Avec l’évolution rapide de l’intelligence artificielle (IA), les organisations qui utilisent ces technologies d’IA doivent avant tout considérer la sûreté, la sécurité et la gouvernance. Ceux qui ne respectent pas la gouvernance de l’IA courent le risque de fuite de données, de fraude et de contournement des lois sur la confidentialité.

Toute organisation utilisant l’IA devra maintenir la transparence, la conformité et la normalisation tout au long de ses processus. Alors, comment assurer la gouvernance de l’IA ?

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

 L’IA peut inclure un large éventail d’applications conçues pour imiter les capacités de l’intelligence humaine. Il apprend et s'adapte grâce à l'analyse des données et à la reconnaissance de formes, ce qui lui permet d'effectuer des tâches en utilisant des règles et des algorithmes prédéfinis. 

Dans le domaine de l'automatisation, il y a l'automatisation intelligente (IA), qui étend les capacités de l'IA avec plusieurs autres technologies cognitives, telles que l'automatisation des processus robotiques (RPA), la gestion des processus métiers (BPM), l'intelligence des processus, le développement sans code, le traitement du langage naturel ( NLP) et bien plus encore, pour automatiser les processus métier et transformer la façon dont le travail est effectué. De plus en plus d'organisations adoptent une approche automatisée pour l'avenir de leur main-d'œuvre. La RPA et l’IA apportent ensemble une meilleure efficacité, des économies de coûts et une conformité réglementaire.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L'IA générative génère du nouveau contenu basé sur des données de formation, telles que des images, des vidéos et des scripts. Même si de nombreux travaux sont encore en cours sur la sécurité et la réglementation de l’IA générative, cette technologie est de plus en plus présente sur le marché actuel. L’IA générative a de nombreux cas d’utilisation, à condition qu’elle soit mise en œuvre en gardant à l’esprit les meilleures pratiques.

Qu’est-ce que la gouvernance de l’IA ?

Les initiatives de gouvernance de l’intelligence artificielle sont des pratiques des organisations en matière de gestion et de surveillance des activités d’IA. Cela devrait inclure la documentation du modèle d'IA et les pipelines d'audit pour montrer comment l'IA est formée et testée, et comment elle se comporte tout au long de son cycle de vie. Une bonne gouvernance de l’IA doit également souligner tous les aspects de risque potentiels, qui doivent être évalués et validés avant de passer en production. 

La gouvernance de l’IA est particulièrement importante dans les secteurs fortement réglementés du secteur privé et du secteur public, comme les services bancaires et financiers, les assurances et la santé. Toutes les organisations devraient également faire preuve de transparence dans leurs modèles d’IA pour garantir une auditabilité bien documentée, développer leurs capacités et éviter les sanctions.

Quelles sont les techniques de gouvernance de l’IA ?

La gouvernance de l’IA se concentre sur l’élaboration de stratégies visant à garantir le développement et le déploiement sécurisés et efficaces des technologies d’IA. Ceux-ci peuvent inclure :

• Transparence : assurez-vous que tous les systèmes d'IA sont documentés et transparents afin que les utilisateurs et les parties prenantes sachent comment les décisions sont prises. Il est essentiel de fournir des résultats clairs et bien documentés, en particulier pour les secteurs complexes ou hautement réglementés tels que le secteur bancaire, où une large prise en compte des éléments de risque financier doit être imposée.
• Réglementation des algorithmes : vos modèles d'audit doivent inclure l'évaluation de vos critères de test de données pour en vérifier l'exactitude et les biais potentiels.
• Cadres éthiques : adopter des lignes directrices éthiques sur la façon dont vous gérerez vos systèmes d’IA peut contribuer à promouvoir un comportement responsable et garantir que vous respectez les réglementations au sein de votre entreprise et du gouvernement. Ces règles de comportement éthiques devraient inclure le consentement éclairé, la protection de la vie privée, l'atténuation des préjugés, la génération de contenu responsable, des audits réguliers et la collaboration des parties prenantes. Les pratiques éthiques favorisent une identité de marque forte et fiable pour votre organisation.
• Cadres juridiques : comprenez les exigences essentielles des réglementations de votre gouvernement en matière d’IA. Déterminez comment vos modèles de gouvernance refléteront cela. Ce mandat pourrait émaner de votre gouvernement national, comme le gouvernement fédéral américain.
  
• Auditabilité : des audits réguliers de vos systèmes d'IA vous aideront à identifier les risques, les préjugés et toute préoccupation éthique, vous donnant ainsi plus d'agilité pour répondre à l'évolution des politiques publiques.
• Sécurité des données : un plan de gouvernance des données d'entreprise robuste garantira que vos modèles d'IA sont formés dans un environnement contenant des données précises et provenant de sources éthiques. Vous devez également appliquer ces mêmes pratiques lors du choix de vos LLM (grands modèles linguistiques). Sachez qu’ils peuvent opérer dans le domaine public et s’appuyer sur diverses sources de données sous-jacentes.
• Prévisions : établir des résultats commerciaux et des évaluations sur la façon dont vous souhaitez que vos systèmes d'IA fonctionnent peut vous aider à découvrir d'éventuels problèmes avant qu'ils ne surviennent et à garantir que vos modèles restent sur la bonne voie et améliorent vos fonctions commerciales plutôt que de les entraver.

