Gestion des risques de l’IA : quelles solutions ?

L’intelligence artificielle bouleverse tous les secteurs d’activité, avec des opportunités de développement sans précédent pour les organisations. Mais comme toute révolution technologique ou nouvelle avancée scientifique, son utilisation n’est pas sans risques… 35 % seulement des consommateurs ont confiance dans la manière dont les entreprises utilisent l’IA. La gestion des risques fait aujourd’hui partie des grands défis à relever pour réussir le déploiement de cette nouvelle technologie.

Quels sont les principaux risques liés à l’utilisation de l’IA ? Et comment gérer ces risques, pour continuer à exploiter pleinement le potentiel des systèmes d’intelligence artificielle ? Explications.

 

Quels sont les dangers et les risques de l’IA ?

Offrant aux entreprises des opportunités majeures en termes d’innovation, d’efficacité et de performance, le déploiement des systèmes d’IA les confronte également à de nouveaux défis et risques :

  • des risques de confidentialité et de sécurité : les systèmes d’IA fonctionnent à partir de modèles d’apprentissage (machine learning et deep learning), qui sont alimentés par des données. Et l’utilisation de ces informations peut présenter certains risques en matière de confidentialité et de sécurité ! Un algorithme défaillant peut par exemple extraire et utiliser des données personnelles, ou diffuser certaines données sensibles…
  • des risques éthiques : reconnaissance faciale et surveillance de masse, prise de décisions par des systèmes d’IA autonomes, biais algorithmiques et droit d’auteur… L’utilisation de l’intelligence artificielle soulève évidemment un certain nombre de quesons éthiques et morales. Si les données sur lesquelles se forment les algorithmes contiennent des préjugés ou des stéréotypes, ils peuvent par exemple livrer des résultats injustes ou être à l’origine de décisions discriminatoires ;
  • des risques opérationnels et économiques : une mauvaise gestion ou une trop forte dépendance à l’IA peut rendre certains processus vulnérables aux pannes et aux attaques malveillantes. La fiabilité des systèmes d’IA est également primordiale : si les modèles sont conçus ou alimentés à partir de données erronées ou incomplètes, les résultats livrés par les systèmes d’IA le sont aussi ! Et cette défaillance peut entraîner un effet de cascade, avec des perturbations majeures dans certains domaines (la santé ou la finance par exemple).

S’ils ne sont pas anticipés et encadrés, ces risques peuvent évidemment avoir de graves répercussions juridiques et financières. Et ils peuvent aussi nuire fortement à la réputation de l’entreprise ! Le respect de certaines règles et la mise en place de solutions adaptées permettent heureusement de prévenir ces risques, pour les éviter.

 

L’AI Act, premier cadre réglementaire pour la gestion des risques

Premier texte au monde à encadrer l’intelligence artificielle, l’AI Act vient d’être validé et entrera bientôt en vigueur. Ce texte novateur classe les systèmes d’IA en plusieurs catégories, en fonction de leurs risques potentiels et de leur niveau d’impact. Selon son niveau de risque, le système d’IA est ensuite soumis à des règles plus ou moins strictes et contraignantes :

  • les systèmes d’IA à risque inacceptable sont interdits (tous les systèmes qui peuvent menacer la sécurité, les moyens de subsistance et les droits de personnes) ;
  • les systèmes dIA à haut risque sont soumis à des exigences légales spécifiques (tous les systèmes d’IA utilisés dans des domaines sensibles, comme l’éducation, l’emploi ou le maintien de l’ordre) : leur utilisation doit notamment s’accompagner de la mise en place d’un système de gestion des risques et d’une surveillance humaine ;
  • les systèmes d’IA à risque limité profitent d’un cadre réglementaire plus souple : ils sont principalement soumis à des obligations de transparence et d’information.

Avec ce nouveau cadre réglementaire, l’Union européenne crée un premier niveau de protection contre les risques de l’IA. Et certaines de ces règles seront mises en application très prochainement. Les systèmes d’IA à risque inacceptable seront par exemple interdits 6 mois après l’entrée en vigueur de la loi. Les entreprises doivent donc prévoir dès à présent leur mise en conformité : en plus de définir une stratégie globale, elles doivent mettre en place de véritables solutions de gouvernance et de gestion des risques au sein de leur organisation.

 

Comment gérer les risques de l’IA au sein de l’entreprise ?

Plusieurs solutions peuvent aider les entreprises à anticiper cette transformation réglementaire, pour adopter une IA de confiance, sécurisée, responsable et éthique. Aujourd’hui, 39 % d’entre elles ont déjà commencé à implémenter des outils et des méthodes de réduction des risques.

 

Mettre en place une véritable gouvernance de l’IA

Cadre global de gestion et de surveillance, la gouvernance de l’IA a pour objectif d’améliorer la qualité et la sécurité des systèmes déployés. En plus d’optimiser les performances de l’entreprise et d’assurer sa mise en conformité réglementaire, elle permet de piloter la gestion des risques.

La mise en place d’une gouvernance de l’IA au sein de l’entreprise nécessite une approche proactive et multidisciplinaire. Elle passe par plusieurs étapes :

  • la définition de la stratégie et des grands principes : transparence et sécurité, conformité, responsabilité et éthique… Pour s’assurer d’un déploiement sécurisé et sans risques de ses systèmes d’IA, l’organisation doit d’abord définir le cadre et les grandes règles de sa gouvernance ;
  • la formation des équipes et la mise en place des méthodologies : la gestion et la responsabilité de l’IA doivent être confiées à une (ou plusieurs) équipe dédiée. Tous les collaborateurs et les utilisateurs des SIA doivent être formés et sensibilisés aux risques de l’IA. Et ils doivent comprendre les règles et les processus à appliquer ;
  • l’utilisation des bons outils : l’entreprise doit se doter d’un outil de gouvernance efficace. En plus de simplifier la gestion de ses systèmes d’IA et d’optimiser ses performances, la mise en place d’un AIMS lui permet d’identifier et de traiter les risques liés à l’intelligence artificielle.
 

Se doter d’un AIMS®, pour piloter et gérer les risques de l’IA

Système de management de l’intelligence artificielle, un AIMS® est un outil centralisé qui intègre plusieurs fonctionnalités. En plus de fiabiliser et d’optimiser le pilotage des systèmes d’IA, il peut accompagner l’entreprise dans la mise en œuvre de sa stratégie de gestion des risques. Inventaire des systèmes d’IA, identification et qualification du niveau de risque, définition des processus et mise en place de la gouvernance, formation des équipes et IA Vigilance… Outre la mise en conformité réglementaire, l’AIMS® permet d’identifier et de traiter les risques liés à l’intelligence artificielle.

Premier AIMS® du marché européen, Naaia est une solution SaaS de pilotage et de gestion des risques des systèmes d’IA. Elle intègre 4 modules fonctionnels : Naaia Repository (inventaire des systèmes d’IA), Naaia Assess (qualification des systèmes d’IA), Naaia Core (plans d’actions de mise en conformité) et Naaia Event Tracker (module de gestion des risques). Multi-législations et multi-référentiels, ce système précurseur intègre déjà la version finale de l’AI Act. Il permet à l’organisation de répondre au triple impératif de performance, de compliance et de confiance, pour le déploiement d’une IA sûre et responsable.