6 outils de gouvernance de l'IA pour les entreprises

L'intelligence artificielle s'intègre rapidement aux applications d'entreprise, aux processus métier, aux plateformes de données et aux flux de travail des employés.

Les assistants d'IA générative, les copilotes, les modèles d'apprentissage automatique et les agents autonomes peuvent améliorer la productivité et accélérer l'innovation. Ils peuvent également exposer des données sensibles, accroître les risques d'accès, produire des résultats biaisés ou inexacts et créer de nouvelles obligations de conformité.

À mesure que l'adoption de l'IA se développe, les organisations ont besoin de bien plus que de politiques écrites et d'évaluations périodiques. Elles ont besoin de contrôles techniques qui leur permettent de découvrir les systèmes d'IA, de comprendre les données sous-jacentes, d'en attribuer la responsabilité, d'évaluer les risques, d'appliquer les politiques et de surveiller en continu l'activité de l'IA.

C’est là que les outils de gouvernance de l’IA pour les entreprises deviennent essentiels.

Les plateformes de gouvernance de l'IA d'entreprise abordent la gouvernance de différentes manières. Certaines privilégient la gestion des politiques et les flux de travail réglementaires, tandis que d'autres se concentrent sur la surveillance des modèles, l'orchestration du cycle de vie, la sécurité des données ou l'application en temps réel.

Ce guide compare six outils de gouvernance de l'IA d'entreprise en fonction de leurs fonctionnalités documentées publiquement, de leurs principaux atouts et de leurs cas d'utilisation idéaux.

Que sont les outils de gouvernance de l'IA ?

Les outils de gouvernance de l'IA sont des plateformes logicielles qui aident les organisations à gérer la manière dont l'intelligence artificielle est développée, acquise, déployée, consultée, surveillée et mise hors service.

Elles offrent la visibilité et les contrôles nécessaires pour gérer les risques liés à l'IA tout au long de son cycle de vie.

Selon la plateforme, les fonctionnalités peuvent inclure :

• Découverte et inventaire des actifs par l'IA
• Détection Shadow AI
• Évaluation et classification des risques liés à l'IA
• Gestion et application des politiques
• Découverte et classification des données sensibles
• gouvernance de l'identité et de l'accès à l'IA
• Surveillance des performances, de la dérive et du biais du modèle
• Cartographie des contrôles réglementaires
• Flux de travail d'approbation et de révision
• Surveillance en temps réel et garde-fous
• Pistes d'audit et rapports de conformité
• Remédiation des risques

Les logiciels de gouvernance de l'IA d'entreprise doivent également fonctionner dans des environnements complexes pouvant inclure une infrastructure cloud, des applications SaaS, des systèmes sur site, des modèles développés en interne, des services d'IA tiers et des flux de travail automatisés.

Les plateformes de gouvernance de l'IA varient en termes de portée. Certaines centralisent les inventaires, les évaluations, les politiques, la surveillance et la documentation de conformité, tandis que d'autres relient les systèmes d'IA aux données, aux identités, aux autorisations, à la traçabilité et aux risques d'exposition qui les sous-tendent.

Pourquoi les entreprises ont besoin de plateformes de gouvernance de l'IA

L'adoption de l'IA est souvent plus rapide que les processus existants en matière de sécurité, de confidentialité, de droit et de gouvernance.

Les employés peuvent déployer des applications d'IA sans autorisation formelle. Les unités opérationnelles peuvent utiliser des copilotes ou des agents accédant aux données de l'entreprise. Les équipes de développement peuvent utiliser plusieurs modèles, ensembles de données, bases de données vectorielles, API et services tiers sans centralisation.

Une plateforme de gouvernance de l'IA aide les organisations à établir une supervision cohérente dans ces environnements.

Découvrez les systèmes d'IA et l'IA fantôme

Les organisations ne peuvent pas gouverner des systèmes d'IA dont elles ignorent l'existence.

Les plateformes d'entreprise doivent découvrir et inventorier :

• Modèles d'apprentissage automatique
• Modèles de langage de grande taille
• Agents et copilotes IA
• Applications SaaS basées sur l'IA
• Suggestions et modèles de suggestions
• Ensembles de données d'entraînement et d'inférence
• Bases de données vectorielles
• pipelines d'IA
• IA tierce et embarquée

Un inventaire à jour aide les équipes à identifier la propriété, l'objectif commercial, l'état de déploiement, les politiques applicables et les risques potentiels.

