Construire une IA de confiance : Stratégies proactives pour la conformité et la gestion des risques

Quelles sont les principales stratégies pour éviter les manquements à la conformité tout au long du cycle de vie de l’IA ?

Pour éviter les manquements à la conformité dans les systèmes d’IA, les constructeurs et les utilisateurs doivent mettre en œuvre de manière proactive des stratégies techniques et axées sur les politiques tout au long du cycle de vie de l’IA. Ces stratégies, inspirées des échecs passés et co-créées avec des experts, visent à réduire les défaillances institutionnelles, procédurales et de performance.

Domaines d’intervention clés

Voici un aperçu de certains domaines clés à aborder, présentés sous forme d’étapes concrètes pour les équipes juridico-techniques et de conformité :

• Collecte et prétraitement des données :
  • Gouvernance des données : Veiller à ce que la collecte, le traitement et la maintenance des données respectent les bases juridiques et les réglementations en matière de confidentialité. Obtenir le consentement explicite de l’utilisateur avec des mécanismes de retrait.
  • Technologies d’amélioration de la confidentialité (PET) : Mettre en œuvre la confidentialité différentielle et le chiffrement homomorphique pendant le prétraitement pour protéger les données sensibles telles que les informations personnellement identifiables (PII).
  • Fiches de données : Publier des « fiches de données » documentant les sources de données, les mesures de confidentialité et les étapes de prétraitement.
  • Détection des biais : Utiliser des outils automatisés pour identifier les déséquilibres des ensembles de données liés à la race, au sexe, etc. S’assurer de l’exactitude des données pour éviter les inexactitudes.
• Architecture du modèle :
  • Équipe de conformité interfonctionnelle : Mettre en place une équipe comprenant des membres des équipes juridique, produit, ingénierie, cybersécurité, éthique et audit afin d’harmoniser les pratiques, d’établir des stratégies transversales et de traiter les risques.
  • Programme de sécurité : Concevoir et mettre en œuvre des contrôles de cybersécurité et de sécurité physique, en limitant l’accès au système au personnel autorisé sous surveillance attentive.
  • Explicabilité par conception : Documenter les caractéristiques qui expliquent les résultats du modèle pour aider les développeurs à comprendre le modèle.
  • Modélisation des menaces : Simuler des attaques adverses pour tester la robustesse, en particulier dans les applications à haut risque.
  • Détection des anomalies : Intégrer des mécanismes de surveillance continue pour l’identification en temps réel des activités inhabituelles ou malveillantes.
  • Fiches de modèle : Créer et tenir à jour des fiches de modèle détaillées, documentant l’architecture, les mesures de performance, les mesures de sécurité et les tests de robustesse, ainsi que les utilisations prévues et hors champ.
• Formation et évaluation du modèle :
  • Références de sécurité de l’IA : Mettre en œuvre des références obligatoires pour les modèles à capacité exceptionnelle, en les contextualisant en fonction de l’utilisation prévue et des populations concernées.
  • Étalonnage des catégories de risque : Étalonner les catégories de risque (discours haineux, CSAM) pour orienter les données d’apprentissage et la génération d’invites.
  • Lignes directrices pour l’évaluation des modèles : Élaborer des critères d’évaluation qui incluent la transparence algorithmique, la documentation des ensembles de données d’apprentissage, les choix d’algorithmes et les mesures de performance.
  • Atténuation du surapprentissage : Se prémunir contre le surapprentissage en utilisant des données hors distribution (OOD) pour mieux former les modèles à traiter les invites invisibles.
  • Provenance des données : Intégrer des fonctionnalités de provenance du contenu, comme les filigranes, pour vérifier l’authenticité et l’intégrité du contenu généré.
  • Programmes de primes aux bogues : Créer des programmes pour inciter à l’identification et au signalement de faiblesses inconnues auparavant.
  • Technologies de préservation de la confidentialité : Mettre en œuvre des technologies de préservation de la confidentialité afin de réduire au minimum le risque d’exposition des données.
