Sécuriser l’utilisation de l’IA générative : Un guide pratique pour les leaders de la conformité
L’IA générative (GenAI) a rapidement évolué d’une phase d’expérimentation à une utilisation quotidienne au sein de nombreuses organisations. Au cours de l’année passée, les équipes ont transitionné d’essais exploratoires à une dépendance sur ces outils pour des activités essentielles telles que l’analyse de contrats, la recherche et le développement de logiciels.
Bien que ces capacités offrent des gains d’efficacité significatifs, elles introduisent également un ensemble complexe de risques de conformité. Ces risques comprennent des résultats erronés mais autoritaires (hallucinations), des expositions à la vie privée des données et à la confidentialité résultant de l’« IA fantôme », des menaces de sécurité émergentes telles que l’injection de prompts et des fuites de données involontaires, des risques de biais et de discrimination dans des contextes de prise de décision sensibles, des défis en matière d’auditabilité et de traçabilité à mesure que les modèles évoluent, des préoccupations concernant la propriété intellectuelle et le droit d’auteur, ainsi que des attentes réglementaires en rapide évolution dans plusieurs juridictions, notamment au sein de l’UE.
Un modèle opérationnel basé sur le risque
Une gouvernance efficace de l’IA générative commence par comprendre comment la technologie est réellement utilisée au sein de l’organisation. Plutôt que de s’appuyer uniquement sur des politiques statiques, les équipes de conformité devraient établir un inventaire complet des cas d’utilisation de l’IA générative et appliquer une supervision proportionnelle au niveau de risque que chaque cas d’utilisation implique.
Le registre des cas d’utilisation
Avant qu’une application d’IA générative ne soit déployée, elle doit être enregistrée auprès de l’équipe de conformité. Cet enregistrement doit documenter l’objectif commercial, les types de données impliquées, le modèle spécifique et la version utilisée, ainsi que le degré de dépendance à l’IA générative. Établir cette base permet aux fonctions de conformité d’identifier rapidement les applications à haut risque et de concentrer les ressources là où la supervision est la plus critique.
Classification des risques pour une supervision évolutive
Une fois la bibliothèque de cas d’utilisation établie, les organisations devraient appliquer une classification des risques par niveaux pour faire évoluer la gouvernance de manière appropriée :
- Niveau 1 (Faible) : Idéation interne ou brainstorming non sensible. Exemple : Utiliser l’IA générative pour rédiger des idées initiales pour une présentation de formation interne.
- Niveau 2 (Modéré) : Recherche interne ou support de processus où l’IA générative est utilisée pour améliorer l’efficacité, avec une révision humaine avant utilisation. Exemple : Utiliser l’IA générative pour résumer des politiques internes, avec un examen humain avant utilisation.
- Niveau 3 (Élevé/Restreint) : Sorties orientées client, rapports financiers ou processus de soutien à la décision hautement automatisés dans des contextes réglementés nécessitant une approbation humaine documentée avant exécution. Exemple : Utiliser l’IA générative pour aider à rédiger des communications client avec un examen et une approbation documentés de la direction avant publication.
Cette classification par niveaux permet à la conformité de se concentrer sur les risques matériels sans tenter de gouverner les expérimentations d’IA à faible risque avec le même niveau de rigueur, permettant ainsi l’innovation tout en maintenant une gouvernance appropriée.
Aborder l’IA fantôme et l’utilisation non autorisée
Malgré un registre formel des cas d’utilisation et un modèle de risque par niveaux en place, l’IA fantôme reste l’un des risques de conformité les plus difficiles à contrôler. Dans la plupart des organisations, l’utilisation non autorisée de l’IA n’est pas souvent motivée par une intention malveillante, mais surgit typiquement lorsque les outils ou processus approuvés ne répondent pas aux besoins commerciaux, incitant les employés à chercher des alternatives plus rapides ou plus adaptées.
Aborder l’IA fantôme nécessite donc plus qu’une simple interdiction. Les organisations devraient adopter une approche pratique axée sur le risque :
- Mettre en œuvre des plateformes approuvées : Offrir des plateformes d’IA générative sécurisées et approuvées par l’entreprise qui répondent aux exigences de protection des données, de sécurité et de conformité.
- Implémenter des garde-fous techniques : Installer des filtres web, des pare-feu réseau et des règles de courtier de sécurité Cloud pour restreindre l’accès aux outils d’IA publics non autorisés.
- Clarifier l’utilisation acceptable : Les politiques doivent se concentrer sur les données pouvant être utilisées et pour quelles finalités, plutôt que de cataloguer chaque outil interdit.
- Former continuellement : Fournir une formation obligatoire, basée sur les rôles, à tous les employés pour garantir qu’ils comprennent les risques de l’IA générative et les pratiques de gestion des données acceptables.
Gestion des violations de politique
Bien que les garde-fous et la formation soient essentiels pour réduire l’IA fantôme, aucun cadre de contrôle n’est complet sans des conséquences claires et appliquées de manière cohérente pour les violations de politiques. Les réponses aux violations doivent être proportionnelles au niveau de risque impliqué.
Les violations à faible risque peuvent souvent être traitées par une éducation ciblée, un coaching et des directives plus claires. Les violations répétées ou à haut risque, comme l’utilisation d’outils d’IA non approuvés avec des données sensibles, devraient entraîner une enquête formelle, une escalade et une action disciplinaire.
Équilibrer la pression des dirigeants et la conformité
Une gouvernance durable de l’IA générative dépend de l’alignement avec les priorités et les délais des dirigeants commerciaux. Cela nécessite l’engagement précoce des équipes de conformité pour façonner l’adoption de manière à soutenir à la fois la rapidité et le contrôle.
Les leaders de la conformité peuvent faciliter une adoption plus rapide et plus sûre de l’IA en :
- Créant des directives claires pour les cas d’utilisation à faible risque.
- Pré-approuvant les cas d’utilisation d’IA à faible risque.
- Intégrant des contrôles de conformité spécifiques à l’IA dans les workflows existants.
- Maintenant une documentation des initiatives d’IA antérieures et des approbations de conformité.
Établir des garde-fous sans réglementation claire
Malgré l’attention croissante des régulateurs, les États-Unis manquent toujours d’un cadre réglementaire complet concernant l’intelligence artificielle. Les organisations doivent donc naviguer entre des directives exécutives, des règles sectorielles spécifiques, des lois émergentes au niveau des États et des cadres volontaires.
Dans ce contexte, attendre des réglementations prescrites n’est pas pratique. Les organisations devraient établir des garde-fous internes basés sur des cadres de conformité existants tels que la protection des données et la sécurité de l’information. Il est essentiel de maintenir une documentation solide, une supervision et une traçabilité en l’absence de réglementation claire.
Intégrer la conformité dans la gouvernance de l’IA
Enfin, la conformité doit être intégrée tôt et continuellement tout au long du cycle de vie des initiatives alimentées par l’IA, en participant à la conception des cas d’utilisation, à la sélection des données, à l’évaluation des fournisseurs et aux décisions de déploiement.
Chaque cas d’utilisation d’IA devrait avoir des responsabilités clairement définies, avec une responsabilité pour les données d’entrée, de sortie et la performance continue. En intégrant la conformité dans les workflows existants, les organisations peuvent reconnaître, atténuer et surveiller les risques liés à l’IA en temps réel tout en favorisant une adoption responsable et efficace.
L’IA générative a évolué au-delà de l’expérimentation et nécessite désormais une supervision formelle de la conformité. Les régulateurs, les auditeurs et les conseils d’administration s’attendent de plus en plus à ce que les organisations démontrent un contrôle, une transparence et une discipline éthique.