Comment l’IA voit plus clairement grâce à la politique sous forme de code
La possibilité de résultats erronés a toujours assombri le potentiel de l’IA grand public. Poser la mauvaise question à l’application gratuite sur votre téléphone peut entraîner des erreurs. Cependant, de telles erreurs n’ont pas leur place dans l’entreprise.
La différence entre les jouets et les outils est que ces derniers aident les organisations à mieux accomplir leurs tâches. Lorsque l’IA d’entreprise est conçue et déployée correctement, y compris l’IA agentique qui peut exécuter de manière autonome une série de tâches sous la supervision humaine, elle peut fonctionner sans hallucinations. En intégrant un code opérationnel qui s’aligne sur des politiques et des réglementations spécifiques dans l’IA agentique, les organisations créent des garde-fous qui maintiennent l’analytique des données sur la bonne voie. C’est ce que nous entendons par « politique sous forme de code ».
Qu’est-ce que la politique sous forme de code ?
La politique sous forme de code est la pratique qui consiste à convertir les règles, politiques et exigences de conformité d’une organisation en code lisible par machine, afin que les systèmes d’IA puissent les suivre automatiquement. Cette innovation majeure répond directement à la préoccupation principale des entreprises, en particulier pour celles des secteurs hautement réglementés, concernant la capacité de l’organisation à exécuter des workflows nécessitant la conformité réglementaire et à maintenir la confiance.
En développant un code qui empêche les actions non autorisées — et en établissant des garde-fous dans lesquels l’IA peut opérer — la politique sous forme de code aide les organisations à garantir des interprétations de politique cohérentes et à fournir un raisonnement traçable et explicable. Les personnes supervisent toutes les activités liées à ces processus. Cela rend la politique sous forme de code particulièrement précieuse dans les industries très réglementées, telles que les services financiers, la santé et le gouvernement.
Défis des industries réglementées dans l’implémentation de l’IA
Toutes les industries nécessitent des experts pour collaborer à la conception, à l’implémentation et à la maintenance de leurs systèmes intégrant l’IA. Cependant, les industries réglementées rencontrent des défis supplémentaires liés à la conformité, à la gouvernance et à la confiance. Environ 31 % des organisations citent des préoccupations réglementaires ou de conformité comme barrière principale limitant leur capacité à intensifier les investissements technologiques récents.
La politique sous forme de code peut aider les entités du secteur public et privé à surmonter certains des plus grands obstacles à une meilleure allocation des ressources — conformité, gouvernance, auditabilité et observabilité. En appliquant des règles programmatiques à grande échelle, cette approche aide à éliminer les erreurs humaines qui peuvent conduire à accorder des permissions inappropriées à l’IA, à interpréter les règles et réglementations de manière incohérente, et à ne pas documenter les exceptions aux opérations standard.
Fonctionnement et différenciateur
Les organisations mettent généralement en œuvre la politique sous forme de code grâce à une combinaison de langages de politique déclarative et de moteurs d’application. En d’autres termes, elles intègrent les réglementations et les règles opérationnelles appropriées dans un code que les agents d’IA peuvent lire et doivent obéir. Si c’est dans le code, l’agent d’IA doit l’exécuter. Et si une instruction n’est pas dans le code, l’agent d’IA ne peut pas la voir ou agir en conséquence.
Les architectes de code s’appuient sur des Points de Décision de Politique (PDP) et des Points d’Application de Politique (PEP) pour développer des règles de politique sous forme de code qui déterminent si une action doit être autorisée et si elle viole la politique. Ainsi, un agent d’IA, par conception, est incapable d’agir en dehors des paramètres de ses opérations autorisées. Cette capacité permet également d’assurer l’observabilité du système et une tenue de dossiers précise.
En somme, la politique sous forme de code élimine les hallucinations de l’IA, offre une supervision et un audit de bout en bout, et permet un déploiement plus rapide de l’IA agentique sans compromettre la sécurité, la transparence ou le contrôle humain.
