Comment naviguer la souveraineté des données pour la conformité à l’IA
Les entreprises mondiales ont passé une décennie à migrer leurs architectures vers le cloud pour plus d’agilité et d’échelle. Maintenant, beaucoup intègrent délibérément des contraintes dans cette même architecture pour répondre aux exigences de souveraineté des données. Mais qu’est-ce que la souveraineté des données et pourquoi est-elle si critique pour la conformité à l’IA ?
Différence entre résidence et souveraineté des données
La résidence des données était autrefois un simple critère pour le service informatique, principalement pour établir la conformité avec les réglementations sur la vie privée des données, comme le RGPD de l’Union européenne. La résidence des données fait référence à l’emplacement physique où les données sont stockées.
La souveraineté des données, cependant, implique plus que d’identifier où se trouvent les données. Cela concerne également qui a l’autorité légale et le contrôle pratique sur les données, peu importe où elles se trouvent. La résidence des données pose la question : « Où se trouvent les serveurs ? » tandis que la souveraineté des données demande : « Quelles lois s’appliquent à ces données ? » et « Qui détient les clés ? »
Complexités de la souveraineté des données pour l’IA
La souveraineté des données pour l’IA entraîne ses propres complexités. L’IA ne se contente pas de stocker des données comme une base de données ou de les analyser comme un système d’intelligence d’affaires. Elle consomme des données pour l’entraînement et prend des décisions basées sur celles-ci. Ainsi, la souveraineté des données pour l’IA doit couvrir où le modèle est entraîné, où l’inférence se produit et qui contrôle les clés de cryptage tout au long du processus.
À présent, la souveraineté des données est devenue une priorité pour les conseils d’administration, influençant non seulement le stockage, mais aussi quelles capacités d’IA une entreprise peut déployer sur quels marchés.
Facteurs poussant vers la souveraineté des données pour l’IA
Bien que les avantages du cloud computing semblent contredire la tendance des organisations à limiter l’interopérabilité des données, plusieurs facteurs augmentent la nécessité de la souveraineté des données pour l’IA :
- Presse réglementaire : Les réglementations comme le RGPD et la CCPA de Californie s’appliquent désormais à l’entraînement et à l’inférence des modèles d’IA, en plus du stockage des données.
- Fragmentation géopolitique : Certains pays exigent que certaines catégories de données restent à l’intérieur des frontières nationales.
- Fournisseurs de modèles tiers : Les préoccupations croissantes concernant l’utilisation des données personnelles dans les modèles d’IA, souvent entraînés dans le cloud par des services de fournisseurs.
Composants essentiels de la souveraineté des données pour l’IA
Pour traiter les préoccupations de conformité, une stratégie viable pour la souveraineté des données de l’IA doit soutenir cinq capacités de gouvernance :
- Résidence et localisation des données : Cela traite de l’emplacement physique des données, que ce soit au repos ou en transit.
- Entraînement et localisation de l’inférence : Cela prolonge le concept de résidence des données à la computation.
- Contrôles d’accès aux données : Qui peut interroger les données et comment auditer l’accès et l’utilisation.
- Cryptage et gestion des clés : Qui gère les clés cryptographiques et comment les utiliser.
- Auditabilité et transparence : Documentation de la provenance des données tout au long du cycle de vie de l’IA.
Paysage du cloud souverain
Face à la demande croissante de souveraineté des données en IA, les entreprises adoptent diverses approches pour garantir la conformité. Bien qu’il n’existe pas d’approche unique, certaines tendances générales se dessinent :
La plupart des entreprises devraient adopter des stratégies hybrides pour la souveraineté des données de l’IA, en adaptant leur architecture au profil de sensibilité et de réglementation de chaque charge de travail.
Implications du cycle de vie de l’IA
Bien que la souveraineté des données soit de plus en plus incontournable pour les systèmes d’IA, elle entraîne également des implications et des défis tout au long du cycle de vie de l’IA. Par exemple, travailler avec des ensembles de données restreints pendant l’entraînement peut compliquer le développement du modèle.
Le fédéré learning offre une solution en permettant aux modèles d’apprendre à partir de sources décentralisées sans que les données brutes ne quittent jamais les systèmes locaux.
Architecturer des systèmes d’IA souverains
La mise en place d’un cloud souverain pour l’IA peut sembler complexe, mais certaines étapes pratiques peuvent guider l’implémentation :
- Commencer par la classification : Identifier les données relevant des exigences de souveraineté avant de sélectionner l’infrastructure.
- Adapter l’architecture au niveau de risque : Équilibrer la souveraineté avec les exigences réglementaires.
- Intégrer la gouvernance dès le départ : Concevoir des pipelines sensibles aux politiques dès le début.
- Concevoir pour l’adaptabilité : L’architecture doit être évolutive pour s’adapter aux réglementations en constante évolution.
Dans ce contexte, le cloud souverain représente une source de confiance. Les clients et partenaires ont besoin de la certitude que leurs données sont sécurisées et que les détails sensibles ne pénètrent pas dans des modèles d’IA non gérés. Les organisations capables de prouver cela obtiennent un avantage précieux.