Centre de confiance Autodesk

Pour une IA responsable avec Autodesk

Autodesk exploite l’intelligence artificielle de manière responsable et innovante pour vous aider à créer un monde meilleur. Notre priorité : répondre aux besoins de nos clients et protéger leurs données grâce à nos principes d’intégrité en matière d’IA.

Principes d’intégrité en matière d’IA

Autodesk s’engage à développer, à déployer et à utiliser l’IA de manière responsable, éthique et sécurisée. Nous appliquons des processus de gouvernance stricts pour protéger les données personnelles et la propriété intellectuelle de nos clients. Nous mettons en œuvre des pratiques responsables de test et de surveillance tout au long du cycle de vie de l’IA afin de limiter ou d’éviter les risques liés à la production de résultats biaisés, à l’accentuation des défis sociaux ou à la génération de nouveaux risques.

Responsabilité

Nous respectons des normes strictes dans les domaines de l’acquisition et de la gestion des données, ainsi qu’en matière d’entraînement et de création de modèles d’IA équitables et sûrs.

Transparence

Nous communiquons sur la conception, le développement et l’utilisation prévue des systèmes et des données d’IA.

Redevabilité

Nous respectons les choix de nos clients et nous conformons aux lois et aux réglementations. 

Fiabilité

Nous appliquons des méthodes rigoureuses pour créer des systèmes d’IA à la fois précis, justes et cohérents.

Sécurité et protection

Nous nous engageons à protéger les données, la propriété intellectuelle et la vie privée, et à produire des résultats fiables.

L’IA en toute transparence

Dans le cadre de notre engagement continu à maintenir une approche responsable de l’IA, nous avons élaboré des fiches sur la transparence de l’IA pour communiquer des informations sur les fonctionnalités d’IA utilisées dans nos produits, les sources de données, ainsi que les mesures de protection de la vie privée et de sécurité mises en place.

Fiches sur la transparence d’Autodesk AI

Autodesk Fusion

Contrainteauto

 

La fonctionnalité Contrainteauto de Fusion analyse les esquisses et suggère des contraintes et des cotes qui permettent de contraindre entièrement les esquisses. 

 

Autodesk Fusion

Classification des attaches pour l’automatisation des dessins

 

La fonctionnalité Fusion de classification des attaches pour l’automatisation des dessins détecte, classe et retire les attaches afin d’optimiser la création des dessins.

 

Autodesk Maya

Déformation par apprentissage automatique

 

La fonctionnalité Maya de déformation par apprentissage automatique accélère la déformation de personnages complexes tout en la rendant plus interactive.

 

Autodesk Revit

Conception générative dans Revit

 

La fonctionnalité de conception générative de Revit fonctionne avec une ou plusieurs sorties en traction pour développer une étude de conception à l’aide de résultats optimaux, mais qui comportent des compromis.

 

Dynamo

Saisie automatique des nœuds d’apprentissage automatique

 

La fonctionnalité de saisie automatique en mode apprentissage automatique de Dynamo prend un nœud comme entrée et recommande des nœuds en amont ou en aval dans un ensemble de résultats classés hiérarchiquement.

 

Autodesk Research

Projet de recherche Bernini

 

Le modèle du projet de recherche Bernini d’Autodesk Research génère des formes 3D fonctionnelles à partir de diverses entrées, notamment des images 2D, du texte, des voxels et des nuages de points.

 

Panorama de Munich avec l’église des Théatins Saint-Gaétan et la place de l’Odéon

Pacte sur l’intelligence artificielle de la Commission européenne

Autodesk s’est volontairement engagée à appliquer le Pacte européen sur l’IA, qui encourage les entreprises à planifier la mise en œuvre des mesures de ce pacte dans toute l’UE.

Initiatives du programme Pour une IA responsable

Le programme Pour une IA responsable d’Autodesk est le socle sur lequel reposent nos principes et nos pratiques dans ce domaine. C’est également dans ce cadre que nous collaborons avec les gouvernements et les groupes industriels œuvrant en faveur d’une IA responsable.

Femme souriante se tenant debout, les bras croisés, et collègues assis à une table de conférence en arrière-plan

Gouvernance, risques et conformité

L’organisme d’approbation d’Autodesk, dirigé par son responsable général, applique et révise en permanence des directives et processus destinés à analyser et à réduire les risques liés à l’IA. Nous évaluons régulièrement les pratiques, les normes et les tendances émergentes du secteur afin de favoriser un développement et une utilisation responsables de l’IA conformément aux lois et aux réglementations internationales applicables à l’intelligence artificielle, à la propriété intellectuelle, mais aussi à la protection des données et de la vie privée.

