Data / IA
La confiance se gagne : Comment adopter l’IA avec prudence
Par La rédaction, publié le 17 avril 2024
Pour une adoption responsable de l’IA, les entreprises doivent mettre en place une stratégie alignée sur leurs objectifs et être vigilantes en matière de sécurité, notamment pour leurs données et celles de leurs clients. Voici 5 recommandations pour une adoption réussie de l’IA.
Par Michel Isnard, Vice President EMEA chez GitLab
La loi sur l’intelligence artificielle (« AI Act ») adoptée par l’UE en décembre 2023 réglemente l’ensemble des technologies et dispositifs de contrôle de l’IA dans les pays de l’UE. En conformité avec l’AI Act, les organismes publics et privés doivent mettre en place des garde-fous pour l’adoption des technologies IA. Les politiques et stratégies des organisations seront cruciales pour façonner l’avenir des entreprises grâce à l’IA.
Une adoption responsable exige que les entreprises alignent l’IA sur leurs objectifs et revoient leurs politiques de sécurité et de confidentialité. Cela renforcera les capacités des entreprises, notamment dans le développement de logiciels, le marketing et la finance.
Plutôt que de se presser, certaines entreprises plus avisées optent pour une approche mesurée et stratégique de l’adoption de l’IA. Elles ont probablement plus de chances de réussir.
En priorité : protection de la vie privée
L’utilisation de l’IA nécessite des balises pour une application responsable et durable, tant pour les organisations que pour leurs clients, qui s’exposent à des risques de sécurité, des amendes ou des dégâts économiques et de réputation.
Lors d’intégration de plateformes tierces pour l’IA, la diligence raisonnable est indispensable ; les données, prompts et sorties du modèle ne peuvent pas être utilisés pour l’entraînement et le fine-tuning des modèles d’IA/ML, sous peine d’exposition accidentelle de la propriété intellectuelle à des tierces parties.
Détection des erreurs de l’IA
À court terme, l’adoption rapide d’outils basés sur l’IA peut entraîner des résultats biaisés. Aujourd’hui, de nombreux produits et services utilisent des données d’Internet pour tester leurs algorithmes, d’où un risque d’erreurs. Les outils de vérification sont donc essentiels. Les entreprises doivent instaurer des politiques assurant que leurs données d’entraînement sont diversifiées, intègrent l’équité et utilisent des outils de détection des distorsions dans les modèles d’IA.
Une piste consiste à utiliser le feedback pour évaluer les modèles d’IA sur la base d’un ensemble de principes clairs ou d’une « constitution » qui définirait des lignes directrices éthiques rigides pour l’IA ainsi que des programmes de formation.
Il faut des cadres de gouvernance des données garantissant leur qualité et leur fiabilité dans les systèmes d’IA. Ils n’ont que la valeur relative aux données qu’ils traitent : les données médiocres entraînent des décisions médiocres. Le secteur technologique doit créer une norme de diligence pour la mise en place de l’IA.
Début prudent dans des domaines à faible risque
Pour garantir l’utilisation stratégique et efficace de l’IA, les organisations peuvent éviter la fuite de données et les vulnérabilités de sécurité en repérant d’abord les zones à faible risque. Cela permet l’application de meilleures pratiques pour ces domaines avant de permettre à d’autres équipes d’adopter l’IA.
Pour commencer, les entreprises peuvent faciliter la collaboration entre les équipes techniques, juridiques et les prestataires de services d’IA. Fixer des objectifs communs est essentiel pour cibler les domaines prioritaires et minimiser les risques. Ensuite, elles peuvent mettre en place des politiques pour l’utilisation de l’IA, le nettoyage des données, les divulgations et la modération. Elles doivent participer à des programmes de détection des vulnérabilités et de remédiation testés.
Des partenaires qualifiés
Les entreprises peuvent s’associer à des experts pour adopter l’IA en toute sécurité et garantir le respect des meilleures pratiques en matière de sécurité et de protection de la vie privée. Cette collaboration les aidera à intégrer l’IA avec succès tout en maintenant la conformité et les relations avec leurs clients et partenaires.
Les préoccupations des entreprises en matière d’IA et de confidentialité des données se déclinent généralement en trois catégories : l’identification des datasets utilisés pour entraîner les modèles d’IA/ML, l’utilisation des données confidentielles, et le stockage des données confidentielles, y compris les données de sortie des modèles. Plus les partenaires et les fournisseurs sont transparents, plus les entreprises peuvent évaluer efficacement leurs relations commerciales.
L’IA, un outil durable
L’intégration de l’IA dans les produits et services sera une pratique courante. 2024 verra une adoption massive de l’IA dans plus de deux tiers des produits. C’est fondamental : l’IA passe de simple outil à source de solutions durables pour utilisateurs internes ou externes.
Notre adoption actuelle de l’IA façonne son avenir. En identifiant les secteurs clés dès maintenant, les entreprises peuvent maximiser ses avantages tout en gérant les risques liés à la sécurité, à la conformité et aux relations avec les parties prenantes.
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