La gestion proactive de l'IA ne doit pas vous empêcher de dormir, mais vous devriez commencer dès maintenant.
La loi européenne sur l'IA a certainement suscité un vif intérêt réglementaire, mais ce n'est pas la première étape importante franchie en matière de gouvernance de l'IA. Le premier décret américain sur l'IA a été publié en octobre dernier, par exemple. Et avant cela, on pourrait retracer toute une chronologie de l'évolution de la gouvernance de l'IA dans la GRC (ce que nous avons d'ailleurs fait).
Le modèle de ChatGPT ne se contente pas de s'améliorer rapidement, il a désormais de sérieux concurrents. Alors qu'environ 42 % des entreprises déclarent avoir activement déployé l'IA dans leurs activités, 40 % d'entre elles sont en train d'explorer ou d'expérimenter l'IA. L'hésitation à déployer l'IA au sein d'une organisation est souvent due à l'anxiété liée aux lacunes en matière d'expertise, à la complexité des données et aux préoccupations éthiques.
Afin d'explorer l'IA en toute sécurité, les entreprises doivent commencer à gouverner leur IA - ou en payer le prix. Aucune entreprise n'est épargnée par la nouvelle technologie. Chaque entreprise, qu'elle intègre directement l'IA dans sa pile technologique ou non, est exposée au risque d'une mauvaise utilisation de l'IA. Les employés peuvent, à leur insu, utiliser des outils d'IA sans supervision ni compréhension appropriées. Ces problèmes obligent les responsables de la gestion des risques et de la conformité à commencer à régir l'IA. Examinons les six premières mesures à prendre.
6 étapes pour une meilleure gouvernance de l'IA
Vous pouvez prendre six mesures clés pour améliorer dès aujourd'hui la gouvernance de l'IA de votre organisation :
- Sachez où vit votre IA
- Étudier les risques liés à l'IA
- Sensibilisez votre entreprise à l'IA
- Comprendre le niveau de risque que votre entreprise est prête à assumer
- Définir une cadence pour l'examen de l'inventaire
- Commencez à rendre opérationnels vos plans de gouvernance de l'IA
Vous trouverez ci-dessous un aperçu plus détaillé de chacune d'entre elles.
1. Sachez où vit votre IA
Savez-vous au moins où se trouvent vos systèmes d'IA au sein de votre organisation ? Qu'en est-il de l'IA utilisée par des tiers? Effectuez un audit complet pour identifier tous les outils et plateformes d'IA. Si vous n'êtes pas sûr de l'inventaire complet, envisagez une approche hybride d'attestation et de balayage numérique.
2. Étudier les risques liés à l'IA
Comprendre les risques potentiels associés à vos systèmes d'IA. Par exemple, votre IA introduit-elle des biais ? Quelles seraient les conséquences d'une manipulation ou d'une exploitation de ces systèmes ? Évaluez l'importance et la portée de ces risques, ce qui vous aidera à hiérarchiser les stratégies d'atténuation.
- Introduction des biais : Comment votre modèle d'IA gère-t-il la diversité des entrées de données ?
- Sécurité des données : Quelles sont les mesures mises en place pour se prémunir contre les violations de données ?
- Conformité : Vos systèmes d'IA sont-ils conformes aux réglementations en vigueur ?
- Impact opérationnel : Comment les défaillances de l'IA affecteraient-elles les activités de l'entreprise ?
- Risque de réputation : les erreurs d'IA peuvent-elles nuire à la réputation de votre marque ?
- Risque financier : quelles sont les pertes financières potentielles dues aux défaillances de l'IA ?
3. Sensibiliser votre entreprise à l'IA
La nouveauté même de l'IA la rend difficile à gérer pour les employés et les employeurs. Afin d'atténuer les préjugés et d'éviter les erreurs graves, prenez le temps d'impliquer vos collègues (et votre entreprise !) et de les informer sur les risques associés à l'IA.
Ces connaissances jettent les bases d'un modèle de gouvernance éthique de l'IA en aidant les employés à identifier les cas où l'IA pourrait fournir des informations biaisées, fausses ou trompeuses. La courbe d'apprentissage abrupte de la maîtrise de l'IA exige de former les employés dès maintenant, en les aidant à comprendre les risques au fur et à mesure que la technologie progresse et évolue.
4. Comprendre le niveau de risque que votre entreprise est prête à assumer
Engager les parties prenantes dans des discussions continues sur leur appétence pour le risque. Cela leur permet de fournir des informations plus détaillées sur les niveaux de risque acceptables une fois que les risques sont identifiés.
5. Définir une cadence pour l'examen de l'inventaire
Établissez un calendrier régulier pour la mise à jour de votre inventaire d'IA. La fréquence doit être basée sur le niveau de risque de chaque système d'IA. Les systèmes d'IA à haut risque peuvent nécessiter un examen tous les trois mois, tandis que les systèmes à faible risque peuvent faire l'objet d'un examen annuel.
6. Commencer à rendre opérationnels vos plans de gouvernance de l'IA
Encourager la collaboration entre les parties prenantes (y compris les experts, les décideurs politiques et le public) et favoriser une approche inclusive de la prise de décision et de l'élaboration des politiques. Une plus grande transparence aura pour effet secondaire d'éduquer vos parties prenantes et d'améliorer les connaissances de votre entreprise en matière d'IA.
Instaurer la confiance grâce à la gouvernance de l'IA
En gouvernant l'IA de manière proactive, les entreprises peuvent atténuer les risques, garantir la conformité et renforcer la confiance dans les technologies de l'IA. Le large éventail de réglementations - et les cas d'utilisation auxquels elles se préparent - prouvent que l'on ne sait pas exactement comment l'IA mettra les entreprises et les citoyens en danger. Il est clair, cependant, que l'IA continuera d'être réglementée à un niveau granulaire dans le monde entier, et que les entreprises ne peuvent plus attendre pour mettre en œuvre un modèle de gouvernance de l'IA. Certaines solutions logicielles régissent l'ensemble du cycle de vie de l'IA au sein d'une même plateforme, ce qui permet aux entreprises de maximiser les avantages d'un programme complet de gouvernance de l'IA.
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