Vue montante d’un rendu conceptuel de bâtiments modernes séparés par un ciel bleu

Consortium de l’US AI Safety Institute (AISIC) du NIST

Au sein du consortium de l’Artificial Intelligence Safety Institute, Autodesk collabore avec le National Institute of Standards and Technology (NIST) pour développer des lignes directrices et des normes reposant sur des données scientifiques et empiriques à des fins d’évaluation de l’IA et d’élaboration de politiques, posant ainsi les bases d’une IA sûre dans le monde entier.

Intérieur d’un centre de données dans lequel sont alignés des serveurs de données de couleur bleue

Initiative portant sur l’authenticité des contenus

Autodesk est un membre actif de la Content Authenticity Initiative (CAI), dont l’objectif est de créer un système sécurisé visant à certifier la provenance des contenus numériques et à garantir la transparence des contenus multimédias. Le travail réalisé dans le cadre de cette initiative est entièrement conforme aux spécifications techniques publiées en 2022 par la Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA) ou C2PA Content Credentials.

Commentaires des clients

Autodesk sollicite régulièrement les commentaires de ses clients pour mieux comprendre leur ressenti actuel vis-à-vis de l’IA, notamment leurs préoccupations, défis, attentes et exigences concernant l’éthique et l’utilisation de l’IA au sein de la plate-forme Autodesk. Découvrez leurs avis.

Guide des fiches sur la transparence de l’IA

Découvrez toutes les informations que nous publions sur nos fonctionnalités d’IA.

Qu’est-ce qu’une fiche sur la transparence de l’IA ?

Nos fiches sur la transparence de l’IA fournissent des détails sur les fonctionnalités, les sources de données et les mesures de protection de la vie privée et de sécurité mises en place pour les fonctionnalités d’intelligence artificielle utilisées dans nos produits.

Quelles informations le titre de chaque fiche contient-il ?

Les noms du produit Autodesk et de la fonctionnalité d’IA sont indiqués en haut de la fiche, sous le titre « Fiche sur la transparence de l’IA ».

  • Nom du produit Autodesk (Autodesk Forma, par exemple)
  • Fonctionnalité d’IA du produit (analyse du carbone incorporé, par exemple)

Quelles informations la description fournit-elle ?

La description de la fiche résume les actions que la fonctionnalité d’IA permet d’exécuter lors de son utilisation dans le produit.

Qu’est-ce qui est décrit dans la fonctionnalité ?

En utilisant l’un des trois termes suivants, la fonctionnalité décrit la technologie d’IA et/ou d’apprentissage automatique qui améliore la fonctionnalité d’IA :

  • Automatisation : Autodesk AI réduit les tâches répétitives en automatisant les étapes qui impliquaient auparavant du travail manuel ou une surcharge importante. Cela permet de réduire les erreurs et de libérer davantage de temps pour la création et l’innovation.
  • Analyse : Autodesk AI fournit des informations exploitables aux utilisateurs finaux lorsqu’ils doivent gérer des quantités massives de données complexes, les aidant ainsi à identifier en temps réel les données les plus importantes pour créer les solutions les plus intelligentes.
  • Augmentation : Autodesk AI optimise l’exploration créative et la résolution de problèmes en améliorant la vitesse, la qualité et l’étendue du raisonnement grâce à une compréhension contextuelle.  

Qu’est-ce qu’une source de modèle ?

La source de modèle décrit le type de source à partir duquel le modèle a été développé pour alimenter la fonctionnalité d’IA :

  • Propriétaire : le modèle d’intelligence artificielle ou d’apprentissage automatique a été développé en interne par Autodesk.
  • Open source : Autodesk utilise un modèle d’IA ou d’apprentissage automatique développé par un tiers qui l’a mis à la disposition du public.
  • Sous licence : Autodesk possède une licence l’autorisant à utiliser le modèle d’intelligence artificielle ou d’apprentissage automatique développé par un tiers.
  • Combinaison : une partie du modèle d’IA ou d’apprentissage automatique a été développée en interne par Autodesk, et l’autre partie par un tiers (open source et/ou sous licence).

En quoi consiste la technique principale ?

Dans chaque fonctionnalité d’IA, des modèles sous-jacents utilisent des méthodes, des approches et des techniques pour apprendre à partir des données, trouver des schémas, effectuer des tâches et produire des résultats. Nous exploitons des techniques qui amélioreront la qualité et la valeur de nos produits pour les clients. Ces techniques sont en constante évolution. Nous en utilisons parfois plusieurs, mais certaines ne sont pas énumérées ici. Ce champ décrit la technique principale employée pour développer la fonctionnalité d’IA :