Protéger les données sensibles

Le risque lié à l'IA est fréquemment un risque lié aux données.

Les modèles, copilotes et agents peuvent extraire, traiter, synthétiser ou divulguer des informations réglementées, confidentielles, exclusives ou critiques pour l'entreprise. Les outils de gouvernance doivent donc permettre de déterminer quelles données alimentent l'IA, d'où elles proviennent, qui peut y accéder et si leur utilisation est conforme aux politiques en vigueur.

BigID's Plateforme de sécurité et de gouvernance de l'IA, par exemple, relie les ressources d'IA aux données sensibles, à la propriété, à la traçabilité, aux identités, aux autorisations et aux violations de politiques.

Soutien à la conformité réglementaire

Les organisations devront peut-être aligner leurs programmes de gouvernance de l'IA sur des exigences et des cadres tels que :

• La loi européenne sur l'IA
• Cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST
• ISO/CEI 42001
• GDPR
• CCPA et CPRA
• Exigences de risque liées aux modèles spécifiques à l'industrie

Les plateformes de gouvernance peuvent aider à faire correspondre les exigences aux systèmes d'IA, à documenter les évaluations, à attribuer des contrôles, à préserver les preuves et à préparer des rapports prêts pour l'audit.

Améliorer la responsabilisation et l'auditabilité

Chaque système d'IA devrait avoir un propriétaire identifiable, un objectif documenté, une classification des risques, un historique d'approbation et un processus de surveillance.

Cela devient de plus en plus important à mesure que les agents d'IA acquièrent la capacité d'accéder aux systèmes, d'appeler des outils, d'exécuter des flux de travail et de prendre des décisions avec une intervention humaine moins directe.

Passer de la visibilité au contrôle

Un inventaire ou un tableau de bord peut révéler un risque, mais la visibilité à elle seule ne le réduit pas.

Les entreprises devraient rechercher des capacités permettant aux équipes de :

• Limiter l'accès de l'IA aux données sensibles
• Bloquez les messages ou interactions risqués.
• Appliquer contrôles du moindre privilège
• Déclencher des flux de travail basés sur des politiques
• Remédier autorisations excessives
• Mettre en quarantaine, masquer, étiqueter ou supprimer les données à risque
• Stopper ou intensifier les activités d'IA non conformes

Types de logiciels de gouvernance de l'IA

Les plateformes de gouvernance de l'IA combinent souvent plusieurs types de capacités, mais leur principal axe de développement se situe généralement dans une ou plusieurs des catégories suivantes.

Découverte et inventaire par IA

Ces outils permettent de découvrir les systèmes d'IA et de maintenir un registre centralisé des modèles, agents, applications, ensembles de données, propriétaires et cas d'utilisation.

Un inventaire utile doit être dynamique plutôt que de dépendre entièrement de questionnaires manuels et de formulaires de collecte de données.

Gestion des risques et de la conformité en matière d'IA

Ces plateformes aident les organisations à évaluer les systèmes d'IA, à classifier les risques, à cartographier les exigences réglementaires, à attribuer des contrôles et à documenter les décisions de gouvernance.

Elles sont particulièrement utiles aux équipes juridiques, de protection de la vie privée, de conformité et de gestion des risques d'entreprise.

Gouvernance de l'IA centrée sur les données

Les plateformes centrées sur les données se concentrent sur les données utilisées et exposées par les systèmes d'IA.

Les capacités peuvent inclure la découverte, la classification, la traçabilité, le renseignement sur les accès, la minimisation des données, l'application des politiques et la correction des données sensibles.

Cette approche est particulièrement importante lorsque les organisations doivent gérer des outils d'IA commerciaux, la génération augmentée par récupération, les copilotes et les agents, et pas seulement des modèles développés en interne.

Surveillance des modèles et IA responsable

Ces outils évaluent les modèles en fonction de problèmes tels que :

• Biais et équité
• Dérive
• Précision
• Hallucinations
• Toxicité
• Explicabilité
• Dégradation des performances

Elles sont souvent utilisées par les équipes chargées des sciences des données, de l'évaluation des risques liés aux modèles, de l'IA responsable et des opérations d'apprentissage automatique.

