Utiliser la gouvernance de l’IA pour sécuriser et optimiser ses flux de données
Comment limiter les risques juridiques, financiers et numériques liés aux systèmes automatisés en entreprise ? Le rôle de la gouvernance dans l’intelligence artificielle réside au cœur de cette problématique cruciale. Grâce à cet article, vous serez en mesure de comprendre ces outils de régulation, mais aussi leurs impacts, leurs fonctionnalités et les bonnes pratiques en matière de surveillance des données.
Définition de la gouvernance de l’IA
L’intelligence artificielle porte-t-elle la nouvelle révolution informatique ? Ses capacités ont amené la norme ISO 2382-28 à évoquer une entité apte à des fonctions comme le « raisonnement et l’apprentissage ». En somme, des actions « généralement associées à l’intelligence humaine ».
Face à ce potentiel, la gouvernance de l’IA est venue apporter une réponse à la question : à qui et comment redistribuer le contrôle et la gestion des données ?
Ces systèmes viennent réguler les relations entre les processus, les intelligences artificielles et les personnes, afin d’optimiser et de protéger les données. Objectif : garantir la souveraineté de votre environnement numérique et en canaliser les accès.
Les avantages de la mise en place d’une gouvernance efficace pour l’IA
En recourant à l’intelligence artificielle, une entreprise ouvre la voie des possibles, à condition de bien l’utiliser. Sans quoi, elle s’expose à des risques numériques, financiers, juridiques, internes et externes.
L’intérêt principal d’une gouvernance efficace pour l’IA ? Assurer le fonctionnement normal et efficace de ces systèmes numériques. À l’aide de garde-fous, de limitations et autres paramètres, ces outils administratifs confèrent à votre entreprise le moyen d’utiliser au mieux le potentiel de l’IA.
Plus généralement, les systèmes de régulation confèrent toute leur efficacité aux processus de workflow et machine learning.
En outre, une gouvernance destinée à réguler l’IA offre divers atouts. La solution AI Lake d’ALLONIA, par exemple, permet entre autres un monitoring optimal des performances de calcul, en plus des fonctions de base complètes de la gouvernance.
Les concepts de la gouvernance de l’IA
La gouvernance de l’IA s’articule autour de concepts fondamentaux :
- Conformité : la gestion des données est maintenue à son niveau optimal, assurant leur traitement et leur protection en continu. Autrement dit, la manière dont vous utilisez ces informations digitales est systématiquement conforme à la réglementation, grâce à la gouvernance.
- Éthique : les décisions de l’IA ne sont pas toujours neutres ou sans conséquence sur les droits des humains. Pour éviter toute discrimination dans les actions de ces robots, la gouvernance vient leur appliquer différentes limites.
- Responsabilité : l’ensemble de l’organisation est concernée par la gestion des données. Une réelle gouvernance de l’intelligence artificielle implique qu’au moins une partie de l’équipe supporte la charge de la responsabilité du traitement des informations.
- Transparence : une gouvernance de données respecte ce principe en proposant des enregistrements de chacune de ses actions. Toute question sur le pourquoi ou le comment du traitement de l’une ou l’autre information doit recevoir une réponse.
- Sécurité : toutes les mesures de protection (cryptage par exemple) sont prises pour garantir l’intégrité des données. Cela inclut la procédure à suivre en cas de pertes, et la gestion des preuves.
Mise en place de la gouvernance dans l’IA
L’installation d’une administration de l’IA implique le respect de certains principes. Afin de réussir l’implantation d’une gouvernance adaptée à votre entreprise, vous devrez :
- Impliquer les équipes dès le début du processus. Afin d’assurer l’acceptabilité des nouveaux processus, vous devrez réaliser un travail de pédagogie vis-à-vis des différents collaborateurs. Par la vulgarisation des concepts clés liés à l’IA par exemple, vous réussirez à implanter ce changement organisationnel dans votre société.
- Recourir à des outils de suivi afin d’évaluer les résultats au regard des objectifs et des moyens. Ces indicateurs suivront la manière dont les équipes s’approprient l’IA et sa gouvernance, mais serviront aussi à vous assurer de la cohésion entre l’action de l’intelligence artificielle (et de son administration) et la mission de l’entreprise.
Les étapes pour déployer une gouvernance pour l’intelligence artificielle
1. Création d’une équipe dédiée à la gouvernance des flux de données
Vous aurez besoin d’un pilotage de projet et d’une équipe concentrée sur le déploiement de la gouvernance dans l’IA.
Ce groupe se composera en premier lieu de data scientists, et plus généralement des profils proches du numérique et des données business. On parle effectivement du déploiement de systèmes de machine learning, avec les compétences que cela implique.
L’équipe de gouvernance comporte idéalement des data ingénieurs et business analyst chargés d’identifier l’infrastructure d’IA la plus adaptée aux usages prévus. D’autres profils comme des scrum masters, delivery lead ou data scientists mettront en œuvre la plateforme qui aura finalement été choisie.
2. Préparation des politiques et des procédures pour l’IA
Afin d’anticiper les résultats escomptés, les politiques de traitement de données de l’IA doivent être élaborées avec soin.
D’un côté, les dirigeants et responsables d’entreprises doivent définir clairement le rôle de la gouvernance dans l’intelligence artificielle pour leur société. À quelles fins sera-t-elle utilisée et pour quels résultats ?
De l’autre, les équipes d’ingénieurs et de spécialistes programment la gouvernance de l’IA en fonction des objectifs définis. Ces derniers incluent idéalement l’avis des futurs utilisateurs, qui peuvent formuler des besoins spécifiques, des expériences passées, etc.
3. Mise en place des processus pour la surveillance et l’évaluation de l’IA
Afin d’éviter les risques juridiques, pratiques et financiers liés à une mauvaise utilisation de l’IA, la gouvernance doit mettre en œuvre les principes évoqués plus haut.