Quels sont les enjeux de gouvernance de l’IA ?

Si les organisations n’adoptent pas la gouvernance de l’IA, elles courent de nombreux risques.

Qualité des données

L'apprentissage automatique (ML) nécessite de bonnes données. Sans données de bonne qualité, les processus et les décisions prises sur la base de ces données conduisent à des résultats médiocres ou inexacts. De bonnes données et une bonne gestion de formation sont essentielles pour un programme d’IA sécurisé et évolutif.

Documentation

Une documentation claire montrera aux régulateurs comment votre modèle d’IA a été construit et comment il fonctionne. Sans cela, votre modèle sera difficile à suivre, à mettre à l'échelle ou à reproduire.

Risques externes

Le manque de gouvernance s’accompagne également de risques catastrophiques tels que des attaques contradictoires, des violations de données, un manque de protection de la vie privée et des violations. Cela met à son tour la réputation de votre organisation en danger. Il est important de comprendre les capacités dangereuses de la technologie autant que ses avantages.

Voici quelques-unes des catégories de risques auxquelles vous devez prêter attention :

• Le profilage racial dans la reconnaissance faciale de l'IA, par exemple. Les préjugés peuvent également provenir du sexe, de l’âge, de la culture, entre autres, et conduire à des résultats discriminatoires.
• Violation de la propriété intellectuelle en entraînant l'IA sur du matériel copié.
• Pénalités ou amendes pour non-respect des exigences légales du gouvernement.

Qu’est-ce que la gouvernance du modèle d’IA ?

La gouvernance du modèle d’IA est le processus par lequel votre organisation contrôle l’accès, établit et met en œuvre des politiques et audite les performances du modèle d’IA. C’est ainsi que vous pouvez apporter responsabilité et transparence à votre système d’IA.

La gouvernance des modèles d’IA est cruciale pour instaurer et maintenir la confiance dans les technologies d’IA. Il garantit que les modèles d’IA sont développés de manière responsable, contribuant ainsi à prévenir les dommages potentiels et à maximiser les contributions positives de l’IA dans divers domaines.

Il existe plusieurs approches stratégiques que les organisations peuvent utiliser lors de l’établissement d’une gouvernance de l’IA :

1. Lignes directrices de développement : établissez un régime réglementaire et des bonnes pratiques pour développer vos modèles d'IA. Définir des sources de données acceptables, des méthodologies de formation, des techniques d’ingénierie des fonctionnalités et d’évaluation des modèles. Commencez par la théorie de la gouvernance et établissez vos propres lignes directrices basées sur des prévisions, des risques et des avantages potentiels et des cas d'utilisation.
2. Gestion des données : assurez-vous que les données utilisées pour entraîner et affiner les modèles d'IA sont exactes et conformes aux exigences réglementaires et en matière de confidentialité.
3. Atténuation des biais : intégrer des moyens d'identifier et de remédier aux biais dans les modèles d'IA afin de garantir des résultats justes et équitables pour différents groupes démographiques.
4. Transparence : exiger que les modèles d'IA fournissent des explications sur leurs décisions, en particulier dans les secteurs prioritaires hautement réglementés tels que les soins de santé, la finance et les systèmes juridiques.
5. Validation et tests des modèles : effectuez une validation et des tests approfondis des modèles d'IA pour garantir qu'ils fonctionnent comme prévu et répondent aux critères de qualité prédéfinis.
6. Surveillance : surveillez en permanence les mesures de performances des modèles d'IA déployés et mettez-les à jour pour s'adapter à l'évolution des besoins et des réglementations de sécurité. Compte tenu de la nouveauté de l’IA générative, il est important de maintenir une approche humaine, intégrant une surveillance humaine pour valider la qualité et les performances de l’IA.
7. Contrôle des versions : gardez une trace des différentes versions de vos modèles d'IA, ainsi que de leurs données de formation, configurations et mesures de performances associées afin de pouvoir les reproduire ou les mettre à l'échelle selon vos besoins.
8. Gestion des risques : mettez en œuvre des pratiques de sécurité pour protéger les modèles d'IA contre les attaques de cybersécurité, les violations de données et autres risques de sécurité.
9. Documentation : conservez une documentation détaillée de l'ensemble du cycle de vie du modèle d'IA, y compris les sources de données, les tests et la formation, les hyperparamètres et les métriques d'évaluation.
10. Conseil de gouvernance : créez un conseil ou un comité de gouvernance chargé de superviser le développement, le déploiement et la conformité du modèle d'IA aux directives établies qui correspondent à vos objectifs commerciaux. Il est essentiel d’impliquer tous les niveaux du personnel – de la direction aux employés travaillant avec l’IA – pour garantir une contribution complète et inclusive.
11. Audit régulier : effectuez des audits pour évaluer les performances du modèle d'IA, la conformité à la réglementation des algorithmes et le respect de l'éthique.
12. Commentaires des utilisateurs : fournir des mécanismes permettant aux utilisateurs et aux parties prenantes de fournir des commentaires sur le comportement du modèle d'IA et d'établir des mesures de responsabilité en cas d'erreurs de modèle ou d'impacts négatifs.
13. Amélioration continue : intégrez les enseignements tirés du déploiement de modèles d'IA dans le processus de gouvernance pour améliorer continuellement les pratiques de développement et de déploiement.

