Alors que l’utilisation de l’IA augmente, les organisations ont raison de s’inquiéter de la façon dont elle est utilisée et à quelles fins.
La puissance de l’IA – une plus grande efficacité, une réduction des erreurs humaines et la capacité d’analyser instantanément des quantités massives de données – est indéniable. Cependant, laissée sans contrôle, une telle puissance peut causer des dommages importants à l’organisation sous forme de violations de la vie privée, de biais, d’hallucinations et de dérive des modèles.
Vous ne pouvez pas remettre le génie dans la bouteille, mais vous pouvez instituer des pratiques de gouvernance de l’IA pour vous assurer que l’IA est utilisée de manière responsable, transparente et équitable – sans sacrifier l’innovation technologique.
La bonne nouvelle est que vous n’avez pas besoin de réinventer la roue pour gouverner l’IA de manière responsable. En intégrant la supervision de l’IA dans votre programme GRC existant, vous pouvez avancer rapidement, instaurer la confiance – et réduire les risques.
Qu’est-ce que la gouvernance de l’IA ?
La gouvernance de l’IA est une méthodologie structurée pour maintenir la supervision de l’utilisation de l’IA afin de se prémunir contre les risques et de garantir le respect des normes éthiques. Elle comprend les politiques, les réglementations et autres directives qui régissent le développement, le déploiement et l’utilisation de l’intelligence artificielle dans toute l’organisation.
Risques liés à l’IA
Hallucinations – L’IA est connue pour répondre aux questions avec des informations inventées.
Biais – L’IA utilise des informations historiques pour construire de nouveaux contenus. Le problème est que ce qui était acceptable dans le passé peut ne pas correspondre aux normes actuelles.
Confidentialité et sécurité des données – L’IA capture tout ce que vous tapez dans l’invite et l’incorpore dans le modèle. Soyez conscient des informations que vous partagez avec des modèles non propriétaires comme ChatGPT.
Dérive du modèle – Les performances d’un modèle d’IA diminueront au fil du temps à mesure que les conditions changent.
Définissez vos garde-fous
Vous disposez peut-être déjà d’une base solide en matière de risque d’entreprise, de conformité et d’audit. Et c’est le point de départ idéal pour la gouvernance de l’IA. En fait, l’experte en risque opérationnel et invitée fréquente de Risk@Work, Dr Ariane Chapelle, met en garde contre la création d’un cadre de gouvernance distinct pour le risque lié à l’intelligence artificielle. « Intégrez l’IA dans votre cadre de GRE. Efforcez-vous d’avoir le même cadre pour tous vos risques, » dit-elle.
Voici cinq façons d’intégrer la gouvernance de l’IA dans votre programme GRC actuel.
1. Élargissez les programmes de risque et de conformité pour inclure les défis spécifiques à l’IA. Vos programmes de risque d’entreprise, de conformité et d’audit peuvent être étendus pour gouverner les risques liés à l’IA tels que la dérive des modèles, les biais algorithmiques, les lacunes en matière d’explicabilité et les exigences réglementaires en rapide évolution. L’objectif est de faire évoluer les cadres existants, pas de les remplacer.
2. Intégrez la gouvernance tout au long du cycle de vie de l’IA. La supervision de l’IA doit être intégrée à chaque phase du cycle de vie, du développement et du déploiement du modèle aux opérations continues. Cela inclut l’incorporation de contrôles des risques, de points de validation et de normes de documentation dès le départ, avec des mécanismes en place pour surveiller les performances et la conformité au fil du temps.
3. Passez des examens périodiques à une supervision continue. Les systèmes d’IA s’adaptent en temps réel, et la supervision doit suivre le rythme. Vos pratiques de gouvernance doivent soutenir une évaluation continue grâce à des sprints de risque, une surveillance en temps réel, des alertes de performance et d’autres mécanismes. Cela permet aux équipes d’identifier et de résoudre les problèmes avant qu’ils ne deviennent des risques pour l’entreprise.
4. Définissez la responsabilité à travers toutes les lignes de défense. La gouvernance de l’IA fonctionne mieux lorsque les responsabilités sont clairement définies entre les équipes juridiques, de conformité, d’audit, de science des données et commerciales. L’intégration de la gouvernance dans les fonctions existantes favorise l’appropriation, la cohérence et l’alignement avec les stratégies de risque de l’entreprise.
5. Démontrez que vous maîtrisez l’IA. Les régulateurs, les clients et les conseils d’administration veulent des preuves que l’IA est utilisée de manière responsable. Démontrer le contrôle signifie plus que documenter des politiques – cela nécessite une visibilité en temps réel, une traçabilité et la capacité de montrer que les systèmes d’IA fonctionnent comme prévu. Les organisations qui peuvent prouver qu’elles maîtrisent leur IA seront mieux positionnées pour gagner la confiance, réduire les risques et accélérer l’adoption.
Selon une récente enquête de Riskonnect, 80 % des organisations n’ont pas de plan dédié pour faire face aux risques liés à l’IA générative.
N’attendez pas
Les régulateurs prennent déjà des mesures pour garantir que l’IA est utilisée en toute sécurité. La loi européenne sur l’IA, par exemple, exige que toute entreprise opérant au sein de l’Union européenne adhère à des règles spécifiques pour garantir une utilisation responsable, transparente et anticipée de l’IA. La réglementation catégorise l’utilisation en fonction du potentiel de préjudice et interdit purement et simplement certaines utilisations de l’IA jugées dangereusement inacceptables. Les amendes pour non-conformité sont élevées.
Importantes réglementations mondiales sur l’IA
ISO 42001 Systèmes de management de l’IA aide les organisations à utiliser, développer, surveiller ou fournir de manière responsable des produits ou services utilisant l’IA.
Loi européenne sur l’intelligence artificielle réglemente les systèmes d’IA en fonction des risques potentiels et de l’impact sur la société.
NIST Trustworthy and Responsible AI NIST AI 600-1 est une directive volontaire pour aider les organisations à identifier, évaluer et atténuer les risques associés aux systèmes d’IA.
Éviter les amendes est certainement une raison convaincante d’établir une gouvernance de l’IA. Mais démontrer la conformité aux régulateurs n’est qu’un facteur. Considérez l’impact d’une décision stratégique majeure basée sur des données hallucinées non détectées. Que se passerait-il pour votre position concurrentielle si un employé téléchargeait des secrets commerciaux dans ChatGPT pour rédiger une présentation plus rapidement ?
Simplement cocher la case de conformité ne vous protégera pas. Des garde-fous doivent être établis autour de la confidentialité des données, de la sécurité et de l’éthique pour maintenir la culture, les attentes et les normes de l’organisation. Faites évoluer votre programme GRC pour intégrer ces garde-fous. Et utilisez des outils technologiques pour communiquer facilement et systématiquement les attentes, appliquer les politiques, surveiller les actions et suivre les métriques.
La gouvernance de l’IA ne peut pas vivre au sein d’un seul individu ou département. C’est une responsabilité collective, où chaque partie prenante priorise la responsabilité et s’assure que les systèmes d’IA sont utilisés de manière responsable et transparente dans toute l’organisation. Un programme robuste de gouvernance de l’IA vous aidera à trouver le bon équilibre entre la minimisation des risques et l’encouragement de l’innovation – tout en continuant à capitaliser sur tous les avantages qu’apporte l’IA.
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