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Étiquetage des données par l'IA • Contexte des données • Application des politiques

Étiqueter les données IA avec Le contexte qui compte.

BigID aide les organisations à classer, étiqueter et gouverner les données destinées à l'IA en fonction de leur sensibilité, de leur propriété, de leur localisation, de leur consentement, de leur accès, de leur provenance, des politiques en vigueur et du contexte de risque.

Définissez quelles données sont sûres, restreintes ou interdites pour l'IA, puis appliquez des étiquettes aux invites, aux pipelines RAG, aux copilotes, aux agents, aux modèles et aux flux de travail de données d'entreprise.

Demander une démonstration Explorez la gouvernance de l'IA

Pourquoi le contexte est important

Les étiquettes d'IA ne sont utiles que lorsque Ils comprennent les données.

Les étiquettes génériques ne permettent pas de garantir la sécurité de l'IA. BigID enrichit les étiquettes des données d'IA avec des informations sur la sensibilité, l'identité, la propriété, la résidence, le consentement, la traçabilité, l'accès et le contexte des politiques, permettant ainsi aux équipes de prendre des décisions éclairées quant aux données utilisables par l'IA.

Sensibilité

Étiqueter les données selon qu'elles contiennent des informations personnelles, réglementées, confidentielles, exclusives, toxiques ou à haut risque.

Possession

Associer les étiquettes aux propriétaires d'entreprise, aux responsables, aux applications, aux systèmes et aux équipes chargées de leur responsabilité.

Consentement et finalité

Déterminer si les données peuvent être utilisées pour l'IA en fonction du consentement, de la limitation des finalités et des exigences politiques.

Accès et lignée

Cartographier qui peut accéder aux données étiquetées et comment elles alimentent les invites, les modèles, les agents, les copilotes et les pipelines RAG.

Étiquettes d'utilisation de l'IA

Définir quelles données sont sécurisées, restreint ou interdit pour l'IA.

BigID aide les équipes à créer des étiquettes de données IA cohérentes qui traduisent les politiques en actions, afin que les utilisateurs, les systèmes et les flux de travail sachent quelles données peuvent être utilisées, limitées ou bloquées.

Sans danger pour l'IA
Les données peuvent être utilisées dans des flux de travail d'IA approuvés en fonction de leur sensibilité, des politiques en vigueur, du consentement et du contexte commercial.
BigID qualifie les données de sûres lorsqu'elles répondent aux critères d'utilisation et ne violent pas les exigences internes ou réglementaires.
Réservé à l'IA
Les données peuvent nécessiter des contrôles supplémentaires, des approbations, un masquage, des limites d'accès ou des restrictions d'utilisation avant leur utilisation par l'IA.
BigID applique des étiquettes de restriction lorsque les données contiennent des attributs sensibles, des contraintes de politique ou des signaux de risque contextuels.
Interdit pour l'IA
Les données ne doivent pas être utilisées pour les invites, la formation, les systèmes RAG, les copilotes, les agents ou les flux de travail de modélisation.
BigID étiquette les données interdites en fonction du risque, de la réglementation, du consentement, de la confidentialité, du lieu de résidence ou de la violation des politiques.
Étiquettes personnalisées
Les organisations peuvent définir des étiquettes conformes à leurs politiques internes, aux exigences du secteur et aux normes de gouvernance de l'IA.
BigID prend en charge des définitions d'étiquettes personnalisables qui reflètent vos règles métier, vos obligations de conformité et votre modèle de risque lié à l'IA.

Comment ça marche

Contexte des données en matière de politique d'IA.

BigID aide les équipes à passer de la découverte de données brutes aux décisions d'utilisation de l'IA en classant les données, en appliquant des étiquettes, en appliquant des contrôles et en documentant la gouvernance.

01

Découvrir

Trouvez des données dans les environnements cloud, SaaS, sur site, hybrides, structurés, non structurés et connectés à l'IA.

02

Classer

Identifier la sensibilité, le type de données, le statut réglementaire, la confidentialité, la propriété, l'accès et le contexte de risque.

