Politique
Déclaration sur l’IA responsable
Dernière mise à jour : 16 octobre 2026
Projet - soumis à une revue juridique avant publication. Le texte entre crochets signale des informations à confirmer. Ce projet ne constitue pas un avis juridique.
L’IA peut aider les équipes de santé publique à voir les risques plus tôt et à agir plus précisément - mais seulement si elle est digne de confiance. Ces principes guident la façon dont nous construisons Epinova. Ils seront affinés avec nos partenaires, nos conseillers et les communautés concernées.
1. Supervision humaine
Epinova fournit un appui à la décision. Des personnes qualifiées examinent les prévisions, les classements et les recommandations et restent responsables des décisions. La plateforme n’est pas conçue pour prendre des mesures autonomes concernant des personnes.
2. Traçabilité des sources
Les alertes, les prévisions et les réponses de l’assistant doivent pouvoir être rattachées aux données, aux sources et aux versions de modèles qui les ont produites.
3. Validation avant utilisation
Les modèles sont testés sur des données réservées et comparés à des références simples avant toute utilisation opérationnelle. Nous publions leurs performances, y compris là où ils sont peu performants, et surveillons leur dérive après déploiement.
4. Incertitude honnête
Les prévisions sont présentées avec des intervalles de prédiction et des indicateurs de qualité des données. Nous évitons les formulations et les visuels qui suggèrent une fausse précision.
5. Équité
Les lacunes de données touchent souvent les communautés les plus marginalisées. Nous recherchons explicitement la sous-déclaration et les biais, et concevons la priorisation pour que les arbitrages d’équité soient visibles plutôt que cachés.
6. Confidentialité et minimisation des données
Nous travaillons autant que possible avec des données agrégées au niveau des communautés, ne collectons que le nécessaire et protégeons toute donnée personnelle par des garanties solides.
7. Souveraineté des données
Les partenaires et les pays restent propriétaires de leurs données. Les données ne sont utilisées qu’aux fins convenues, dans le cadre d’accords formels.
8. Garde-fous pour l’IA générative
Les modèles de langage sont utilisés pour des tâches comme la traduction, l’extraction et la réponse à des questions à partir de sources. Les résultats s’appuient sur des sources autorisées, sont cités et sont conçus pour s’abstenir lorsque les éléments sont insuffisants. Les fonctionnalités génératives sont évaluées avant toute mise à disposition.
9. Transparence sur l’état d’avancement
Nous indiquons clairement quelles capacités existent, lesquelles sont en développement et lesquelles sont prévues, et nous signalons toutes les données de démonstration comme simulées.