L’IA générative, comme GPT-4, a un impact sur la façon dont les entreprises travaillent, en automatisant les tâches, en découvrant des informations et en rationalisant les opérations, ce qui en fait finalement un atout clé pour les entreprises. Cependant, aussi utiles que soient ces outils, ils comportent des risques, en particulier lorsqu’il s’agit de traiter des données commerciales sensibles. Pensez-y : vous donnez à l’IA les clés de votre royaume numérique, et sans un cadre structuré pour gérer ces interactions, vous vous exposez à des problèmes.
Les entreprises ont besoin de plus qu’une politique de sécurité générale, elles ont besoin d’un système de gouvernance dynamique qui évolue en même temps que l’IA. Le cadre de gestion des risques liés à l’IA du NIST est un point de départ solide, offrant des outils pour aborder de front les vulnérabilités de l’IA. Les principes de l’OCDE en matière d’IA donnent également des indications utiles sur la manière d’aligner l’utilisation de l’IA sur les protocoles de conformité et de sécurité.
Quels sont les enjeux ? Une IA mal gérée peut entraîner des violations, des sanctions réglementaires, voire un chaos opérationnel. Un cadre aide les entreprises à définir les règles d’engagement – qui a accès, quelles données sont partagées et comment la conformité est maintenue à travers les frontières. Par exemple, la mise en correspondance des données sensibles avec les outils d’IA permet de s’assurer que les informations les plus critiques ne se retrouvent pas entre de mauvaises mains.
Les applications de la GenAI se répartissent en trois catégories
1. Outils d’IA basés sur le web
Des outils tels que ChatGPT d’OpenAI et Gemini de Google sont polyvalents et largement accessibles, et sont intéressants pour les tâches quotidiennes telles que la création de contenu et la recherche de sujets. Mais le problème est qu’ils traitent les données en dehors des systèmes de l’entreprise. C’est comme si vous envoyiez les secrets de votre entreprise dans le vide sans savoir qui les écoute.
Pour limiter les risques, les entreprises doivent mettre en place des contrôles d’accès stricts. Mettez en place des politiques pour contrôler qui utilise ces outils et limiter les données partagées. Même avec les fonctionnalités d’OpenAI destinées aux entreprises, les risques demeurent si les entreprises ne gèrent pas activement les interactions.
2. Outils d’IA intégrés
Les outils intégrés, tels que Microsoft Copilot ou les fonctions d’intelligence artificielle de Google Workspace, sont directement intégrés dans les systèmes que les employés utilisent tous les jours. Cela les rend pratiques mais délicats. Leur intégration profonde brouille souvent les limites du traitement des données, ce qui crée des angles morts en matière de conformité et de protection de la vie privée.
La solution ? Vérifier régulièrement ces intégrations pour s’assurer qu’elles respectent les réglementations en matière de protection de la vie privée. Le Copilot de Microsoft comprend des protocoles de sécurité, mais aucun système n’est sans faille. Examinez la façon dont ces outils interagissent avec les flux de travail sensibles et adaptez vos politiques en conséquence.
3. Outils d’IA intégrés
Les produits d’IA spécialisés, tels que Salesforce Einstein et IBM Watson, fonctionnent dans des environnements commerciaux définis, comme la gestion de la relation client ou la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Si ces outils présentent généralement moins de risques, le flux de données exige toujours une attention particulière.
Évaluez la façon dont ces modèles sont formés. Sont-ils polyvalents ou adaptés à votre secteur d’activité ? IBM Watson, par exemple, met l’accent sur des protocoles de formation sécurisés, mais même les meilleurs outils doivent faire l’objet de vérifications périodiques pour confirmer leur conformité avec vos besoins uniques en matière de sécurité.
Une classification plus approfondie des applications d’IA permet d’atténuer les risques
Les outils d’IA ne sont pas universels et les traiter comme tels entraîne des risques inutiles. La classification des outils en fonction de facteurs clés permet aux entreprises d’affiner leurs stratégies de gouvernance. Voici quelques catégories courantes :
- Le fournisseur : Les modèles publics, comme GPT-4, offrent des capacités impressionnantes mais moins de contrôle sur la façon dont les données sont traitées. Les outils d’IA privés ou personnalisés offrent plus de contrôle mais ne sont pas à l’abri des vulnérabilités, en particulier des intégrations de tiers signalées par PwC.