Gouvernance du cycle de vie et des flux de travail

Les plateformes de cycle de vie coordonnent la manière dont les systèmes d'IA passent de l'intégration et de l'évaluation à l'approbation, au suivi de la production, à l'examen et à la mise hors service.

Ils peuvent mettre en relation les chefs d'entreprise, les équipes de développement, les équipes de gestion des risques, les services juridiques et les auditeurs grâce à des flux de travail standardisés.

Gouvernance et garde-fous d'exécution

Les outils d'exécution surveillent les interactions de l'IA et appliquent les politiques pendant le fonctionnement des systèmes.

Ces plateformes peuvent fournir des commandes rapides, un filtrage des réponses, des portes de déploiement, des exigences d'approbation, des interrupteurs d'arrêt d'urgence ou une application des politiques en temps réel.

Comparaison des outils de gouvernance de l'IA

BigID publie ce comparatif et figure parmi les plateformes analysées.

6 outils de gouvernance de l'IA d'entreprise à évaluer

Les plateformes suivantes abordent la gouvernance de l'IA d'entreprise sous différents angles. Le choix le plus adapté dépend de vos priorités : sécurité des données, gestion des flux de travail de conformité, gouvernance de l'écosystème Microsoft, tests d'IA responsables, application des règles d'exécution ou orchestration du cycle de vie.

Les plateformes sont présentées à titre comparatif et ne constituent pas un classement universel.

1. BigID

Idéal pour : Les entreprises qui doivent gouverner l'IA au niveau des données tout en connectant les systèmes d'IA, les données sensibles, les identités, les autorisations, les politiques et les risques.

BigID adopte une approche de gouvernance de l'IA axée sur les données.

Au lieu de considérer la gouvernance de l'IA comme un ensemble isolé d'évaluations et de documents, BigID connecte les systèmes d'IA aux données d'entreprise qu'ils utilisent., les identités qui y ont accès, les permissions dont ils héritent, les politiques applicables et les risques nécessitant une intervention.

BigID aide les organisations à découvrir les modèles, agents, copilotes, invites, bases de données vectorielles, ensembles de données, pipelines et IA fantômes. Il associe ensuite ces ressources aux données sensibles, à leur provenance, à leur propriété, au contexte d'accès et aux violations de politiques.

Ceci est particulièrement précieux car de nombreuses entreprises ne développent pas leurs propres modèles de base. Elles adoptent des applications commerciales, des copilotes, la génération augmentée par la récupération, des modèles tiers et des agents autonomes qui interagissent avec les données existantes de l'entreprise.

Principales fonctionnalités de BigID

• Découverte de modèles, d'agents, de copilotes, d'invites, d'ensembles de données, de bases de données vectorielles, de pipelines et d'IA tierces
• Découverte de l'IA Shadow
• Classification des données sensibles, réglementées, confidentielles, exclusives et toxiques
• Traçabilité des données d'IA à travers les étapes d'entraînement, de réglage, de récupération, d'incitation, d'inférence et les flux de travail en aval
• gouvernance de l'identité et de l'accès à l'IA
• Détection des autorisations excessives et de la surexposition
• Évaluation des risques liés à l'IA en fonction de la sensibilité des données, de l'accès, de l'utilisation, de la propriété et des violations de politique
• Application des politiques relatives à l'accès aux données d'IA, aux invites, aux réponses et aux flux de travail
• Remédiation automatisée et réduction des risques
• Preuves prêtes à être auditées pour les rapports de conformité et de gouvernance en matière d'IA

BigID gère également les identités des IA telles que les agents, les copilotes, les flux de travail autonomes, les comptes de service, les API et les applications basées sur LLM. Il associe ces identités à la propriété, aux autorisations, à l'activité et à l'exposition des données sensibles, permettant ainsi aux organisations d'appliquer le principe du moindre privilège et de hiérarchiser les risques.

Points forts

• Connecte directement la gouvernance de l'IA aux données d'entreprise et aux risques d'accès.
• Combine la gouvernance de l'IA, la sécurité de l'IA, la gestion des données et des protocoles de prévention (DSPM), la gouvernance des accès, la confidentialité, la conformité et la remédiation.
• Prend en charge les données structurées et non structurées dans les environnements cloud, SaaS, hybrides et sur site.
• Aborde les modèles, les agents, les identités, les ensembles de données, les invites, les pipelines et l'IA fantôme.
• Elle va au-delà de l'évaluation en permettant la mise en œuvre et la correction des politiques.