  • Surveillance des biais : Surveiller les biais au moyen de techniques telles que la suppression des biais adverses. Envisager des ensembles de données basés sur des paramètres d’équité pour atténuer les biais.
  • Pipelines d’apprentissage sécurisés : Former les modèles dans un environnement sécurisé avec un contrôle d’accès et des mesures cryptographiques pour empêcher la manipulation des données.
• Déploiement du modèle :
  • Signalement des incidents : Cadre de signalement et de divulgation des incidents qui exige que les violations et les incidents liés au système d’IA soient documentés et suivis.
  • Formation du personnel : Mettre en œuvre une formation à la conformité spécifique aux rôles. Les membres du personnel doivent également démontrer une connaissance des fonctions et des limites du système d’IA, de l’utilisation prévue et de l’impact potentiel.
  • Plan de déploiement : Un plan bien défini décrit l’inventaire, la maintenance, les rôles, le calendrier et les tests spécifiques au contexte du système d’IA, en tenant compte des risques.
  • Mesures de transparence : Documenter et publier des comparaisons d’un nouveau modèle d’IA avec les modèles existants.
  • Intégration du système : Intégrer les modèles d’IA dans les architectures techniques existantes afin de favoriser une meilleure intégration, l’accessibilité et l’expérience utilisateur.
• Application du modèle :
  • Contrôles spécifiques à l’application : Créer un arbre de décision pour les contrôles de sécurité. Tenir compte des outils d’IA utilisés en interne ou en externe.
  • Limites du taux de requêtes : Fixer des limites au nombre de requêtes qu’un utilisateur peut saisir dans un modèle d’IA dans un intervalle de temps spécifique.
  • Humain dans la boucle : Mettre en œuvre des mécanismes de surveillance et de contrôle dans les applications d’IA à haut risque. Cela inclut également les cas où les capacités d’IA agentiques auront un rôle dans les avantages opérationnels.
• Interaction avec l’utilisateur :
  • Consentement de l’utilisateur : Élaborer des politiques visant à garantir que les utilisateurs sont informés avant d’être affectés par un système d’IA.
  • Boucles de rétroaction : Intégrer des mécanismes permettant aux utilisateurs de fournir une rétroaction ou de contester les décisions prises par le système d’IA.
  • Formation des utilisateurs : Mettre en œuvre des programmes visant à informer les utilisateurs finaux des limites et de l’utilisation appropriée d’un modèle d’IA.
  • Option de retrait : Fournir des moyens explicites aux utilisateurs de se « retirer » des décisions automatiques de l’IA.
  • Filigrane : Adopter des techniques de filigrane pour identifier les résultats générés par l’IA afin de sensibiliser les utilisateurs et les parties prenantes. Une étape préliminaire pour aider les utilisateurs à distinguer le contenu produit de manière traditionnelle du contenu généré par l’IA.
• Surveillance continue et maintenance :
  • Examens de conformité de l’IA : Effectuer des examens de conformité périodiques pour s’assurer que les modèles sont conformes aux réglementations et aux politiques internes.
  • Partage responsable de l’information : Avoir des processus clairs pour partager de manière responsable l’information relative à la sécurité de l’IA.
  • Transition et mise hors service du système : Respecter un plan de transition ou de mise hors service qui est conforme à toutes les lois et réglementations applicables.
  • Examens par des tiers : Intégrer des examens indépendants périodiques pour évaluer le modèle par rapport aux paramètres de sécurité, de sûreté et de performance.
  • Surveillance de la dérive du modèle : Utiliser des systèmes de surveillance automatisés pour suivre la performance du modèle afin de détecter la dérive du modèle ou la dérive des données.
  • Lignes directrices pour la cessation de modèles : Élaborer des protocoles d’intervention d’urgence qui précisent dans quelles circonstances un système d’IA serait immédiatement arrêté.
  • Protocole de surveillance et journalisation : S’assurer que les systèmes d’IA sont conçus pour enregistrer toutes les opérations et les activités fournies par l’IA, les parties prenantes concernées ayant accès à ces informations.

