Combler les lacunes en matière de sécurité et de conformité pour atteindre la préparation à l’IA
Le marché de l’Intelligence Artificielle en Inde connaît une expansion rapide, soutenue par les initiatives gouvernementales. Il est prévu qu’il atteigne 17 milliards de dollars d’ici 2027. Cependant, les organisations font face à de nombreux défis en matière de conformité et de cybersécurité.
Une étude révèle que les entreprises indiennes accordent une priorité plus élevée à ces préoccupations par rapport à leurs homologues mondiaux. L’automatisation et une gestion des données efficace sont essentielles pour naviguer à travers ces défis.
Les enjeux de la cybersécurité et de la conformité
Les résultats de la recherche menée par Iron Mountain, en partenariat avec FT Longitude, indiquent que les risques de cybersécurité et de conformité sont les principales préoccupations pour les organisations indiennes (43%), un chiffre qui est le plus élevé au monde, comparé à 31% aux États-Unis et 27% au Royaume-Uni. La majorité des organisations à l’échelle mondiale (64%) présente des lacunes dans leurs cadres de gestion de l’information pour la préparation à l’IA.
Ces tendances montrent comment la sécurité et la conformité sont devenues des éléments non négociables pour les entreprises indiennes, alors que des lois plus strictes, telles que la loi sur la protection des données personnelles numériques (DPDP), et l’augmentation des menaces à la sécurité augmentent le risque de sanctions sévères, y compris des amendes, des dommages à la réputation et des problèmes de sécurité pour les clients.
L’importance de l’automatisation
Avec l’accélération de l’adoption de l’IA, le recours à des vérifications manuelles de la sécurité et de la conformité devient impraticable. Dans ce contexte, l’automatisation est en train de devenir la solution. Iron Mountain a trouvé que 58% des organisations indiennes utilisent l’automatisation pour la conformité fréquemment ou très fréquemment; cependant, ce chiffre est inférieur à la moyenne mondiale de 70%, indiquant un potentiel d’adoption plus élevé pour renforcer l’adhésion réglementaire.
La gestion des données et la gouvernance
Pour obtenir de meilleurs résultats, y compris une augmentation des revenus et de la rentabilité, les organisations doivent également prioriser la façon dont elles gèrent leurs données. Cela signifie optimiser les systèmes pour la collecte, le stockage et la suppression des données tout en gardant la sécurité et la conformité à l’esprit.
Bien que l’intervention humaine reste essentielle pour définir des garde-fous et valider les résultats, les organisations devront adopter une gouvernance automatisée et une gestion des risques par conception.
L’importance de la traçabilité des données
Une forte traçabilité des données est un élément essentiel des stratégies de préparation à l’IA. Elle permet de suivre avec précision comment les employés ont généré, géré et exploité les données au sein de leurs systèmes pour garantir que les modèles d’IA sont formés sur les données les plus pertinentes et de la plus haute qualité. Il est donc crucial d’avoir des modèles ancrés dans des ensembles de données de qualité, ainsi que la capacité de retracer l’origine des données et le processus décisionnel du modèle.
Les étiquettes nutritionnelles pour les modèles d’IA
Tout comme les étiquettes sur les emballages alimentaires, les étiquettes nutritionnelles pour l’IA fournissent des informations détaillées sur les ensembles de données utilisés pour former les modèles d’IA. Elles améliorent la transparence, soutiennent la fiabilité des données et aident à atténuer les biais dans les systèmes d’IA. Le développement de telles étiquettes peut aider les organisations à démontrer leur conformité avec les réglementations clés et à renforcer la confiance des parties prenantes dans la fiabilité des résultats de l’IA.
Une approche holistique de la préparation à l’IA
La valeur de la préparation à l’IA dans ce contexte est significative d’un point de vue de conformité. Mais l’opportunité plus grande réside dans l’identification et l’exploitation des bonnes données dès le départ. Alimenter les modèles d’IA avec des données robustes, transparentes et conformes stimule la croissance et la productivité tout en protégeant les organisations contre des violations et des échecs qui pourraient compromettre la confiance.
L’écosystème de l’IA en Inde est prêt à connaître une croissance énorme, soutenue par un fort soutien gouvernemental et un accent sur les pratiques responsables en matière d’IA. Alors que les organisations continuent de naviguer dans le paysage complexe de la conformité et de la sécurité, l’adoption d’outils automatisés et l’investissement dans des stratégies robustes de gestion des données seront clés pour leur succès. En priorisant la transparence et la protection de l’intégrité des données, les organisations indiennes peuvent mener la voie dans la révolution mondiale de l’IA, favorisant l’innovation tout en maintenant la confiance et la sécurité pour toutes les parties prenantes.
