Ce que la course peut nous apprendre sur l’IA agentique et la gouvernance
Un agent d’IA est beaucoup comme un pilote de voiture de course. Il a de l’autonomie et est habilité à prendre des décisions en fonction de ses objectifs, de son environnement et des obstacles qui se présentent à lui. Le succès du pilote dépend d’une planification méticuleuse, d’une prise de décision en temps réel et d’une amélioration continue, allant de la conception aérodynamique de la voiture à la stratégie derrière les arrêts aux stands.
De la même manière, évaluer, surveiller et protéger les données et l’IA sont essentiels pour les entreprises qui cherchent à se développer efficacement.
Toute IA a besoin de gouvernance pour débloquer son plein potentiel
Presque chaque organisation cherche à faire plus et à être plus efficace. Selon le Nielsen Norman Group, l’IA agentique peut être utilisée pour augmenter la productivité de 66%, permettant aux personnes de se concentrer sur ce qui fait la différence dans leur travail quotidien. Cependant, développer un agent qui soit compétent, efficace et responsable nécessite des efforts et une planification significatifs.
L’évaluation nécessite un effort d’équipe transversal, impliquant des individus jusqu’à la direction, à travers l’IA, les données, la conformité, la sécurité, le risque et la confidentialité. Une équipe est nécessaire pour comprendre comment l’agent se comporte dans diverses circonstances, quels modèles fonctionnent le mieux et quelles ressources et outils l’agent doit utiliser.
L’anatomie de la gouvernance de l’IA
Une voiture de course doit respecter des règles et des normes de sécurité strictes ; l’IA doit opérer dans des limites éthiques clairement définies. La gouvernance de l’IA sert de châssis, fournissant un ensemble de principes et de réglementations robustes qui guident le comportement de l’IA et garantissent l’équité, la transparence et la responsabilité.
Les mécanismes de surveillance et d’audit des systèmes d’IA agissent comme des pneus, garantissant l’alignement avec les principes de gouvernance et les exigences légales. Ces protections empêchent les dérives indésirables vers des prises de décision biaisées ou des violations de la confidentialité.
Règles de la route : comment identifier rapidement les bonnes exigences
Les courses officielles ont des réglementations de sécurité strictes, et l’IA doit respecter des normes éthiques et légales. Ces normes incluent diverses exigences liées à la confidentialité, à la sécurité, à l’équité, etc. Les règlements encouragent une utilisation sûre, équitable et responsable, et visent à instaurer la confiance dans les systèmes d’IA.
Bien qu’il n’existe pas encore de réglementation spécifiquement axée sur l’IA agentique, il existe une mosaïque de réglementations existantes et émergentes pour l’IA qui s’appliquent aux agents. La possibilité d’auditer et de suivre les interactions d’un agent avec des données, des outils et des utilisateurs peut aider à répondre aux exigences de conformité.
Développer votre portefeuille d’agents
Les organisations peuvent créer leurs propres agents ou les acheter auprès d’un fournisseur tiers. Une fois qu’elles sont à l’aise avec l’IA agentique et ont mis en place les bons processus, elles peuvent découvrir une multitude de cas d’utilisation de l’IA agentique.
Les équipes de course ont différentes voitures à choisir dans leur installation de développement et leur garage. Leur équipe de conception sélectionne le bon moteur, châssis, pneus et pilotes pour chaque course. Cependant, il peut y avoir des chevauchements en termes de pièces, donc savoir quels outils et composants chaque équipe a à sa disposition est utile.
Voici où un catalogue d’agents gouvernés peut aider les organisations à comprendre ce qu’il y a dans leur « garage » et leur « boîte à outils » d’agents. Un temps considérable est économisé lorsque des agents, des outils agentiques ou des flux de travail peuvent être réutilisés ou modifiés d’un cas d’utilisation à un autre.
Le catalogue d’agents gouvernés garantit que des outils et agents vérifiés et de confiance sont utilisés pour construire l’IA agentique dans chaque organisation. Il peut également suivre l’utilisation des agents dans le portefeuille pour comprendre lesquels sont les plus réussis et les plus polyvalents.
Les parallèles entre l’IA agentique et la course vont bien au-delà d’une simple métaphore. Ils peuvent nous aider à mieux comprendre et apprécier les complexités et les nuances de la gouvernance de l’IA.