La mise en œuvre de toutes les stratégies peut ne pas être réalisable. Les constructeurs et les utilisateurs d’IA doivent tenir compte des mesures qui sont appropriées au contexte, à l’utilisation prévue, au potentiel et au domaine d’application.

Quelles sont les principales méthodes pour établir un cadre de gestion des risques robuste dans le contexte du développement et du déploiement de l’IA

La construction d’un cadre de gestion des risques robuste pour l’IA exige une approche multidimensionnelle englobant des considérations techniques et politiques. La clé du succès est de reconnaître qu’aucune stratégie unique ne peut éliminer tous les risques, en particulier compte tenu de l’évolution rapide des capacités de l’IA et de la créativité des acteurs malveillants potentiels.

Se concentrer sur les principales stratégies d’atténuation des risques

Les organisations qui développent et déploient l’IA doivent privilégier des stratégies spécifiques en fonction de leur contexte individuel, en tenant compte de facteurs tels que l’utilisation prévue, les niveaux de risque et le domaine d’application (du divertissement aux secteurs critiques tels que la sécurité nationale et les soins de santé). Voici quelques stratégies d’atténuation de base :

• Équipe de conformité à l’IA interfonctionnelle : Mettre en place une équipe composée de représentants des services juridique, produit, ingénierie, infrastructure de données, cybersécurité, éthique et audit interne afin d’aligner les stratégies, d’harmoniser les politiques et de traiter les problèmes de conformité émergents tout au long du cycle de vie de l’IA.
• Programme de sécurité : Concevoir et mettre en œuvre des contrôles de cybersécurité et de sécurité physique pour protéger les systèmes d’IA et limiter l’accès au personnel autorisé.
• Bancs d’essai de sécurité de l’IA : Établir et appliquer des bancs d’essai de sécurité obligatoires pour les modèles à fort impact, en les évaluant selon de multiples axes tels que la précision, l’équité, les biais et la robustesse.
• Signalement et divulgation des incidents : Mettre en œuvre un cadre de signalement des incidents pour documenter et suivre les violations des systèmes d’IA, y compris un processus pour signaler et faire remonter les violations telles que le « jailbreaking ».
• Formation du personnel : Mettre en œuvre une formation à la conformité obligatoire et spécifique aux rôles pour la chaîne d’approvisionnement de l’IA, en veillant à ce que tout le personnel ait un niveau minimum de connaissances en matière d’IA.

Garanties techniques

Sur le plan technique, plusieurs mesures peuvent améliorer considérablement la gestion des risques :

• Transparence des sources de données : Publier des « cartes de données » documentant les sources de données des modèles, les mesures de confidentialité et les étapes de prétraitement.
• Outils de détection des biais : Utiliser des outils automatisés pour scanner les ensembles de données d’entraînement afin de détecter les déséquilibres dans des attributs tels que la race, le sexe et l’âge.
• Explicabilité dès la conception : Documenter et signaler les caractéristiques des modèles d’IA qui expliquent les résultats, y compris l’influence d’ensembles de données d’entraînement spécifiques.
• Modélisation des menaces : Simuler des attaques adverses pour tester et améliorer la robustesse du modèle contre les entrées malveillantes.
• Provenance des données et filigrane : Intégrer des fonctions de provenance du contenu, telles que des filigranes, pour vérifier l’origine et l’intégrité du contenu généré.

Surveillance continue et protection des utilisateurs

Le cadre doit s’étendre à la phase de déploiement et au-delà, avec une surveillance régulière, des audits et des protections pour les utilisateurs :

• Examens de la conformité à l’IA : Effectuer des audits périodiques pour s’assurer que les modèles sont conformes aux réglementations et aux politiques, en documentant les mises à jour dans les cartes de modèles.
• Examens par des tiers : Intégrer des examens indépendants des modèles, en évaluant la sécurité, la sûreté et les mesures de la qualité des performances.
• Surveillance de la dérive des modèles : Suivre les performances au fil du temps pour détecter et traiter la dérive des modèles ou des données.
• Consentement de l’utilisateur : Élaborer des politiques garantissant que les utilisateurs sont informés avant que l’IA ne prenne des décisions, en fournissant des explications et des procédures de recours pour les décisions à fort impact.
• Boucles de rétroaction des utilisateurs : Intégrer des mécanismes permettant aux utilisateurs de fournir des commentaires et de contester les décisions prises par le système d’IA, afin de protéger l’autonomie des utilisateurs et de promouvoir un engagement éthique.

La mise en œuvre de ces stratégies ne se limite pas à atténuer les risques ; il s’agit d’établir la confiance, d’attirer les talents et d’acquérir un avantage concurrentiel dans le paysage évolutif de l’IA. La non-conformité peut entraîner une atteinte à la réputation, des sanctions financières et une perte de confiance des parties prenantes.

Retour sur investissement de pratiques de conformité solides

Une pratique de conformité solide, cependant, n’est pas seulement une atténuation des risques, mais apporte également un retour sur investissement.

• Réduction de l’exposition au risque réglementaire : La mise en œuvre proactive de mesures de sécurité, de sûreté, de confidentialité, de transparence et de lutte contre les biais peut prévenir des préjudices inattendus et coûteux.
• Avantage concurrentiel : De solides pratiques de conformité offrent un avantage concurrentiel tant aux constructeurs de systèmes d’IA qu’aux entreprises qui adoptent ces systèmes en raison de la sécurité qu’elles offrent à l’utilisateur final.
• Capacité à recruter et à retenir les talents : les organisations qui privilégient les pratiques de développement et de déploiement responsables de l’IA ont un avantage pour attirer les meilleurs talents qui recherchent de plus en plus des lieux de travail engagés dans l’innovation responsable.