Sans une gouvernance de sécurité stricte, l’IA pourrait devenir un passif
Avec l’augmentation de la génération de données, l’IA joue un rôle de plus en plus important dans l’ingestion et le décodage de l’information. Les fabricants intègrent et orchestrent l’IA sans surveillance complète de toutes les vulnérabilités potentielles. Pour atténuer efficacement les risques réglementaires, de sécurité et d’exactitude dans les outils alimentés par l’IA, les organisations doivent envisager d’adopter une approche de gouvernance structurée et complète.
Une industrie de plus en plus axée sur les données
Au cours des 20 dernières années, le secteur manufacturier est devenu une industrie de plus en plus intensive en données, générant 1 812 pétaoctets (PB) de données par an, dépassant plusieurs autres secteurs de « big data » tels que la finance, le commerce de détail et les communications.
L’accélération des systèmes numériques et des équipements connectés à l’IoT a donné aux fabricants une plus grande visibilité sur leurs opérations, leurs chaînes d’approvisionnement et leurs cycles de production.
Les avantages et les risques de l’IA
Les outils alimentés par l’IA aident à réduire les temps d’arrêt, à détecter les défauts et à améliorer les prévisions de demande, permettant ainsi des opérations plus agiles et efficaces. Cependant, l’adoption rapide de l’IA a introduit une gamme de nouveaux risques en matière de sécurité et de conformité.
Dans certains cas, les fabricants intègrent et orchestrent l’IA sans une surveillance complète de toutes les vulnérabilités potentielles, les exposant ainsi à des pénalités réglementaires, à des menaces cybernétiques et à des interruptions opérationnelles coûteuses.
Sans gouvernance structurée, l’IA peut rapidement devenir plus un passif qu’un atout. À mesure que l’IA continue de façonner l’industrie, les fabricants doivent équilibrer l’innovation avec la gestion des risques pour établir les bases du succès à long terme.
Quatre tactiques pour une approche proactive
Pour atténuer efficacement les risques réglementaires, de sécurité et d’exactitude dans les outils alimentés par l’IA, les organisations doivent envisager d’adopter une approche de gouvernance structurée et complète. Ces stratégies permettent aux fabricants de protéger leurs investissements en IA et de se préparer au succès.
Gestion intégrée des risques
Les fabricants disposant d’outils alimentés par l’IA qui couvrent plusieurs départements ont besoin d’une vue d’ensemble des risques potentiels. Un système de gouvernance, de risque et de conformité (GRC) holistique fournit une supervision complète de l’ensemble de l’opération.
Une documentation diligente et soigneuse, y compris les sources de données, les processus de formation et d’amélioration des modèles, les résultats d’évaluation et toute modification apportée au système d’IA au fil du temps, est une étape vitale pour démontrer la conformité réglementaire (par exemple, RGPD, CCPA) et la responsabilité interne.
Suivi de conformité en temps réel
Alors que les réglementations continuent d’évoluer, le suivi et le reporting automatisés de la conformité sont cruciaux pour protéger les entreprises des conséquences juridiques et financières. Les outils de conformité automatisés peuvent générer des rapports d’adhésion réglementaire complets avec une visibilité totale sur le statut de conformité.
Avant que les risques ne se transforment en violations, le reporting automatisé de conformité notifie immédiatement toutes les parties prenantes pour permettre une meilleure prise de décision.
Validation des données
Un examen attentif est crucial pour établir des normes d’intégrité des données et maintenir l’équité, l’absence de biais et la conformité réglementaire. Les « boîtes noires » de l’IA peuvent être naviguées plus facilement en respectant les meilleures pratiques pour réaliser des audits sur les modèles d’IA.
Des essais en conditions réelles peuvent être utilisés pour évaluer les systèmes d’IA et détecter les erreurs et les biais. Pour refléter l’état actuel de l’industrie, les ensembles de données de formation doivent être continuellement mis à jour.
Priorisation de la sécurité
Avec une dépendance accrue à l’égard des outils alimentés par l’IA, la sécurité doit être établie dès le départ. En traitant une quantité massive de données sensibles, les systèmes d’IA deviennent des cibles de premier choix pour les cyberattaques qui manipulent les algorithmes ou extraient des informations précieuses.
Les fabricants doivent établir une culture de cybersécurité dès le déploiement des outils d’IA. Cette mentalité proactive empêche les attaques de sécurité grâce à des processus de protection intégrés, établis directement dans le développement et le lancement de l’IA, plutôt que de prioriser la fonctionnalité et de reléguer la sécurité à l’arrière-plan.
L’avantage concurrentiel de la gestion des risques en IA
Alors que le rôle de l’IA dans la fabrication continue de croître et d’évoluer, les risques pour la confidentialité des données et la conformité réglementaire évoluent également. Pour gérer et atténuer efficacement ces risques et profiter pleinement du potentiel de l’IA, les fabricants devraient envisager sérieusement de mettre en œuvre une gouvernance de l’IA de manière proactive au sein d’un système GRC centralisé.
Cela leur permet d’acquérir un avantage concurrentiel en établissant la fiabilité, la conformité et la sécurité dans toutes les branches des opérations manufacturières habilitées par la technologie.
En n’adoptant pas une approche proactive face aux risques commerciaux, les outils d’IA peuvent compromettre la posture de sécurité d’une organisation, ouvrir la porte à des conséquences coûteuses en matière de conformité et devenir des cibles pour les cyberattaques.
Les fabricants qui intègrent des protocoles et des procédures de gestion des risques appropriés dans leurs stratégies d’IA seront les mieux positionnés pour un succès à long terme.