03

Étiquette

Appliquez des étiquettes d'utilisation de l'IA telles que sûre, restreinte, interdite ou des catégories personnalisées basées sur des politiques.

04

Imposer

Utilisez des étiquettes pour empêcher les données restreintes d'entrer dans les invites d'IA, les pipelines RAG, les copilotes, les agents et les modèles.

05

Prouver

Suivre l'utilisation des étiquettes, les décisions politiques, l'accès, les violations et les mesures correctives pour les preuves de gouvernance de l'IA.

Résultats de l'étiquetage des données par l'IA

Gouverner l'utilisation des données de l'IA avant que le risque ne se propage.

BigID aide les organisations à appliquer des étiquettes d'utilisation de l'IA cohérentes, à faire respecter les politiques, à réduire l'exposition et à créer un langage commun pour la gouvernance des données d'IA.

✓

Contrôler l'éligibilité des données IA

Définir quelles données sont sûres, soumises à restrictions ou interdites pour l'IA en fonction de leur sensibilité, du consentement, de la résidence, de la réglementation et de la politique de l'entreprise.

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Réduire l'exposition des données de l'IA

Empêcher l'entrée de données sensibles, réglementées, confidentielles ou exclusives dans les invites, les pipelines RAG, les agents, les copilotes ou les modèles.

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Alignez les équipes sur la politique

Créer une taxonomie d'étiquetage partagée pour les équipes chargées de la confidentialité, de la sécurité, de la gouvernance, des affaires juridiques, de la conformité, des données et de l'IA.

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Assurer une gouvernance responsable de l'IA

Suivre les étiquettes, les décisions politiques, l'utilisation, les violations et les mesures correctives afin de soutenir la gouvernance de l'IA et la préparation aux audits.

FAQ

Étiquetage des données par l'IA, Expliqué

Découvrez comment BigID aide les organisations à contextualiser leurs données d'IA, à appliquer des politiques d'utilisation et à réduire les risques liés à ces données.

Qu'est-ce que l'étiquetage des données par IA ?
L’étiquetage des données d’IA est le processus qui consiste à attribuer des étiquettes d’utilisation aux données afin que les organisations puissent déterminer si leur utilisation par l’IA est sûre, restreinte ou interdite.
Pourquoi le contexte des données est-il important pour l'étiquetage par IA ?
Le contexte des données permet de déterminer si elles doivent être utilisées par l'IA en fonction de leur sensibilité, de leur propriété, du consentement, de leur lieu de résidence, de leur accès, de leur provenance, de leur finalité commerciale et des obligations réglementaires.
Comment BigID étiquette-t-il les données d'IA ?
BigID découvre et classe les données, les enrichit de contexte et leur applique des étiquettes d'utilisation de l'IA telles que sûres, restreintes, interdites ou des catégories personnalisées basées sur des politiques.
BigID peut-il empêcher l'utilisation de données restreintes par l'IA ?
BigID contribue à l'application des politiques en utilisant des étiquettes pour identifier et restreindre les données qui ne doivent pas être utilisées dans les invites, les pipelines RAG, les copilotes, les agents, les modèles ou les flux de travail d'IA.
Quels types de données BigID peut-il étiqueter pour l'IA ?
BigID peut étiqueter les données personnelles, réglementées, confidentielles, exclusives, sensibles, toxiques, à haut risque, structurées, non structurées et connectées à l'IA.
Comment l'étiquetage des données par l'IA favorise-t-il une IA responsable ?
L'étiquetage des données d'IA favorise une IA responsable en offrant aux équipes une méthode cohérente pour contrôler les données que l'IA peut utiliser, appliquer les politiques, réduire l'exposition et prouver la conformité.

Étiquetage des données BigID AI

Étiqueter les données d'IA avec leur contexte. Gérez-la avec confiance.

BigID aide les organisations à classer, étiqueter et gouverner les données destinées à l'IA afin que les équipes puissent réduire les risques, appliquer les politiques et déployer une IA responsable à grande échelle.

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