Considérations

• Ses vastes fonctionnalités sont particulièrement précieuses pour les organisations disposant d'un patrimoine de données complexe et d'exigences élevées en matière de sécurité, de gouvernance ou de conformité.
• Les entreprises doivent définir clairement les responsables et les priorités de mise en œuvre afin de tirer pleinement parti de la plateforme.

2. OneTrust

Idéal pour : Les grandes organisations qui privilégient une gouvernance de l'IA axée sur les politiques, la confidentialité, les risques d'entreprise et les flux de travail de conformité.

OneTrust intègre la gouvernance de l'IA dans une plateforme plus large dédiée à la confidentialité, aux risques, aux données et à la conformité.

Ses fonctionnalités de gouvernance de l'IA comprennent la découverte de l'IA, les registres, les métadonnées standardisées, le suivi de la propriété, le suivi du cycle de vie, les évaluations des risques, l'application des politiques, la surveillance et la documentation. OneTrust positionne son registre comme un système d'information de référence pour les cas d'usage, les modèles, les agents et les applications SaaS intégrant l'IA.

Cela la rend parfaitement adaptée aux organisations qui souhaitent connecter la gouvernance de l'IA à leurs processus existants en matière de confidentialité, de GRC et de conformité.

Principales capacités de OneTrust

• Découverte et registre centralisés de l'IA
• Suivi des cas d'utilisation, des modèles, des agents et des solutions SaaS d'IA embarquées.
• Gestion de la propriété, des métadonnées, des versions et de l'état de déploiement
• Évaluations des risques liés à l'IA
• Flux de travail de gouvernance relatifs à la réception et à l'approbation
• Gestion et application des politiques
• Surveillance et documentation automatisée
• Intégration aux flux de travail relatifs à la confidentialité, aux risques, aux données et à la conformité

Points forts

• Forte adéquation entre la gouvernance de l'IA et les programmes plus larges de protection de la vie privée et de gestion des risques
• Flux de travail de gouvernance centralisés pour les organisations complexes
• Utile pour coordonner les parties prenantes juridiques, de conformité, de protection de la vie privée, de gestion des risques et commerciales
• Les capacités des registres d'IA s'étendent au-delà des modèles pour inclure les agents et l'IA embarquée.

Considérations

• Les organisations peuvent avoir besoin d'une conception, d'une configuration et d'une participation importantes des parties prenantes en matière de flux de travail.
• Les équipes doivent évaluer si elles ont également besoin de capacités plus poussées en matière de sécurité des données, de gouvernance des accès ou de correction technique.

3. Microsoft Purview

Idéal pour : Les entreprises ont investi massivement dans Microsoft 365, Azure, Microsoft Copilot, Copilot Studio et les services de sécurité Microsoft associés.

Microsoft Purview est une plateforme plus large de sécurité, de gouvernance et de conformité des données, et non un produit de gouvernance exclusivement axé sur l'IA.

Microsoft Purview assure la sécurité des données et la conformité des contrôles pour Microsoft Copilot, les agents, les applications d'IA d'entreprise et les services d'IA générative tiers pris en charge.

Ses fonctionnalités incluent la classification des données, l'étiquetage de la sensibilité, la protection contre la perte de données (DLP), l'audit, l'eDiscovery, la gestion du cycle de vie des données, la conformité des communications, la gestion des risques internes et l'évaluation de la conformité. Microsoft propose également des fonctionnalités DSPM permettant d'identifier l'activité de l'IA, le partage de données sensibles, le partage excessif et les interactions à risque.

Le tableau de bord de sécurité étendu de Microsoft pour l'IA peut agréger les signaux de Defender, Entra et Purview pour fournir une visibilité sur Copilot, Foundry, l'IA tierce, les agents, les modèles et l'activité d'IA non gérée.

