Avis de demande d’information; Réforme réglementaire de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle : Identifier et lever les obstacles réglementaires aux États-Unis

L’intelligence artificielle (IA) englobe un large éventail de techniques et de systèmes de calcul qui effectuent des tâches nécessitant traditionnellement un jugement humain, telles que la perception, la prédiction, l’optimisation, l’aide à la décision et le fonctionnement autonome. L’IA trouve des applications dans presque tous les secteurs de l’économie et de la vie publique, notamment les soins de santé, la finance, le transport, la fabrication, l’éducation, l’agriculture et la sécurité nationale. Son adoption promet des avantages significatifs, notamment une efficacité accrue, une sécurité et une fiabilité améliorées, un accès élargi aux services et une compétitivité économique renforcée. La réalisation de ces avantages dépend toutefois de l’innovation continue en matière d’IA et de son acceptation par le public.

Le 23 juillet 2025, la Maison Blanche a publié le plan d’action américain pour l’IA, visant à assurer la domination mondiale des États-Unis dans ce domaine. Ce plan d’action a chargé le Bureau de la science et de la technologie (OSTP) de “lancer une demande d’informations (RFI) auprès des entreprises et du public concernant les réglementations fédérales actuelles qui entravent l’innovation ou l’adoption de l’IA, et de collaborer avec les agences fédérales concernées pour prendre les mesures appropriées.” La présente RFI s’inscrit dans cette démarche, en se concentrant sur l’identification des obstacles réglementaires et procéduraux qui freinent inutilement le développement et le déploiement bénéfique de l’IA.

La pleine réalisation des avantages offerts par les applications de l’IA ne peut être atteinte par une simple déréglementation. Elle nécessite plutôt des cadres politiques appropriés, à la fois réglementaires et non réglementaires, qui favorisent l’innovation tout en protégeant l’intérêt public. Ces cadres sont essentiels pour instaurer la confiance du public dans les technologies de l’IA, ce qui favorise un déploiement plus large et une adoption plus rapide. Ils peuvent inclure des exigences légales et réglementaires, des normes techniques, des lignes directrices, des cadres volontaires et d’autres instruments.

La plupart des régimes réglementaires fédéraux et des mécanismes politiques existants ont été conçus avant l’essor des technologies d’IA modernes. Par conséquent, ils reposent souvent sur des hypothèses concernant les systèmes pilotés par l’homme qui ne sont pas adaptées aux systèmes compatibles avec l’IA ou à l’IA augmentée. Ces hypothèses incluent notamment :

• Prise de décision et explication : l’idée que les décisions sont prises, documentées et expliquées de manière à ce que les processus et la justification soient traçables à un acteur humain.
• Responsabilité et imputabilité : l’attribution de la responsabilité juridique et des recours correctifs à des acteurs humains ou à des points de décision organisationnels clairement identifiables.
• Surveillance et intervention humaine : les exigences prescriptives en matière de surveillance, de révision, d’intervention ou de supervision continue par des humains dans les processus opérationnels.
• Pratiques de données : la collecte, la conservation, la provenance, le partage et l’utilisation autorisée des données, sans tenir compte de la dynamique d’échelle, de la réutilisation ou de la dynamique d’apprentissage des systèmes d’IA.
• Tests, validation et certification : les approches de test, d’approbation et de surveillance post-commercialisation conçues pour les produits statiques ou les services fournis par des humains, plutôt que pour les systèmes adaptatifs ou auto-apprenants.

Ces hypothèses se manifestent différemment selon les secteurs et leurs applications de l’IA. Par exemple, dans le domaine de la santé, les réglementations relatives aux dispositifs médicaux, à la télésanté et à la confidentialité des patients ont été conçues autour des cliniciens humains et des mises à jour discrètes des dispositifs médicaux. Cela peut poser des défis pour appliquer le même cadre politique à la supervision continue des outils de diagnostic basés sur l’IA et pour garantir des recommandations cliniques explicables. Dans le secteur des transports, les normes de sécurité et les processus de certification sont axés sur les conducteurs et les opérateurs humains, ce qui soulève des questions concernant les limites de domaine de conception opérationnelle et l’enquête sur les incidents pour les véhicules autonomes, les systèmes sans pilote et d’autres technologies de transport compatibles avec l’IA.

