Intelligence Artificielle Responsable dans les Applications Entreprises : Un Point de Vue Pratique
Dans le domaine de l’intelligence artificielle responsable, il est essentiel de comprendre que les idéaux tels que la justice, la transparence, l’explicabilité, la sûreté, la vie privée, la non-discrimination et la robustesse sont souvent mis à l’épreuve dans des contextes d’entreprise. Lorsque l’on cherche à appliquer ces principes, ils entrent souvent en collision avec les priorités commerciales et les limitations des données.
Un exemple marquant est la perception de la corruption dans le milieu des affaires. Si l’on demande à un groupe d’entreprises si elles devraient corrompre, la réponse est généralement négative. Cependant, la réalité est souvent plus complexe, et des comportements contraires aux idéaux peuvent se produire dans la pratique.
Deux Types d’Applications AI en Entreprise
L’utilisation de l’intelligence artificielle dans les entreprises peut être divisée en deux catégories principales :
1. Applications internes
Ces applications incluent la productivité des employés, le cycle de vie du développement logiciel (SDLC) et les copilotes.
2. Applications externes
Celles-ci englobent les chatbots, l’autonomisation des ventes et le service client.
Chacune de ces catégories présente des risques différents et nécessite une gouvernance adaptée.
Cadre de Gestion des Risques AI de NIST
Le cadre de gestion des risques AI (RMF) du NIST (Institut National des Normes et de la Technologie) fournit une méthode structurée pour identifier et atténuer les risques associés à l’IA. Ce cadre aide également à construire une culture d’utilisation responsable de l’IA.
Gouverner
Objectif : Établir des politiques et des structures organisationnelles pour favoriser une culture de gestion des risques AI.
Actions clés :
- Définir des politiques et des niveaux de tolérance au risque clairs.
- Promouvoir la documentation et la responsabilité entre tous les acteurs de l’IA.
- Engager les parties prenantes pour intégrer la gestion des risques dans la culture organisationnelle.
Cartographier
Objectif : Identifier et contextualiser les risques AI en les reliant à des systèmes et des cas d’utilisation spécifiques.
Actions clés :
- Identifier les risques éthiques et réglementaires.
- Évaluer l’alignement des systèmes AI avec les objectifs organisationnels.
- Documenter les fonctionnalités du système et les points de défaillance potentiels.
Mesurer
Objectif : Évaluer les risques AI à l’aide de méthodes qualitatives et quantitatives.
Actions clés :
- Utiliser des outils pour mesurer les risques comme les biais ou les vulnérabilités.
- Documenter les fonctionnalités du système et surveiller les conséquences non intentionnelles.
- Prioriser les risques en fonction de leur probabilité et de leur impact.
Gérer
Objectif : Mettre en œuvre des stratégies pour atténuer les risques identifiés et surveiller les systèmes.
Actions clés :
- Appliquer des contrôles techniques et procéduraux.
- Développer des plans de réponse aux incidents liés à l’IA.
- Surveiller et mettre à jour continuellement les systèmes.
Utilisation Interne
Des outils comme Cursor ont été déployés pour améliorer la productivité interne des développeurs. Voici comment le cadre NIST RMF est appliqué :
- Cartographier l’utilisation de l’IA dans le SDLC.
- Mesurer combien de code est accepté sans révision.
- Gérer avec des revues de pairs obligatoires.
- Gouverner avec des politiques d’accès et des journaux d’audit.
Utilisation Externe
Lorsque l’IA interagit avec les clients, les risques deviennent réels. Prenons l’exemple d’un chatbot e-commerce :
- Cartographier ce que les utilisateurs peuvent demander.
- Mesurer le pourcentage de requêtes répondues.
- Gérer les réponses avec des logiques de secours.
- Gouverner le ton de voix et les revues de politiques.
Matrice des Cas d’Utilisation
Voici comment les cas d’utilisation typiques de l’IA en entreprise sont encadrés à l’aide du RMF de NIST :
| Cas d’utilisation | Risque | Approche Raisonnable (Utilisation de NIST RMF) |
|---|---|---|
| Outils de productivité des développeurs | Code non sécurisé, fuite | Cartographier les points de contact de l’IA, gérer les revues de code, gouverner l’accès aux outils |
| Chatbots (IA intégrée) | Hallucination, sortie offensive | Mesurer la précision, gouverner avec logique de secours, gérer l’escalade |
| IA de recrutement | Biais, risque légal | Cartographier les variables sensibles, gérer avec anonymisation, mesurer l’équité |
| Autonomisation des ventes | Contenu trompeur | Gouverner la voix de marque, mesurer le ton et les faits, examiner par les opérations de vente |
L’IA Responsable Comme Changement Culturel
Il est peu probable que tout soit parfait dès le départ, en particulier avec l’évolution rapide de l’IA. Traitez l’IA responsable comme tout programme de changement :
- Créer des politiques.
- Former à plusieurs reprises.
- Mettre en place des voies d’escalade claires.
- Maintenir une boucle de rétroaction entre les équipes techniques et la direction.
Bien que nous ne contrôlions pas les modèles, nous contrôlons la manière dont nous les utilisons.