Principales fonctionnalités de Microsoft Purview

• Découverte et classification des données
• Étiquettes de sensibilité et chiffrement
• DLP pour Copilot et interactions IA prises en charge
• Détection des données sensibles dans les invites et les réponses
• Évaluations de l'utilisation de l'IA et du partage excessif
• Audit et découverte électronique pour les interactions de copilote
• Surveillance des communications et des risques internes
• Contrôles de conservation et de cycle de vie des données
• Responsable de la conformité et suivi des contrôles réglementaires
• Intégration avec Microsoft Defender et signaux de risque Entra

Points forts

• Intégration poussée entre Microsoft 365, Copilot, Entra, Defender et Azure
• Solides capacités de protection et de conformité des données pour les environnements Microsoft
• Il est possible de réutiliser les étiquettes de sensibilité, les politiques DLP, les outils d'audit et les contrôles d'identité existants.
• Assure la gouvernance des invites, des réponses, des fichiers et des enregistrements d'interactions avec l'IA

Considérations

• La couverture native la plus importante de la plateforme se trouve au sein de l'écosystème Microsoft.
• Les contrôles avancés peuvent dépendre de licences spécifiques et de plusieurs produits ou modules Microsoft.
• Les organisations disposant de données et d'infrastructures d'IA très hétérogènes doivent vérifier la couverture pour chaque plateforme externe et cas d'utilisation.

4. IA holistique

Idéal pour : Entreprises à la recherche de solutions d'IA pour la découverte, le test de modèles et d'agents, des évaluations responsables de l'IA, des garde-fous d'exécution et la conformité réglementaire.

L'IA holistique se concentre sur la découverte, le test, la surveillance et la gouvernance des systèmes d'IA tout au long de leur cycle de vie.

Sa plateforme prend en charge la découverte par l'IA, les inventaires, les tests automatisés pour des problèmes tels que les biais et les hallucinations, la politique en tant que code, les garde-fous d'exécution, les portes de déploiement, les approbations, le suivi des violations et les mesures d'application.

L'entreprise met également l'accent sur la gouvernance de l'IA par agents, notamment la cartographie des flux de travail, les contrôles d'utilisation des outils, la surveillance de la chaîne de décision et les pistes d'audit au niveau des agents.

Capacités holistiques de pointe en IA

• Systèmes d'IA et découverte d'IA fantôme
• Inventaire des modèles, des agents et des flux de travail
• Tests automatisés de détection des biais, de la sécurité, des hallucinations, de la toxicité et de la dérive
• Évaluations des risques et équipes rouges
• application des politiques en temps réel
• Portails de déploiement, approbations et interrupteurs d'arrêt d'urgence
• Flux de travail des agents et cartographie des dépendances
• Cartographie réglementaire et preuves d'audit
• Intégrations API et SDK

Points forts

• Combine les tests préalables au déploiement avec la surveillance et l'application des règles de production
• Forte orientation vers le comportement des modèles, l'IA responsable et les systèmes agents
• Il privilégie la mise en place de garde-fous d'exécution plutôt que la simple documentation.
• Fournit des modèles réglementaires pour les principaux cadres de gouvernance de l'IA

Considérations

• Les entreprises doivent évaluer dans quelle mesure la plateforme découvre, classe, gouverne et corrige les données à travers l'ensemble de leur patrimoine de données.
• Une participation interfonctionnelle peut s'avérer nécessaire pour opérationnaliser de manière cohérente les tests, la conformité et les contrôles d'exécution.

5. Credo AI

Idéal pour : Les entreprises qui ont besoin d'une plateforme de gouvernance de l'IA responsable et spécialement conçue, couvrant les modèles, les agents, les applications, les obligations réglementaires et les évaluations des risques.

Credo AI propose des solutions centralisées de découverte, d'enregistrement, d'évaluation, de surveillance, de conformité et de reporting pour les systèmes d'IA d'entreprise.

Sa plateforme gère un registre d'IA et relie les informations réglementaires au contexte métier grâce à un graphe de connaissances de gouvernance. Elle est conçue pour gérer les agents, modèles, applications et fournisseurs d'IA, de leur acquisition à leur exécution.

Credo AI est particulièrement pertinent pour les équipes axées sur l'IA responsable, la gestion des risques liés à l'IA, la conformité réglementaire et les pratiques de gouvernance standardisées.