En laissant transparaître les règles de l’éthique et de la transparence dans ses attributs, les ingénieurs protègent l’entreprise d’une éventuelle défaillance de l’IA. C’est pourquoi, là aussi, les règles d’utilisation et d’évaluation de ces systèmes numériques doivent être définies dès le début.
4. Utilisation des outils de gouvernance pour rendre l’IA plus efficace
En pratique, la gouvernance des données va connecter entre elles des data qui, en temps normal, auraient évolué en silos. Autrement dit, elle prend la forme d’une plateforme dédiée à la collaboration des systèmes numériques… Le tout avec une méthode de saisie et d’extraction précise.
À noter là aussi que, pour tout usage, le rôle de la gouvernance dans l’intelligence artificielle s’accompagne du respect des principes, comme la qualité des données.
Les différents outils de gouvernance pour l’IA
Quels outils pour surveiller et évaluer les modèles d’IA ?
Vous cherchez à connaître les outils pour évaluer les modèles d’intelligence artificielle ? Vous pouvez vous référer d’abord au listing des systèmes de surveillance de l’IA proposé par la CNIL.
La plateforme ALLONIA offre un service de gouvernance complet, tourné vers un objectif clair : vous garantir la souveraineté de votre espace de données.
Grâce à des systèmes de garde-fous, comme TrustCheck, ALLONIA permet d’attribuer des limites et des directives aux ressources et aux flux de données.
D’autres systèmes de gouvernance des données de l’IA existent. Microsoft a déployé Azure pour assurer, aux personnes cibles, un accès à des informations numériques sécurisées et fiables.
Conseils pour la sélection des outils de gouvernance adaptés à vos besoins
Pour acquérir l’outil le plus adapté à votre situation, vous devrez d’abord clairement identifier vos attentes en termes de résultats. Quels sont les risques auxquels vous êtes les plus exposés vis-à-vis de l’IA, et quelles fonctions utiliseriez-vous prioritairement dans un système de gouvernance ?
Vous devrez aussi vous assurer des avantages réels de l’outil envisagé, tels que :
- L’optimisation de la qualité des données, grâce à la sécurisation, l’analyse et le nettoyage des flux ;
- Des fonctions de suivi des actions de l’IA tout au long du processus, de l’intégration à l’utilisation de la data ;
- Une infrastructure tournée vers l’expérience utilisateur (UX), fluidifiant la recherche, la fiabilité ou encore l’accessibilité des données ;
- Une surveillance réelle et un historique de chaque action, et de toute la data ;
- Des options logicielles comme l’apprentissage automatisé, la gestion des métadonnées pour votre société…
Le rôle de la gouvernance dans l’intelligence artificielle dans la prise de décisions
Une gouvernance devient vite indispensable dans un cas de figure : lorsque la prise de décisions comprend des processus d’apprentissage automatisés.
En fluidifiant et en sécurisant les flux de données, la gouvernance permet de prendre des décisions transversales plus rationnelles. Et pour cause : les dirigeants et responsables sont assurés d’avoir le même niveau d’information.
En d’autres termes, c’est la gouvernance qui impacte positivement toute la stratégie d’entreprise. Grâce aux normes qu’elle applique aux IA, la gouvernance facilite la communication, l’identification des besoins et des solutions adaptées.
L’impact de la gouvernance de données sur la prise de décisions
Comment la gouvernance de l’IA peut améliorer la prise de décisions : exemple concret
Certaines plateformes se dotent de systèmes d’apprentissage par renforcement. Grâce à des méthodes de collecte de données immédiates, des logiciels comme Stradigi AI permettent d’améliorer l’efficacité des flux, et donc d’améliorer la prise de décision.
L’objectif ? Que l’ensemble des équipes responsables ou dirigeantes s’appuient sur une source de données unique et fiable. Mieux vaut parler le même langage lors d’un dilemme stratégique en entreprise… C’est ce que permettent les systèmes de gouvernance de données.
Les défis rencontrés lors de la prise de décisions avec l’aide de l’IA et comment les surmonter
Une décision d’entreprise impacte l’ensemble des collaborateurs : elle doit donc être comprise et acceptée. Or, si une intelligence artificielle a influencé la stratégie adoptée, celle-ci doit d’autant plus être expliquée.
Vous vous appuyez sur une IA pour éclairer vos choix ? Alors vous devrez vous montrer pédagogue et clair sur les motivations de la décision. Idéalement, si une machine est impliquée, les équipes doivent a minima être consultées pour renforcer l’acceptation de la stratégie.
Les équipes humaines doivent être familières des fondamentaux de l’intelligence artificielle. Là encore, pour concilier management et numérique, les parties prenantes doivent parler la même langue.
En outre, avant le déploiement de la gouvernance de données, assurez-vous d’avoir assigné la responsabilité de celle-ci à un groupe de personnes ciblé et clair. Et cela pour éviter les futurs déboires et ambiguïtés, notamment en cas de litige ou de dommage financier.
Ce qu’il faut retenir sur la gouvernance de l’IA
Vous l’aurez compris, le rôle de la gouvernance des données dans l’intelligence artificielle est aussi important que stratégique. Avec le temps, les entreprises se doteront d’équipes de plus en plus spécialisées et aptes à assurer la gestion et la responsabilité de ces systèmes de contrôle.
Le secret pour mettre en place une gouvernance efficace pour l’IA ? Être clair dès le début sur le rôle et le besoin de chaque collaborateur et identifier les options majeures du futur système. Des plateformes comme ALLONIA vous garantissent des fonctionnalités efficaces et qui répondent à vos attentes. Pour en savoir plus, n’hésitez pas à contacter nos équipes.