Gestion des risques liés à l’IA dans un monde non déterministe
À une époque où de nouveaux modèles d’IA, fournisseurs et cadres semblent émerger chaque semaine, les organisations font face à un paradoxe. Alors que l’accès à des capacités avancées d’IA devient de plus en plus banalisé, la capacité de transformer ces capacités en un avantage concurrentiel durable reste insaisissable.
Les fondements de l’avantage durable en IA
La conversation s’articule autour de deux leaders technologiques qui discutent de l’importance des données plutôt que des modèles pour déterminer le gagnant en matière d’IA. Alors que le paysage des fournisseurs d’IA change rapidement, il devient essentiel d’établir une infrastructure de données solide et des architectures flexibles.
« Les investissements les plus intelligents en ce moment consistent à établir sans peur de bonnes infrastructures de données et des fondamentaux solides », souligne-t-on. Dans un monde où les modèles fondamentaux sont largement accessibles, la différenciation se déplace vers la gestion des données.
Construire le cycle de données par le feedback et la transparence
À mesure que les organisations développent l’IA, le maintien de l’exactitude et de la pertinence des données devient un processus continu. La qualité des données est décrite comme un système vivant qui évolue avec le temps. L’idée d’un « étiquetage nutritionnel » des ensembles de données est proposée, permettant aux systèmes consommateurs de comprendre les risques associés aux données qu’ils utilisent.
Les risques de l’IA et la gestion de la non-déterminisme
La discussion aborde ensuite les nouveaux défis que pose l’IA. « Nous avons dévié des systèmes déterministes vers des systèmes non déterministes », explique-t-on. Les biais, hallucinations et propagation involontaire de données sensibles ne sont plus des risques théoriques mais des réalités nécessitant des contrôles supplémentaires.
Principes non négociables au cours du cycle de vie de l’IA
Les principes de privacité dès la conception, de minimisation de l’utilisation des données et de cryptage à tous les niveaux sont soulignés comme essentiels. L’audit et la traçabilité sont cruciaux, surtout lorsque les modèles sont affinés avec des données propriétaires.
Gérer les risques des tiers et des solutions SaaS à grande échelle
Lorsque les solutions d’IA dépendent de fournisseurs externes, la gestion des risques s’étend bien au-delà des simples achats. « Si vous n’êtes pas conforme à la solvabilité des données, vous risquez de perdre votre licence d’exploitation », avertit-on.
Modèles opérationnels efficaces pour l’IA en entreprise
Le modèle « hub-and-spoke », qui combine une équipe centrale pour établir des normes partagées et des équipes de domaine pour adapter ces principes à des cas d’utilisation spécifiques, est recommandé. « Cela crée un feedback loop qui rend l’adoption de l’IA plus agile à travers l’organisation », affirme-t-on.
Le rôle des humains dans l’adoption responsable de l’IA
Enfin, il est noté que l’adoption de l’IA ne doit pas seulement être perçue comme un défi technologique. « L’adoption commence et se développe avec les gens », est-il affirmé. La création de communautés et l’identification de champions au sein des organisations sont des stratégies clés pour faciliter cette adoption.