Comment l’IA voit plus clairement grâce à la politique sous forme de code
La possibilité de résultats erronés a toujours assombri le potentiel de l’IA grand public. Poser la mauvaise question à l’application téléchargée sur votre téléphone peut entraîner des réponses inexactes. Cependant, il n’y a pas de place pour de telles erreurs dans l’entreprise.
Différence entre jouets et outils
La distinction entre jouets et outils réside dans la capacité des derniers à aider les organisations à améliorer leur efficacité. Lorsqu’elle est conçue et déployée correctement, l’IA d’entreprise — y compris l’IA agentique capable d’exécuter de manière autonome une série de tâches sous la supervision humaine — peut être configurée pour fonctionner sans hallucinations. Lorsque les utilisateurs intègrent du code opérationnel en accord avec des politiques et des réglementations spécifiques directement dans l’IA agentique, ils créent les garde-fous qui maintiennent l’analyse des données sur la bonne voie.
C’est ce que nous entendons par « politique sous forme de code ».
Qu’est-ce que la politique sous forme de code ?
La politique sous forme de code est la pratique de convertir les règles, politiques et exigences de conformité d’une organisation en code lisible par machine, permettant ainsi aux systèmes d’IA de les suivre automatiquement. Cette innovation majeure répond directement à la préoccupation principale des entreprises, notamment celles soumises à des réglementations strictes, concernant la capacité de l’organisation à exécuter des flux de travail nécessitant une conformité réglementaire tout en maintenant la confiance.
En développant un code qui empêche les actions non autorisées — et en établissant des garde-fous au sein desquels l’IA peut opérer — la politique sous forme de code aide les organisations à garantir des interprétations cohérentes des politiques et fournit un raisonnement traçable et explicable.
Avantages dans les industries réglementées
Les industries réglementées, telles que les services financiers, la santé et le gouvernement, rencontrent des défis supplémentaires liés à la conformité, à la gouvernance et à la confiance. Selon le Rapport de préparation de Kyndryl, 31 % des organisations citent les préoccupations réglementaires ou de conformité comme un obstacle majeur à leur capacité à étendre les investissements technologiques récents — le deuxième obstacle le plus important en matière de modernisation informatique.
La politique sous forme de code peut aider les entités du secteur public et privé à surmonter certains des plus grands obstacles à une meilleure allocation des ressources — conformité, gouvernance, auditabilité et observabilité.
Comment cela fonctionne-t-il ?
Les organisations mettent généralement en œuvre la politique sous forme de code par le biais d’un mélange de langages de politique déclaratifs et de moteurs d’application. En d’autres termes, elles intègrent les réglementations et les règles opérationnelles appropriées dans un code que les agents d’IA peuvent lire et doivent obéir. Si c’est dans le code, l’agent d’IA doit exécuter. Et si une instruction n’est pas dans le code, l’agent d’IA ne peut pas la voir ni agir en conséquence.
Les architectes de code s’appuient sur des Points de décision de politique (PDP) et des Points d’application de politique (PEP) pour développer des règles de politique sous forme de code qui déterminent si une action doit être autorisée ou si elle viole la politique.
Différenciateur de Kyndryl
Le différenciateur de Kyndryl est que nous intégrons notre capacité de politique sous forme de code directement dans le cadre d’IA agentique de Kyndryl. De la même manière que toutes les solutions Kyndryl sont adaptées à des fins spécifiques plutôt que génériques, notre approche de la politique sous forme de code régit tous les aspects des flux de travail numériques — de la récupération des données initiales à l’approbation finale.
En conséquence, l’approche de Kyndryl élimine l’impact des hallucinations de l’IA, fournit une supervision et un audit de bout en bout, et peut permettre un déploiement plus rapide de l’IA agentique sans compromettre la sécurité, la transparence ou le contrôle humain.