Leidos et Trustible lancent une initiative conjointe pour redéfinir la gouvernance de l’IA avec des agents
La collaboration applique des principes éprouvés de l’IA pour aider à automatiser la gouvernance, réduire les frictions et soutenir l’innovation ainsi que l’adoption de l’IA dans les missions gouvernementales.
Introduction
La gouvernance de l’IA est souvent un frein à l’innovation. Deux entreprises s’associent pour changer cela. Elles ont annoncé un partenariat visant à redéfinir la gouvernance de l’IA grâce à l’automatisation, démontrant ainsi la capacité de compresser les processus de gouvernance de l’IA de plusieurs semaines à quelques heures, voire quelques minutes, tout en maintenant un contrôle rigoureux.
Définition de la gouvernance de l’IA
La gouvernance de l’IA fait référence à la manière dont les organisations mettent en place des garde-fous autour de l’utilisation de l’IA. Cela garantit que les systèmes sont examinés, approuvés et surveillés afin que les dirigeants comprennent leur fonctionnement, les risques qu’ils comportent et quand ils sont prêts à être utilisés. Cela permet de s’assurer que l’IA est déployée de manière responsable, avec transparence et responsabilité.
Collaboration et objectifs
Basée sur des technologies d’IA mises en œuvre dans des missions réelles, la collaboration vise à éliminer les frictions liées à l’adoption de l’IA tout en maintenant la responsabilité. En combinant une plateforme de gouvernance de l’IA automatisée avec une expertise dans la construction de capacités agissantes à grande échelle, l’initiative aide les agences à débloquer l’innovation tout en gérant les risques liés à l’IA.
Implications et avantages
Alors que les agences gouvernementales répondent à de nouvelles directives fédérales appelant à une IA accélérée tout en conservant une forte surveillance, le besoin d’une gouvernance permettant le progrès est devenu de plus en plus clair. Cette collaboration aide à opérationnaliser la gouvernance par l’automatisation, permettant aux agences de passer de la politique à la pratique plus efficacement. L’approche vise à garantir que la gouvernance de l’IA est axée sur les résultats, soutenant les véritables résultats de mission ainsi que la conformité.
Conclusion
La gouvernance de l’IA doit jouer un rôle différent dans la délivrance des missions. En automatisant les processus de gouvernance, il est possible de renforcer les protections tout en réduisant les barrières qui ont historiquement ralenti l’adoption de l’IA dans des environnements complexes et réglementés. Cette approche conjointe est conçue pour soutenir l’adoption de l’IA dans les missions et secteurs, permettant aux organisations de gérer les risques tout en progressant vers des résultats concrets.