Lorsqu’ils sont appliqués aux systèmes compatibles avec l’IA ou à l’IA augmentée, les cadres politiques qui supposent des systèmes pilotés par l’homme ou qui ne tiennent pas compte des progrès technologiques entravent le développement, le déploiement et l’adoption de l’IA dans tous les secteurs. Ces obstacles se situent généralement dans cinq catégories :

1. Inadéquation réglementaire : les règles existantes ne sont plus alignées sur les capacités de l’IA.
2. Incompatibilité structurelle : les exigences légales ou opérationnelles sont fondamentalement inadaptées aux systèmes d’IA.
3. Manque de clarté réglementaire : l’absence de lignes directrices et de règles suffisamment précises concernant les systèmes d’IA retarde l’adoption, augmente les coûts de conformité et freine l’innovation.
4. Entrave directe : les réglementations ciblent directement le développement, le déploiement et l’adoption de l’IA.
5. Facteurs organisationnels : la manière dont les cadres politiques et les outils administratifs disponibles sont utilisés (ou non) est influencée par des facteurs organisationnels.

Dans de nombreux cas, les objectifs sous-jacents peuvent toujours être atteints si les réglementations sont appliquées de manière flexible. Des outils administratifs tels que des dérogations, des exemptions, des programmes pilotes, des approbations conditionnelles ou des autorisations expérimentales limitées dans le temps peuvent permettre un déploiement licite tout en préservant les objectifs réglementaires. Dans d’autres cas, une modification législative ou une révision réglementaire complète peut être nécessaire.

Cette RFI vise à identifier les réglementations fédérales qui entravent le développement, le déploiement ou l’adoption de l’IA, en particulier celles qui ont été établies avant que les capacités actuelles de l’IA ne soient prévues. L’OSTP s’intéresse particulièrement aux réglementations qui, tout en servant des objectifs importants, contiennent des exigences ou des hypothèses incompatibles avec le fonctionnement ou le potentiel des systèmes d’IA. Les répondants sont encouragés à identifier les réglementations dans tous les secteurs où les hypothèses sous-jacentes, les exigences techniques ou les cadres de conformité peuvent créer des obstacles inutiles aux applications bénéfiques de l’IA, même si les objectifs de politique de base restent valides.

L’OSTP invite les réponses à une ou plusieurs des questions suivantes :

1. Quelles activités, innovations ou déploiements de l’IA sont actuellement entravés, retardés ou autrement limités en raison de lois, de réglementations ou de politiques fédérales ? Veuillez décrire la barrière spécifique et la capacité ou l’application de l’IA qui serait activée si elle était traitée.
2. Quelles lois, réglementations ou politiques fédérales spécifiques présentent des obstacles au développement, au déploiement ou à l’adoption de l’IA dans votre secteur ? Veuillez identifier les règles et l’autorité pertinentes avec précision, y compris une référence au Code des réglementations fédérales (CFR) ou au Code des États-Unis (USC), le cas échéant.
3. Lorsque les cadres politiques existants ne conviennent pas aux applications de l’IA, quels outils administratifs (par exemple, dérogations, exemptions, autorisations expérimentales) sont disponibles, mais sous-utilisés ?
4. Lorsque les régimes statutaires ou réglementaires spécifiques sont structurellement incompatibles avec les applications de l’IA, quelles modifications seraient nécessaires pour permettre un déploiement licite tout en préservant les objectifs réglementaires ?
5. Lorsque les obstacles découlent d’un manque de clarté ou de lignes directrices d’interprétation sur la manière dont les règles existantes couvrent les activités de l’IA, quelles formes de clarification (par exemple, normes, lignes directrices, règles d’interprétation) seraient les plus efficaces ?
6. Existe-t-il des obstacles qui découlent de facteurs organisationnels qui ont un impact sur la manière dont les lois, les réglementations ou les politiques fédérales sont utilisées ou non ? Comment l’action fédérale pourrait-elle s’y adresser de manière appropriée ?

Daté : 24 septembre 2025.

Stacy Murphy,

Officier en chef adjoint / Agent de sécurité.