- Hébergement : Le lieu de vie de l’IA est important. Les modèles hébergés dans le cloud sont évolutifs mais introduisent des défis tels que la conformité avec les lois locales sur la souveraineté des données. L’hébergement sur site offre plus de contrôle mais sacrifie la flexibilité.
- Flux de données : Chaque octet de données a un parcours. La cartographie de la circulation des données – de l’entrée au stockage – favorise la conformité à des réglementations telles que le GDPR et le CCPA. Si vous manquez une étape, vous risquez des pénalités ou des fuites de données.
- Type de modèle : Les modèles à usage général comme le GPT-4 excellent par leur polyvalence, mais peinent à répondre aux besoins spécifiques en matière de conformité. L’IA spécifique à l’industrie, comme IBM Watson Health, s’aligne plus étroitement sur les exigences légales et opérationnelles, ce qui facilite la confiance dans les domaines réglementés.
- Formation du modèle : La fiabilité d’un modèle d’IA dépend de la manière dont il est formé. Les modèles généralisés peuvent vous surprendre par des comportements inattendus. En revanche, les modèles sur mesure répondent mieux à vos objectifs tout en réduisant les risques.
La sécurité de l’IA passe par la mise en place d’un cadre de gouvernance
La gouvernance de l’IA n’est pas une configuration ponctuelle et nécessite un engagement permanent pour assurer la sécurité et la conformité de vos opérations. Pour bien faire, articulez-vous autour des piliers suivants :
- Contrôle d’accès : Limitez les personnes autorisées à utiliser les outils d’IA. Mettez en œuvre des politiques basées sur les rôles, en veillant à ce que seul le personnel autorisé puisse accéder à des applications spécifiques. Les meilleures pratiques de Microsoft en matière de sécurité décrivent des stratégies complètes de gestion des autorisations.
- Cartographie de la sensibilité des données : Toutes les données ne sont pas égales. Utilisez des cadres de classification pour affecter les outils d’IA aux catégories de données appropriées, afin d’éviter que des informations sensibles ne soient partagées de manière inconsidérée. Les lignes directrices de conformité au GDPR fournissent des étapes claires pour ce processus.
- Conformité réglementaire : Les outils d’IA doivent suivre les règles des juridictions dans lesquelles ils opèrent. Garantissez la conformité avec les réglementations mondiales telles que GDPR ou HIPAA tout en vous alignant sur les exigences spécifiques à votre secteur d’activité. Les principes de l’OCDE en matière d’IA constituent une base solide à cet égard.
- Audit et surveillance : La surveillance en temps réel permet de repérer les infractions et les abus avant qu’ils ne deviennent incontrôlables. Des audits réguliers permettent d’assurer une conformité permanente. Le cadre de gestion des risques du NIST souligne également que la vigilance est essentielle.
- Planification de la réponse aux incidents : Préparez-vous au pire. Élaborez des protocoles pour gérer rapidement les violations, en minimisant les dommages et en tirant les leçons des échecs. La base de données sur les incidents liés à l’IA est une excellente source d’exemples concrets.
La gouvernance proactive réduit les risques et démontre le potentiel de l’IA
L’IA est puissante, mais la puissance sans la responsabilité est un handicap. La gouvernance transforme l’IA d’un risque en un avantage. Avec le cadre adéquat, les entreprises peuvent gérer les lois sur la protection de la vie privée, sécuriser leurs données et devancer la concurrence.
Les organisations qui mettent en place une gouvernance évitent les catastrophes et font état d’une plus grande efficacité et d’une sécurité renforcée. N’adoptez pas l’IA de manière irréfléchie, et procédez à toute adoption de l’IA avec prudence et sagesse. C’est une stratégie simple mais gagnante.
