Amélioration de la gouvernance de l’IA pour un meilleur respect des réglementations universitaires et une innovation accrue
Alors que l’intelligence artificielle (IA) devient de plus en plus intégrée dans l’enseignement supérieur, il est essentiel que les universités adoptent des pratiques de gouvernance robustes pour garantir que l’IA soit utilisée de manière responsable. L’IA peut générer des informations précieuses pour les établissements d’enseignement supérieur et améliorer le processus d’enseignement lui-même. Cependant, cela ne peut être réalisé que lorsque les universités mettent en œuvre un ensemble stratégique et proactif de politiques de gestion des données et des processus pour leur utilisation de l’IA.
Défis uniques des données dans l’enseignement supérieur
L’enseignement supérieur fait face à des défis uniques en matière de données découlant à la fois des exigences réglementaires et de la structure opérationnelle des universités. Du côté réglementaire, les institutions doivent se conformer à divers cadres tels que la Family Educational Rights and Privacy Act (FERPA) pour la confidentialité des données des étudiants, la Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) pour les écoles de médecine, et la Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) pour les transactions financières. Des réglementations régionales telles que la California Consumer Privacy Act (CCPA) peuvent également s’appliquer.
Les exigences fédérales liées à l’acceptation de financements gouvernementaux pour la recherche compliquent davantage les efforts de conformité. Les institutions académiques peuvent avoir plusieurs couches de politiques internes pour répondre à ces exigences réglementaires, impliquant souvent l’adhésion des sénats universitaires ou des conseils d’administration. Cela crée un environnement complexe où les universités peuvent lutter pour équilibrer la conformité réglementaire stricte avec leurs propres pratiques de gestion des données.
Dans ce contexte, la gouvernance des données ne se limite pas à la sécurité; elle englobe également la qualité des données, les pratiques de gestion et des rôles et responsabilités clairement définis. Cette vision expansive de la gouvernance est nécessaire pour correspondre à l’ampleur de l’IA qui touche pratiquement tous les aspects des opérations universitaires.
Priorités clés pour la gouvernance de l’IA
Pour améliorer la gouvernance des données et l’utilisation de l’IA dans l’enseignement supérieur, les institutions doivent se concentrer sur plusieurs priorités clés. Un domaine critique est la confidentialité des données, en veillant à ce que les systèmes d’IA fonctionnent efficacement sans intégrer des données sensibles d’étudiants dans les modèles. Des techniques telles que la génération augmentée par récupération (RAG) et les approches basées sur des graphes permettent aux institutions d’utiliser des informations générées par l’IA tout en maintenant des contrôles de confidentialité stricts.
Les institutions devraient également explorer des techniques d’IA préservant la confidentialité, telles que l’apprentissage fédéré, qui permet de former des modèles d’IA sur des données décentralisées sans exposer d’informations sensibles. La génération de données synthétiques est une autre approche précieuse, permettant aux institutions de créer des ensembles de données réalistes qui soutiennent la recherche et le développement de l’IA tout en protégeant les données réelles des étudiants. En utilisant ces méthodes, les établissements d’enseignement supérieur peuvent maintenir des niveaux élevés de confidentialité des données tout en maximisant le potentiel de l’IA pour améliorer le succès des étudiants.
La responsabilité est une autre priorité majeure. Considérer l’IA comme un acteur dans les politiques de gouvernance garantit la transparence dans la prise de décision, renforçant l’adoption éthique de l’IA dans tous les processus académiques. Par exemple, l’IA peut analyser des dossiers de candidature, aidant à la prise de décision en identifiant des modèles dans les demandes réussies. Les chatbots alimentés par l’IA peuvent également soutenir les candidats tout au long du processus d’admission en répondant aux questions et en les guidant à travers les exigences de soumission, mais ces capacités doivent être soutenues par une chaîne de logique transparente et facilement documentée pour garantir la conformité des processus.
Une gouvernance solide de l’IA stimule l’innovation dans l’université
Les équipes de transformation dans l’enseignement supérieur reconnaissent que les priorités et techniques susmentionnées dans la gestion de l’IA doivent être soutenues par les bonnes étapes de modernisation au niveau des systèmes et de l’infrastructure. Les plateformes doivent être conçues pour briser les silos de données traditionnels afin de fournir une flexibilité dans l’intégration des solutions d’IA à travers divers départements académiques et garantir que les cadres de gouvernance soient appliqués de manière cohérente.
