAN : Acronyme de Generative Adversarial Network, en français Réseaux antagonistes génératifs. Dans un GAN, deux réseaux antagonistes sont en compétition pour générer une image. Ils peuvent être par exemple utilisés pour créer une image, un enregistrement ou une vidéo paraissant quasi réels pour un humain.

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) : L’intelligence artificielle (IA) désigne l’ensemble des techniques qui permettent à une machine de simuler l’intelligence humaine, notamment pour apprendre, prédire, prendre des décisions et percevoir le monde environnant. Dans le cas d’un système informatique, l’intelligence artificielle est appliquée à des données numériques.

INTELLIGIBILITÉ : Un système d’IA est intelligible lorsqu’un être humain doté des connaissances nécessaires peut comprendre son fonctionnement, c’est-à-dire son modèle mathématique et les processus qui le déterminent.

JUSTIFIABILITÉ D'UNE DÉCISION : La décision d’un système d’IA est justifiée lorsqu’il existe des raisons non triviales qui motivent cette décision et que ces raisons sont communicables en langage naturel.

LITTÉRATIE NUMÉRIQUE : La littératie numérique d’un individu désigne son habilité à gérer, à comprendre, à intégrer, à communiquer, à évaluer à créer de l’information et à y accéder de façon sécuritaire et appropriée au moyen des outils numériques et des technologies en réseaux pour participer à la vie économique et sociale.

SOUTENABILITÉ ÉCOLOGIQUE FORTE : La notion de soutenabilité (ou durabilité) écologique forte renvoie à l’idée que pour être soutenable, le rythme de consommation des ressources naturelles et d’émissions de polluants doit être compatible avec les limites environnementales planétaires, le rythme de renouvellement des ressources et des écosystèmes, ainsi que la stabilité du climat. Contrairement à la soutenabilité faible, moins exigeante, la soutenabilité forte n’admet pas qu’on substitue des pertes de ressources naturelles à du capital artificiel.

SYSTÈME D'ACQUISITION ET D'ARCHIVAGE DES DONNÉES (SAAD) : Un SAAD désigne tout système informatique pouvant collecter et enregistrer des données. Celles-ci seront éventuellement utilisées pour l’entrainement d’un système d’IA ou comme paramètres pour une prise de décision.

SYSTÈME D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (SIA) : Un système d’IA désigne tout système informatique utilisant des algorithmes d’intelligence artificielle, que ce soit un logiciel, un objet connecté ou un robot.

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Le développement de SIA doit être compatible avec le maintien de liens de solidarité entre les personnes et les générations.

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1) Les SIA ne doivent pas nuire au maintien de relations humaines affectives et morales épanouissantes, et devraient être développés dans le but de favoriser ces relations et de réduire la vulnérabilité et l’isolement des personnes. 2) Les SIA doivent être développés dans le but de collaborer avec les humains sur des tâches complexes et devraient favoriser le travail collaboratif entre les humains. 3) Les SIA ne devraient pas être mis en œuvre pour remplacer des personnes sur des tâches qui requièrent une relation humaine de qualité, mais devraient être développés pour faciliter cette relation. 4) Les systèmes de santé qui recourent aux SIA doivent prendre en considération l’importance pour les patients des relations avec le personnel médical et la famille. 5) Le développement des SIA ne devrait pas stimuler des comportements cruels avec des robots qui prennent l’apparence d’êtres humains ou d’animaux et semblent agir comme eux. 6) Les SIA devraient permettre d’améliorer la gestion des risques et créer les conditions d’une société de mutualisation des risques individuels et collectifs plus efficace.

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