La gouvernance de l'IA : un impératif stratégique pour des projets d'IA réussis
L'omniprésence de l'intelligence artificielle en entreprise d'ici 2025 est anticipée par plus de la moitié des responsables IT. Dès lors, sa gouvernance devient un impératif pour en tirer profit.
Chat GPT, Bard, Bing… C’est officiel, nous sommes bel et bien entrés dans l’ère de l’IA. Avant novembre 2022, ce domaine était le fait des experts, désormais, c’est à la portée de tout un chacun. Une étude récente révèle d’ailleurs l’expansion rapide de ses domaines d’application qui, à terme, devraient englober l’ensemble des industries et entreprises du globe :
- Plus de 50% des responsables IT estiment que l’IA sera répandue ou indispensable dans leur entreprise d’ici 2025.
- Selon la même étude, 78% ont indiqué que leur priorité pour les trois années à venir est d’élargir les champs d’application de l’IA et des modèles de langages afin de générer de la valeur dans leur entreprise.
L’IA représente une véritable opportunité en matière d’augmentation de la productivité ainsi que de l’efficacité et c’est exactement pour cette raison qu’il est nécessaire de mettre en place des garde-fous. En effet, si un problème survient dans le cadre d’un projet d’IA, il serait étrange de tenir les robots responsables. Et pour cause, la réalité est que la responsabilité incombe au fabricant, à l’exploitant, ou aux deux. Mais au-delà de ces questions, il existe de nombreux défis à relever, à commencer par les données qui conditionnent l’efficacité des modèles de langage.
Le rôle central des données
Les données constituent en effet la colonne vertébrale de l’IA et si les données d’apprentissage sont mauvaises, les modèles de langage produiront toujours une forme convaincante mais un fond erroné. Les implications pour les entreprises peuvent être considérables.
Des données biaisées entraîneront une IA qui perpétuera et amplifiera ce biais, ce qui peut entraîner une prise de décision mal informée. Les IA dépendent des motifs et des corrélations établis par les données d'apprentissage. Ces défauts dans les données peuvent également exposer des informations sensibles, augmentant ainsi le risque de violations de la sécurité et d'utilisation non autorisée d'informations personnelles. Sur le plan juridique et éthique, les organisations peuvent être confrontées à des conséquences légales en prenant des décisions basées sur des entrées d'IA inexactes ou biaisées.
Utiliser l'IA pour traiter des données personnelles sans respecter les réglementations sur la vie privée, telles que le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD), peut entraîner des risques juridiques et réputationnels coûteux. C’est à ce moment précis qu’entre en lice la gouvernance de l’IA, afin d’encadrer et de réduire ces risques.
L’indispensable gouvernance de l’IA
La gouvernance de l’IA peut être définie comme l’application de règles, processus et de responsabilités afin d’optimiser le potentiel de l’intelligence artificielle ainsi que garantir des pratiques éthiques, qui limitent les risques et respectent la vie privée.
Un cadre de gouvernance bien structuré permet ainsi aux professionnels de la donnée de mieux localiser, comprendre et faire confiance à la qualité des données. Puisqu’elles sont centrales dans l’efficacité de l’IA, l’intelligence des données permet de démarrer plus rapidement ses projets et éviter les contretemps. La gouvernance facilite par ailleurs la création d'un langage commun autour des données. Une compréhension partagée accélère la prise de décision, stimule la collaboration et développe une culture axée sur les données.
En éliminant les cloisonnements et en favorisant la collaboration entre les services, les organisations peuvent donc débloquer le potentiel de leurs données en permettant à un plus grand nombre d’acteurs issus d’horizons divers de s’impliquer dans les projets d’entreprise. Enfin, la gouvernance des données aide les organisations à respecter les exigences réglementaires, telles que le RGPD et les normes spécifiques à chaque secteur. Grâce à la mise en place de contrôles et de mécanismes de surveillance, les organisations peuvent réduire les risques associés aux violations de données et à la non-conformité.
L'essor fulgurant de l'IA générative a suscité un engouement sans précédent, conduisant parfois à oublier ou minimiser ses limitations intrinsèques. Sans une gouvernance de l’IA efficace pour dicter le tempo, nous risquons d'alimenter nos modèles avec des données biaisées ou inexactes, conduisant à des décisions automatisées erronées. La fascination pour les capacités de l'IA peut occulter la compréhension de ses mécanismes sous-jacents, rendant difficile la distinction entre ce qui est technologiquement possible et ce qui est éthiquement acceptable. Face à l'expansion rapide de l'IA générative, une gouvernance rigoureuse de l’IA n'est pas seulement souhaitable, elle est essentielle pour garantir que cette technologie serve l'humanité de manière responsable et éclairée.