  • Transformeur : cette technique d’apprentissage automatique est conçue pour traiter et analyser les données afin d’effectuer plus efficacement des tâches séquentielles, telles que la traduction.
  • Codage : ce processus de conversion des données dans un format spécifique peut être traité efficacement par des modèles d’apprentissage automatique.
  • Classification : grâce à cette technique d’apprentissage supervisé, il est possible de classer des éléments dans des catégories prédéfinies et de prédire la catégorie des nouvelles observations en fonction de données historiques.
  • Réseau neuronal à réaction anticipative : dans cette technique d’apprentissage profond, les informations circulent dans un sens, d’une couche d’entrée vers une couche de sortie, sans cycles ni boucles.
  • IA prédictive : avec cette technique d’IA, l’apprentissage s’effectue à partir des données pour réaliser des prévisions informées sur des événements ou des résultats futurs en fonction de données et de modèles historiques (prévision de résultats, prise de décisions, fourniture d’informations, etc.).
  • Algorithme génétique : cette méthode de résolution des problèmes d’optimisation sous et sans contrainte repose sur des concepts de sélection naturelle.
    • Les problèmes d’optimisation sous contrainte utilisent des conditions ou des limites logiques que la solution d’un problème doit prendre en compte. Ils reflètent les limites réelles d’éléments tels que la capacité de production, les stocks, l’espace disponible, etc.
    • Les problèmes d’optimisation sans contrainte concernent les situations dans lesquelles aucune limite ou condition prédéfinie n’est à prendre en compte pour une solution.
  • Diffusion par transformeur : cette technique de transformeur (voir la définition précédente de transformeur) génère des données par inversion d’un processus de diffusion en ajoutant progressivement du bruit aux données.

Qu’est-ce qu’une fonctionnalité orientée utilisateur ?

Signalée par « oui » ou « non », elle décrit si la sortie générée peut être examinée ou mise à jour par l’utilisateur avant qu’une action finale ne soit effectuée. C’est ce qu’on appelle également « l’humain dans la boucle ».

Qu’indiquent les informations sur les données personnelles ?

Cette section indique si des données personnelles sont présentes dans les jeux de données d’entraînement, de test ou de validation utilisés pour le développement de cette fonctionnalité. 

Quelles sont les sources de données utilisées ?

Sur une fiche, la source de données identifie les types de sources de données utilisés pour le développement de cette fonctionnalité. Il s’agit notamment des données employées pour entraîner le modèle qui alimente la fonctionnalité d’IA. Les types de sources sont classés comme suit :

  • Open source : ces données sont librement accessibles à des fins d’utilisation, de modification et de distribution sous licence ouverte.
  • Contenu client : il s’agit des données que le client ou ses utilisateurs autorisés soumettent ou chargent dans le produit, telles que définies sous la désignation « Votre contenu » dans les conditions générales d’utilisation d’Autodesk.
  • Données synthétiques : ces données sont générées par un système ou un modèle capable d’imiter la structure et les propriétés statistiques des données réelles.
  • Données commerciales : ces données ont été achetées et/ou acquises auprès d’un tiers sous licence restrictive.
  • Combinaison : plusieurs catégories de sources de données ont été utilisées.
  • Entraînement par le client : le client a effectué l’entraînement et utilisé ses propres données propriétaires.

Quels choix sont proposés ?

Plusieurs choix sont proposés : Accepter/Refuser, Non ou N/A. Ces étiquettes identifient les choix disponibles pour les clients et/ou leurs utilisateurs lorsque leurs données sont utilisées pour le développement ou l’amélioration de la fonctionnalité d’IA.

  • Accepter/Refuser : le client peut choisir d’accepter ou de refuser l’utilisation de ses données pour le développement ou l’amélioration de la fonctionnalité.
  • Non : aucun choix n’est proposé.
  • N/A : aucun choix n’est applicable, car aucun contenu client n’est utilisé pour le développement ou l’amélioration de la fonctionnalité.

Quelles sont les informations de chiffrement affichées ?

Nous fournissons des informations sur deux types de chiffrements : le chiffrement au repos et le chiffrement en transit. Ces deux éléments sont accompagnés des options Oui ou Non.

  • Chiffrement au repos : indique si les données sont chiffrées dans les bases de données dans lesquelles elles sont conservées. Tous les chiffrements au repos appliquent la longueur de clé AES (Advanced Encryption Standard) de 256 bits, également connue sous le nom d’AES-256.
  • Chiffrement en transit : indique si les données sont chiffrées lors de leur transmission d’un point vers un autre. Autodesk applique le chiffrement en transit via le chiffrement standard HTTPS, RSA avec AES-256, avec TLS 1.2 (minimum).

Quelles sont les autres mesures de protection mentionnées ?

Cette section de la fiche indique, le cas échéant, quels autres mécanismes importants sont utilisés pour assurer la confidentialité et la protection des données, en plus de nos mécanismes de sécurité standard. Ces garanties s’appliquent à la fois aux données personnelles et aux données d’entreprise.

  • Tokenisation  : les séquences d’informations contenues dans les données sont divisées en unités plus petites appelées « tokens ».
  • Dépersonnalisation : les identificateurs sont supprimés des données et remplacés par des valeurs fictives.
  • Anonymisation : le jeu de données ne contient aucune information identifiable et il n’existe aucun moyen de relier ces informations à des informations identifiables.
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