Principales capacités de Credo AI

• Registre d'IA pour les agents, les modèles, les applications et les fournisseurs
• Découverte de l'IA Shadow
• Évaluation et gestion des risques liés à l'IA
• Renseignements réglementaires et politiques
• flux de travail de gouvernance
• Évaluation continue et détection de la dérive
• Surveillance de l'exécution
• Rapports de conformité et de preuves
• Perspectives en matière de commerce et de gouvernance

Points forts

• Conçu spécifiquement pour la gouvernance de l'IA
• Couvre les modèles, les agents, les applications et les fournisseurs tiers.
• Solides capacités en matière d'IA responsable et de veille réglementaire
• Soutient une gouvernance continue plutôt qu'une gouvernance exclusivement ponctuelle.

Considérations

• Les organisations doivent déterminer quelles fonctions de sécurité, de gouvernance des données, de contrôle d'accès et de remédiation nécessitent une intégration avec d'autres plateformes.
• Son approche de gouvernance structurée peut répondre à davantage de besoins que ceux des programmes d'IA de petite taille ou à faible risque.

6. ModelOp

Idéal pour : Les grandes entreprises disposant de vastes portefeuilles d'IA qui ont besoin d'une gestion centralisée du cycle de vie, d'une orchestration des flux de travail et d'une gouvernance pour diverses technologies d'IA.

ModelOp positionne sa plateforme comme une tour de contrôle et un système d'information de référence pour l'IA d'entreprise.

Elle prend en charge l'apprentissage automatique traditionnel, l'IA générative, les systèmes multi-agents, les modèles développés en interne et l'IA tierce. La plateforme standardise l'intégration, la classification des risques, les approbations, la surveillance, la conformité, le reporting et la mise hors service des IA tout au long de leur cycle de vie.

ModelOp s'intègre également aux systèmes d'entreprise pour orchestrer les processus de gouvernance entre les équipes techniques, commerciales, de gestion des risques et de conformité. Ses fonctionnalités publiées incluent des flux de travail basés sur des politiques, la cartographie des contrôles réglementaires, la surveillance des dérives et des biais, des rapports prêts pour l'audit, une supervision au niveau du portefeuille et plus de 50 intégrations.

Capacités de ModelOp de haut niveau

• Système centralisé d'inventaire et d'IA
• Gouvernance pour l'apprentissage automatique, l'IA générative, les agents et l'IA tierce.
• Prise en charge des cas d'utilisation et orchestration du cycle de vie
• Flux de travail d'approbation et de gouvernance axés sur les politiques
• Cartographie de la classification des risques et des contrôles
• Surveillance des performances, des biais, des dérives et des violations de politique
• Documentation et rapports prêts pour l'audit
• Visibilité des coûts, des risques, de l'utilisation et de la valeur au niveau du portefeuille
• Intégration avec les systèmes d'IA, d'informatique, de reporting et de flux de travail d'entreprise

Points forts

• Conçu pour les portefeuilles d'IA d'entreprise complexes et hétérogènes
• Solides capacités d'orchestration du cycle de vie et de système d'information
• Prend en charge l'IA développée en interne et par des tiers
• Assure la liaison entre les processus de gouvernance des équipes métiers et techniques.

Considérations

• Son cycle de vie et la profondeur de son flux de travail peuvent s'avérer lourds sur le plan opérationnel pour les organisations ne disposant que d'un petit nombre de systèmes d'IA.
• Les entreprises doivent évaluer si des capacités distinctes de sécurité et de remédiation axées sur les données sont également nécessaires.

Comment choisir un outil de gouvernance de l'IA d'entreprise

La plateforme la plus performante n'est pas forcément celle qui possède la plus longue liste de fonctionnalités. C'est celle qui correspond à l'infrastructure d'IA, à l'architecture de données, au profil de risque, aux obligations réglementaires et au modèle opérationnel de l'organisation.

Utilisez les critères suivants lors de l'évaluation des fournisseurs.

1. Couverture de la découverte de l'IA

Déterminer si la plateforme peut détecter :

• Modèles développés en interne
• Applications d'IA tierces
• Intelligence artificielle intégrée dans les produits SaaS
• Outils d'IA générative
• Copilotes et assistants IA
• Agents autonomes
• Invites, pipelines, ensembles de données et magasins de vecteurs
• IA non approuvée ou clandestine

Demandez si la découverte est automatisée, manuelle, basée sur l'intégration ou dépendante de questionnaires destinés aux employés.

2. Visibilité et traçabilité des données

Un inventaire basé sur l'IA ne peut à lui seul révéler quelles informations sensibles un système utilise ou expose.

