Le Groupe de travail de l’OCDE/NEA sur les nouvelles technologies a réuni un atelier les 25 et 26 mars, axé sur la manière dont l’intelligence artificielle peut être appliquée au contrôle réglementaire et aux opérations internes au sein des autorités nucléaires.
Résumé
- L’atelier de l’OCDE/NEA a exploré des applications concrètes de l’IA dans la réglementation nucléaire, avec des études de cas provenant de 15 pays membres mettant en évidence les outils et les cas d’usage actuels
- Les régulateurs ont souligné la nécessité de cadres d’IA structurés, de critères de réussite clairs et d’une supervision humaine dans la prise de décision
- Des modèles d’IA sur site (on-premise) sont apparus comme une option clé pour répondre aux préoccupations liées à la cybersécurité, à la souveraineté des données et à la protection des données
Les échanges ont porté sur le déploiement pratique plutôt que sur la théorie, les participants examinant comment les outils existants peuvent s’intégrer aux processus réglementaires.
L’événement a réuni des régulateurs du nucléaire et des spécialistes de l’IA issus de 15 pays membres de l’OCDE/NEA, ainsi que des représentants d’organisations internationales. Les participants ont partagé des études de cas montrant des systèmes d’IA déjà en usage ou en cours de développement au sein des organismes de réglementation.
Les exemples présentés au cours des sessions incluaient la génération de résumés et de présentations à l’aide de l’IA, l’amélioration des capacités de simulation et l’extraction d’informations pertinentes à partir de grands volumes de documents réglementaires.
Ces démonstrations ont donné lieu à des échanges détaillés sur les défis liés à la mise en œuvre, les leçons tirées et les moyens d’identifier les applications à forte valeur.
Principaux enseignements sur le déploiement de l’IA dans la réglementation nucléaire
Les participants ont mis en avant plusieurs enseignements clés. Il est clairement nécessaire d’établir des cadres d’IA structurés au sein des organismes de réglementation, soutenus par des procédures et des lignes directrices définies.
Des projets bien ciblés ont été jugés plus efficaces, tandis que des critères de réussite clairs pour les outils et initiatives d’IA ont été considérés comme essentiels.
Des modèles sur site ont été identifiés comme une manière possible de répondre aux préoccupations liées à la cybersécurité, à la souveraineté des données et à la protection des données. Dans le même temps, l’expertise humaine demeure au cœur de la prise de décision et de l’interprétation des résultats produits par l’IA.
L’atelier a encouragé une comparaison ouverte des approches nationales, les régulateurs partageant leurs expériences de mise en œuvre et identifiant des préoccupations communes. Les échanges ont également mis en évidence des domaines dans lesquels une coopération internationale plus étroite pourrait aider à relever des défis partagés.
Collaboration mondiale et prochaines étapes pour les régulateurs
M. Eetu Ahonen, vice-président du WGNT, a mené les discussions et a insisté sur la valeur de la collaboration entre les juridictions.
« Cet atelier a démontré la valeur de la collaboration internationale. Chaque régulateur explore l’IA sous un angle différent, mais les expériences que nous avons avec la mise en œuvre d’outils d’IA, les défis en matière de sécurité des données et l’assurance d’une supervision humaine sont remarquablement similaires. En partageant ouvertement et en apprenant les uns des autres, nous renforçons notre capacité à utiliser l’IA de manière responsable et efficace pour améliorer la sûreté nucléaire. »
Le WGNT, qui organise l’événement, sert de plateforme permettant aux régulateurs et aux organisations d’appui technique d’échanger des informations sur la supervision des technologies émergentes tout au long de leur cycle de vie. Son action contribue à développer une compréhension partagée et aide à identifier des voies vers des positions réglementaires alignées.
L’OCDE/NEA prévoit de publier une brochure dédiée résumant les conclusions de l’atelier, notamment les défis clés, les leçons tirées et les pratiques recommandées pour intégrer l’IA dans les processus réglementaires.
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