Où vont les réglementations sur l’IA ?
Quels sont les dangers les plus pressants de l’IA ? L’IA sera-t-elle un jour vraiment digne de confiance ? Comment mon organisation peut-elle tirer parti des avancées en matière d’automatisation tout en atténuant les risques ?
Si votre entreprise explore ces questions, vous n’êtes pas seul. À mesure que les systèmes d’IA, en particulier l’IA générative, s’avèrent de plus en plus bénéfiques dans le monde réel et sont adoptés plus largement, le rôle du risque sera fondamental pour innover et maintenir la confiance.
En l’absence de législation ou de réglementation formelle (et même lorsqu’elles arriveront), les entreprises doivent de manière proactive établir des garde-fous appropriés en matière de risque et de conformité.
Les risques de l’IA s’étendent à tous les secteurs
Les avantages et les risques de l’IA traversent les organisations, allant des opérations, des produits et services aux protections des consommateurs. Voici quelques domaines de préoccupation essentiels :
- Confidentialité : Collecte, utilisation, protection, qualité, propriété, stockage et conservation des données.
- Données : Violations de données, logiciels malveillants, fraude, vol d’identité ou autres crimes financiers.
- Sécurité : Risques de sécurité liés à l’utilisation de l’IA, y compris les attaques adversariales, le poisoning de données, les menaces internes et l’ingénierie inverse des modèles, nécessitant une remédiation rapide pour gérer les risques de réputation.
- Adoption et intégration : Risques opérationnels liés à l’adoption de l’IA, y compris la gestion des risques liés aux tiers, la dépendance excessive à un seul fournisseur, l’accès limité aux experts, et la nécessité de former le personnel pour tirer efficacement parti de cette technologie.
- Test et évaluation, vérification et validation : Une conception et un développement efficaces de l’IA nécessitent des processus robustes de TEVV à chaque étape du cycle de vie de l’IA. Un échec à cet égard peut impacter l’alignement avec l’utilisation prévue, l’expérience utilisateur et le respect des exigences et attentes pertinentes.
- Assurance et attestation : La confiance dans l’IA pour permettre une expérience utilisateur réussie, favorisée par des assurances décrivant les systèmes qui maintiennent la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité d’un système d’IA.
- Propriété intellectuelle : L’IA pourrait soulever des considérations juridiques potentielles concernant les droits de propriété intellectuelle, y compris le risque de dévaluation.
Surveiller l’IA : Domaines à observer
- Fiabilité de l’IA : L’accent réglementaire sur la fiabilité de l’IA, en particulier en matière de sécurité, d’efficacité, d’équité, de confidentialité et de responsabilité, nécessitera que les entreprises réévaluent de manière holistique l’objectif et l’application de l’IA dans l’ensemble de l’organisation.
- Risques commerciaux : Anticiper que les politiques et procédures actuelles pourraient être réévaluées ou mises à jour, en fonction des politiques publiques émergentes et/ou des questions réglementaires concernant l’IA et des sujets connexes, tels que la confidentialité ou la cybersécurité.
- Gestion des risques liés à l’IA : Soyez attentif aux risques associés à une utilisation incorrecte ou abusive de l’IA et à l’examen réglementaire connexe. Traitez le potentiel de tels risques par le biais d’un cadre actif de gestion des risques liés à l’IA. Les régulateurs rechercheront : un développement, une mise en œuvre et une utilisation robustes de l’IA ; une validation indépendante efficace de la conception et du développement de l’IA ; et une gouvernance, des politiques et des contrôles solides.