Évaluer si l'outil permet de :

• Découvrez les données d'entreprise structurées et non structurées
• Classer les informations sensibles et réglementées
• Associer les données aux modèles, agents, invites et applications
• Suivre la lignée à travers l'entraînement, la récupération, l'inférence et l'utilisation en aval
• Identifier la surexposition et l'accès inapproprié

3. Gouvernance de l'identité et de l'accès à l'IA

Les agents et applications d'IA fonctionnent de plus en plus comme des identités d'entreprise.

La plateforme devrait aider les équipes à identifier :

• Quelles identités d'IA existent ?
• Qui les possède et les a approuvés
• Quelles permissions héritent-ils ?
• À quels systèmes et données peuvent-ils accéder ?
• La question de savoir si leur accès viole le principe du moindre privilège
• Quelles actions peuvent-ils effectuer

4. Évaluation et hiérarchisation des risques

Recherchez une évaluation des risques qui intègre plus que de simples questionnaires statiques.

Le contexte utile comprend :

• Impact sur l'entreprise
• Autonomie de l'IA
• Sensibilité des données
• Autorisations d'accès
• Classification réglementaire
• Comportement du modèle
• Vulnérabilités connues
• Violations du règlement
• Impact potentiel sur les individus

5. Application et correction des politiques

Demandez ce qui se passe une fois que la plateforme a identifié un problème.

Peut-il :

• Bloquer ou restreindre l'activité ?
• Appliquer les contrôles d'invite et de réponse ?
• Révoquer les autorisations excessives ?
• Déclencher des approbations ou des escalades ?
• Étiqueter, masquer, mettre en quarantaine ou supprimer les données ?
• Flux de travail de remédiation ouverts ?
• Conserver les preuves que le problème a été résolu ?

6. Surveillance continue

Les systèmes, modèles, données, autorisations et réglementations liés à l'IA évoluent constamment.

La plateforme sélectionnée doit permettre une surveillance continue des éléments suivants :

• Nouveaux actifs d'IA
• Activité Shadow AI
• Exposition des données
• Dérive du modèle
• Modifications des biais et des performances
• Risque de réponse rapide
• Modifications d'accès et d'autorisation
• Violations du règlement
• Lacunes réglementaires

7. Soutien réglementaire et d'audit

Vérifiez que la plateforme prend en charge les lois, normes et exigences sectorielles spécifiques qui s'appliquent à votre organisation.

Elle devrait également générer une documentation reflétant une activité de gouvernance réelle plutôt que de produire des modèles génériques déconnectés des contrôles opérationnels.

8. Intégration et évolutivité

La gouvernance de l'IA d'entreprise doit s'intégrer aux éléments existants :

• Plateformes cloud et de données
• Outils d'apprentissage automatique et MLOps
• fournisseurs d'identité
• Plateformes de sécurité
• Systèmes GRC
• Outils de billetterie et de flux de travail
• plateformes d'intelligence d'affaires

La plateforme doit également pouvoir s'adapter à différentes unités commerciales, juridictions, clouds, entrepôts de données, technologies d'IA et fournisseurs tiers.

Pourquoi la gouvernance de l'IA axée sur les données est importante

La gouvernance de l'IA ne se limite pas aux inventaires, à la documentation ou aux listes de contrôle de conformité. Pour réduire les risques liés à l'IA en entreprise, les organisations doivent avoir une visibilité sur les données qui alimentent l'IA, les identités et les agents qui y accèdent, les autorisations dont ils disposent et les politiques qui régissent leur utilisation.

BigID réunit ces fonctionnalités dans une plateforme unifiée de sécurité et de gouvernance de l'IA qui aide les organisations à découvrir leurs actifs d'IA, à classer les données sensibles, à gouverner les identités et les accès à l'IA, à évaluer les risques, à appliquer les politiques et à automatiser la correction des problèmes dans les environnements cloud, SaaS, sur site et hybrides.

En connectant directement la gouvernance de l'IA aux données de l'entreprise, les organisations peuvent renforcer la sécurité, faciliter la conformité réglementaire et déployer en toute confiance une IA de confiance à grande échelle.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce qu'un outil de gouvernance de l'IA ?

