Comment les fournisseurs de canaux répondent à la loi européenne sur l’IA
Depuis l’entrée en vigueur de la loi européenne sur l’IA, les discussions habituelles sur l’innovation en matière d’IA dans le secteur des technologies de l’information ont été accompagnées de questions plus vastes concernant la conformité et la confiance. Pour les revendeurs, les fournisseurs de services gérés (MSP) et les partenaires, les conversations portent sur la manière de répondre aux nouvelles exigences légales, d’intégrer la responsabilité dès le départ et de s’assurer que les risques sont partagés.
Les fournisseurs du secteur voient une opportunité de fixer des attentes claires quant à l’utilisation de l’IA, en commençant par des conversations honnêtes sur la situation actuelle. Des questions clés se posent : Qu’est-ce que signifie l’IA à haut risque en pratique ? Où les organisations échouent-elles et que peuvent faire les partenaires dès maintenant ? Surtout, comment les fournisseurs et les partenaires peuvent-ils établir la confiance nécessaire pour transformer la conformité en véritable progrès ? Voici ce qu’ils ont partagé.
Définir l’IA à haut risque
La conversation commence par une question apparemment simple : qu’est-ce que l’IA à haut risque ? Pour certains, la réponse touche au cœur de l’intégrité et de la confidentialité des données. Tout système manipulant des données critiques, que ce soit via des contrôles d’accès, des détections d’intrusion ou une remédiation automatisée, tombe dans la catégorie à haut risque. Cependant, de nombreux systèmes d’IA ne sont pas équipés d’une surveillance continue ou d’audits transparents, comme l’exige la loi européenne.
Les risques ne sont pas seulement techniques. La responsabilité en matière d’innovation en IA commence par une infrastructure qui respecte l’agilité et la responsabilité. La manière dont l’architecture est conçue est tout aussi importante que les efforts de conformité. Lorsque la responsabilité est intégrée dès le départ, la réglementation évolue vers une preuve de crédibilité plutôt que vers une simple case à cocher.
Stratégies de réduction des risques
Au-delà des spécificités légales de la loi sur l’IA, une question plus fondamentale se pose : qu’est-ce que le risque lié à l’IA signifie réellement pour le secteur ? La réponse, répétée par chaque fournisseur, renvoie toujours aux données — pas seulement leur qualité et leur origine, mais aussi les réalités complexes de la gestion, de l’interprétation et de la confiance. Le risque concerne-t-il simplement la conformité, ou est-il lié à notre capacité à comprendre et à contrôler les données qui sous-tendent chaque décision d’IA ?
Un risque majeur souvent ignoré est celui des données non structurées. Si elles sont négligées, elles peuvent compromettre l’intégrité des modèles d’IA. Pour atténuer ce risque, il est conseillé de cartographier et de classifier le paysage des données, puis d’établir des copies d’or — des ensembles de données sécurisés et immuables qui servent d’entrées de confiance pour l’IA.
Les origines et l’historique des données non structurées sont également des risques souvent négligés. Si l’on ne peut pas retracer l’origine des données d’entraînement ou voir qui y a eu accès, les modèles ne peuvent pas être considérés comme fiables. De plus, un risque lié aux modèles eux-mêmes provient des biais ou des vulnérabilités. Peu d’organisations peuvent identifier où les modèles d’IA sont utilisés et quels risques ils introduisent.
Il est essentiel d’avoir une visibilité instantanée sur l’IA utilisée, mais cela doit s’accompagner d’une évaluation continue des biais, des logiciels malveillants et de la conformité.
Collaboration pour la conformité
Il est frappant de constater combien de fournisseurs estiment que l’IA responsable ne peut être atteinte par la technologie ou la conformité seule. Il y a un large consensus : aucune solution unique, outil ou réglementation ne peut répondre à toutes les questions concernant le risque lié à l’IA. Au lieu de cela, c’est le partenariat et la collaboration qui façonnent non seulement la façon dont l’IA est développée et adoptée, mais aussi comment la conformité devient un engagement partagé plutôt qu’un simple exercice de conformité.
Les fournisseurs doivent guider, responsabiliser et partager la responsabilité avec les partenaires sur la conformité et le risque liés à l’IA. En fin de compte, il s’agit de donner aux partenaires les outils, la formation et la clarté nécessaires pour offrir des solutions d’IA qui soient non seulement intelligentes, mais aussi responsables, éthiques et prêtes pour un examen réglementaire.
Les messages clés à retenir sont les suivants :
- Les données sont plus importantes que jamais. La qualité, la traçabilité et la gestion des données sont non négociables pour quiconque déploie l’IA.
- La conformité n’est pas un projet ponctuel. C’est un processus continu intégré dans l’architecture, la documentation et la pratique quotidienne.
- Le succès de l’IA dans le secteur est un processus collaboratif. Aucun fournisseur, partenaire, distributeur ou technologie ne détient toutes les réponses pour intégrer l’IA de manière responsable et durable.