Tout en gardant tous ces éléments à l’esprit, il peut être utile d’envisager des cadres de gouvernance spécifiques ou un ensemble de règles à suivre avec votre modèle d’IA pour garantir les meilleures pratiques.

Meilleures pratiques pour la gouvernance de l'IA

Une fois que vous avez établi des directives éthiques et de sécurité claires pour votre modèle d’IA, voici ce que vous devez faire :

1. Informez vos équipes. À tous les niveaux et dans l’ensemble de votre entreprise, assurez-vous que tout le monde comprend quelles sont vos directives en matière d’IA, y compris les règles de confidentialité et de conformité. Utilisez des mécanismes de responsabilisation et de surveillance et définissez les types de rôles et de responsabilités que vos collaborateurs auront afin que rien ne soit oublié. Assurez-vous que tout le monde comprend les résultats commerciaux souhaités et que vos équipes et votre projet restent alignés sur ces objectifs.
2. Identifiez les cas d’utilisation. Déterminez où et comment vous souhaitez utiliser l’IA dans vos systèmes et comment cela profitera à l’entreprise. Incluez tous les risques et problèmes potentiels.
3. Maintenir le lien humain. Mettez en œuvre une formation et un enseignement complets au sein de vos structures de gouvernance. Cela vaut pour votre main-d’œuvre humaine et numérique. Gardez une documentation claire et une surveillance pour vous assurer que tout se passe bien.
4. Adapter. Les changements sur le marché, les réglementations, les attentes des clients et l’évolution de la technologie influenceront tous vos activités en matière d’IA. Recueillez régulièrement les commentaires des employés et des clients et surveillez la qualité, la confidentialité et l’efficacité de votre IA.

Qui est responsable de la gouvernance de l’IA ?

À juste titre, la gouvernance de l’IA relève de la responsabilité de chacun dans l’entreprise. Disposer d’un ensemble cohérent de lignes directrices à suivre garantira la conformité réglementaire, la sécurité et le respect des valeurs de votre organisation. Mais en fin de compte, le leadership en matière d’IA sera le phare de la gouvernance de l’IA.

Qui régule l’IA ?

Il existe plusieurs façons d’établir et de maintenir un modèle de gouvernance de l’IA :

• De haut en bas : une gouvernance efficace nécessite le parrainage de la direction pour améliorer la qualité, la sécurité et la gestion des données. Les chefs d’entreprise devraient être responsables de la gouvernance de l’IA et de l’attribution des responsabilités, et un comité d’audit devrait superviser le contrôle des données. Vous souhaiterez peut-être également nommer un directeur des données parmi une personne possédant une expertise en technologie qui peut assurer la gouvernance et la qualité des données.
• Ascendant : les équipes individuelles peuvent assumer la responsabilité de la sécurité des données, de la modélisation et des tâches qu'elles gèrent pour garantir la standardisation, ce qui permet l'évolutivité.
• Modélisation : un modèle de gouvernance efficace doit utiliser une surveillance et une mise à jour continues pour garantir que les performances répondent aux objectifs globaux de l’organisation. L’accès à ces informations doit être accordé avec la sécurité comme priorité absolue.
• Transparence : le suivi des performances de votre IA est tout aussi important, car il garantit la transparence envers les parties prenantes et les clients, et constitue un élément essentiel de la gestion des risques. Cela peut (et devrait) impliquer des personnes de toute l’entreprise.

Points clés à retenir sur la gouvernance de l’IA

Des stratégies de gouvernance bien planifiées sont essentielles lorsque l’on travaille avec l’évolution continue de l’intelligence artificielle. Assurez-vous que votre organisation comprend les exigences légales relatives à l’utilisation de ces technologies d’apprentissage automatique. Mettez en place des réglementations de sécurité et des régimes de politique de gouvernance pour garantir la sécurité, l’exactitude et la conformité de vos données.