Un outil de gouvernance de l'IA est une plateforme logicielle qui aide les organisations à découvrir, évaluer, contrôler, surveiller et documenter leurs systèmes d'intelligence artificielle. Ses fonctionnalités courantes incluent les inventaires d'IA, les évaluations des risques, l'application des politiques, la surveillance des modèles, la gouvernance des données, les contrôles d'accès, la cartographie réglementaire et la production de rapports d'audit.

Quels sont les meilleurs outils de gouvernance de l'IA pour les entreprises ?

Les plateformes de gouvernance de l'IA d'entreprise couramment évaluées par les grandes organisations incluent BigID, OneTrust, Microsoft Purview, Holistic AI, Credo AI et ModelOp. Chacune met l'accent sur des fonctionnalités différentes, telles que la sécurité des données, la confidentialité et les flux de travail de conformité, la gouvernance de l'écosystème Microsoft, les tests de modèles, l'IA responsable ou l'orchestration du cycle de vie.

Quelles fonctionnalités les entreprises doivent-elles rechercher dans un logiciel de gouvernance de l'IA ?

Les entreprises devraient rechercher des solutions de découverte automatisée de l'IA, de détection de l'IA fantôme, d'inventaires centralisés, de classification des données sensibles, d'évaluation des risques, de gouvernance de l'identité et de l'accès à l'IA, d'application des politiques, de surveillance continue, de traçabilité, de cartographie réglementaire, de preuves d'audit et de capacités de remédiation.

Comment les outils de gouvernance de l'IA favorisent-ils la conformité ?

Les outils de gouvernance de l'IA aident les organisations à aligner les exigences réglementaires sur les systèmes d'IA, à classifier les risques, à définir des contrôles, à documenter les évaluations, à assurer le suivi de la conformité, à préserver les pistes d'audit et à générer des preuves. De nombreuses plateformes prennent en charge des cadres tels que la directive européenne sur l'IA, le NIST AI RMF, la norme ISO/IEC 42001, le RGPD et les exigences sectorielles.

Comment les outils de gouvernance de l'IA améliorent-ils la sécurité de l'IA ?

Les outils de gouvernance de l'IA améliorent la sécurité en identifiant les IA non gérées, en surveillant l'exposition des données sensibles, en contrôlant les accès, en détectant les interactions à risque, en évaluant les vulnérabilités, en appliquant les politiques et en réagissant aux violations. Une gouvernance continue permet aux organisations de détecter les changements et les risques émergents plus tôt que par le biais de simples examens périodiques.

Quelle est la différence entre la gouvernance de l'IA et la gouvernance des modèles ?

La gouvernance des modèles porte principalement sur la manière dont les modèles individuels sont développés, validés, approuvés, suivis et mis hors service. La gouvernance de l'IA est plus large. Elle englobe les modèles, les applications, les agents, les copilotes, les données, les identités, les autorisations, les fournisseurs, les politiques, les cas d'utilisation métier et les obligations réglementaires.

Pourquoi la gouvernance des données est-elle importante pour la gouvernance de l'IA ?

Tout système d'IA dépend de données pour son entraînement, son paramétrage, sa récupération, la génération d'instructions ou l'inférence. Sans visibilité sur ces données, les organisations ne peuvent évaluer avec précision les risques liés à la confidentialité, la sécurité, l'accès, la qualité ou la conformité. La gouvernance des données fournit la classification, la traçabilité, la propriété et le contexte d'accès nécessaires à une gestion responsable de l'IA.

Les outils de gouvernance de l'IA peuvent-ils détecter l'IA fantôme ?

Certaines plateformes peuvent identifier les applications, modèles, agents et services d'IA embarqués non autorisés, ainsi que les interactions des employés avec l'IA générative. Les organisations doivent vérifier les capacités de chaque outil, les environnements couverts et si la détection est continue ou dépendante d'un enregistrement manuel.

Comment BigID soutient-il la gouvernance de l'IA en entreprise ?

BigID aide les entreprises à découvrir leurs systèmes d'IA et les IA fantômes, à classifier les données qui les alimentent, à en retracer la provenance, à gérer les identités et les accès des IA, à évaluer l'exposition aux risques, à appliquer les politiques de sécurité, à automatiser les corrections et à générer des preuves conformes aux exigences d'audit. Son approche centrée sur les données relie directement la gouvernance de l'IA à la sécurité, à la confidentialité et à la conformité des données de l'entreprise.