Déployée dans la quasi-totalité des secteurs d’activité, l’intelligence artificielle connaît depuis quelques années un développement exponentiel. Et si un nouveau cadre réglementaire commence à se dessiner (avec la mise en application prochaine de l’AI Act, notamment), les organisations doivent déjà prendre certaines mesures. Pour exploiter tout le potentiel de cette nouvelle technologie de manière responsable et sécurisée, il est en effet impératif d’établir et de mettre en œuvre une véritable gouvernance de l’IA.
Alors comment gérer et contrôler le déploiement de l’intelligence artificielle au sein de l’entreprise ? Quelles sont les bonnes pratiques de gouvernance de l’IA ? Et comment les mettre en place ?
La gouvernance de l’IA, pour encadrer et réduire les risques de l’intelligence artificielle
Des assistants virtuels aux systèmes de dépistage de certaines maladies, en passant par l’analyse prédictive ou l’identification des schémas de fraude financière… Les systèmes d’IA (SIA) révolutionnent tous les secteurs d’activité. Ils promettent en effet des progrès scientifiques révolutionnaires, et offrent d’importantes opportunités de développement aux entreprises. Mais l’utilisation de cette technologie dynamique n’est pas sans risques…
Les systèmes d’intelligence artificielle sont aujourd’hui capables de livrer du contenu, des prédictions ou des recommandations à partir de données d’apprentissage. Grâce à des modèles d’apprentissage de plus en plus performants (machine learning et deep learning), ils s’adaptent rapidement et deviennent de plus en plus autonomes. Mais si ces données sont biaisées ou erronées, les résultats le sont aussi ! Et cela peut avoir de graves conséquences pour les organisations qui les utilisent.
Prise de décision faussée car basée sur de mauvaises informations, diffusion de données sensibles, utilisation non autorisée d’informations personnelles et violation de la sécurité… Si elles ne mettent pas en place un cadre strict et des règles de bonne conduite, l’utilisation de l’IA peut exposer les entreprises à de graves risques juridiques, réputationnels et financiers. C’est la raison pour laquelle des lignes directrices et des règles de bonnes pratiques commencent à émerger.
Indispensable aujourd’hui, la mise en place d’une gouvernance de l’IA au sein de l’organisation a pour objectif d’améliorer la qualité et la sécurité des systèmes déployés. En plus d’optimiser le potentiel des systèmes d’IA, elle permet de piloter la gestion des risques et de s’assurer de la mise en conformité réglementaire.
Comment établir et mettre en œuvre la gouvernance de l’IA ?
Cadre global de gestion et de surveillance, la gouvernance de l’IA passe par la mise en œuvre de plusieurs actions concrètes : la définition de la stratégie, des responsabilités et des grands principes, la mise en place de méthodologies et de formations, et l’utilisation d’outils efficaces.
Définir le cadre et les grands principes de la gouvernance
Pour garantir le déploiement efficace et sécurisé des systèmes d’IA au sein de l’entreprise, la gouvernance de l’IA doit s’articuler autour de plusieurs principes et concepts fondamentaux :
- la transparence : l’organisation doit pouvoir s’appuyer sur des données sûres et fiables, provenant de sources éthiques. Les données doivent être enregistrées, et leur origine et leur utilisation clairement documentées. Toutes les parties prenantes doivent savoir comment les données sont utilisées et comment les décisions sont prises ;
- la sécurité : pour une gestion optimale des risques, la gouvernance de l’IA doit prévoir la mise en place de toutes les mesures de protection nécessaires (cryptage des données, imperméabilité des mécanismes, gestion des preuves en cas de pertes…) ;
- la conformité : l’entreprise doit évidemment se mettre en conformité avec les dernières lois et réglementations applicables. Pour s’adapter à la rapidité d’évolution de l’IA, sa gouvernance doit aussi allier anticipation et réactivité ;
- la responsabilité : les rôles doivent être bien définis au sein de l’entreprise. Une partie de l’organisation doit porter la charge de la responsabilité des systèmes d’IA et du traitement des informations ;
- l’éthique : protection contre les préjugés, respect de la vie privée, audits réguliers… La gouvernance doit prévoir un cadre et des règles de comportement éthiques, pour garantir l’utilisation d’une IA responsable.
Former ses équipes à l’utilisation des systèmes d’IA
Pour optimiser le déploiement et l’utilisation de ses systèmes d’IA, l’organisation doit évidemment pouvoir compter sur des équipes compétentes et bien formées. Cela passe par :
- la création d’une équipe dédiée : l’entreprise doit pouvoir confier la gestion et la responsabilité de l’IA à une (ou plusieurs) équipe qui connait les règles et les bonnes pratiques à appliquer. Cette équipe doit être sensibilisée à la réglementation mondiale de l’IA, à ce qu’il est possible ou non de faire selon les cas d’usages. Elle peut être composée de plusieurs types de profils, chacun ayant un rôle défini en amont. Un comité d’audit peut aussi être mis en place pour superviser le contrôle des données ;
- la formation des autres équipes, à tous les niveaux de l’entreprise : tous les intervenants doivent parfaitement comprendre les directives de l’organisation en matière d’IA, et disposer du même niveau d’information. En plus de partager un langage commun, certaines équipes doivent aussi savoir utiliser et maîtriser les systèmes déployés au sein de la structure. La gouvernance de l’IA passe nécessairement par la formation des collaborateurs et des utilisateurs des SIA, dès leur mise en place.
Déployer les bons outils de gouvernance
Après avoir défini les règles à suivre et formé ses équipes, l’organisation peut s’intéresser à la mise en œuvre concrète des solutions de gouvernance de l’IA. Offrant plusieurs fonctionnalités innovantes, un AIMS (« Système de management de l’intelligence artificielle ») lui permet de piloter, gouverner et optimiser ses systèmes d’IA, tout en réduisant ses coûts opérationnels et les risques associés.
Inventaire et qualification des systèmes d’intelligence artificielle, collaboration des actifs numériques pour un accès facilité, plan d’action pour atteindre la mise en conformité, évaluation, surveillance et gestion des risques, formation des collaborateurs… Un AIMS performant permet de garantir l’utilisation d’une intelligence artificielle sûre et fiable, via un outil centralisé.
Premier AIMS® du marché en Europe, Naaia est une solution SaaS de gouvernance et de pilotage des systèmes d’IA. Avec une vision unique de plateforme end to end et une expertise légale avancée, elle permet d’organiser, de gérer et de contrôler les systèmes d’IA. En plus d’optimiser la performance de l’entreprise, cet outil « tout en un » permet de répondre au triple impératif de confiance, de performance et de compliance des systèmes d’IA. N’hésitez pas à contacter nos équipes pour en savoir plus.
