La gouvernance de l’IA dans l’entreprise
La promesse de l’IA est une force animatrice dans l’économie, chaque organisation cherchant à exploiter cette technologie pour améliorer son efficacité et son efficacité. Cependant, cette enthousiasme est tempéré par la réalité de la gestion des risques associés à l’IA, qui peuvent inclure des actions de conformité et réglementaires, la perte de clients, des dommages à la marque et même des actions en justice.
Pourquoi la gouvernance de l’IA est-elle nécessaire ?
La gouvernance de l’IA doit être au cœur des préoccupations des organisations, en particulier dans des secteurs fortement réglementés comme les services financiers. Les entreprises doivent se concentrer sur la manière dont elles peuvent implémenter l’IA dans leurs processus de manière sécurisée.
Les défis de l’IA
Les défis liés à l’IA comprennent l’accès non autorisé, les hallucinations (c’est-à-dire des erreurs dans les résultats générés par l’IA) et l’accès illicite à des informations sensibles. Ces problématiques prennent une importance accrue dans les environnements d’entreprise, en particulier dans les industries régulées.
Exemples de cas d’utilisation de l’IA
Un exemple notable est celui des lettres d’enquête client créées pour le compte des agents de transfert. Ces lettres, basées sur des notes prises lors d’une enquête, sont générées par un modèle de langage large (LLM) en conjonction avec un prompt standardisé. Un contrôle qualité est effectué avant l’envoi pour s’assurer que le client ne reçoit pas un document généré uniquement par l’IA.
Un autre cas d’utilisation concerne l’enregistrement des descriptions et des résumés de plaintes, conformes aux normes de la FCA. Grâce à la plateforme de gestion des processus Blue Prism Chorus, une transcription est générée automatiquement chaque fois qu’une plainte est identifiée. Fait intéressant, la transcription n’a pas besoin d’être parfaite ; une compréhension de l’intention de la conversation suffira.
La nécessité d’une couche d’isolation
Les organisations nécessitent une couche d’isolation pour un LLM, garantissant que l’organisation est autorisée à utiliser le modèle. Cela protège également les informations sensibles en veillant à ce qu’elles ne soient pas divulguées.
Différences entre la gouvernance de l’IA et les autres technologies
La gouvernance de l’IA, en particulier de l’IA générative, se distingue par sa capacité à penser et à se développer par elle-même. Cela représente une opportunité non seulement pour des économies de productivité, mais aussi pour la création de contenus potentiellement indésirables. Il est crucial d’assurer une gouvernance rigoureuse, surtout dans des contextes à haut risque impliquant des données sensibles.
Évolution des réglementations
La gouvernance de l’IA est d’autant plus importante que les réglementations en la matière sont encore en cours d’évolution. L’IA soulève également des préoccupations éthiques que la gouvernance technologique traditionnelle aborde rarement.
En conclusion, alors que les organisations explorent les avantages de l’IA, il est impératif d’établir des structures de gouvernance solides pour naviguer dans les défis et maximiser les opportunités offertes par cette technologie innovante.
