Il va sans dire que l'IA présente d'innombrables avantages pour les entreprises, mais elle n'est pas sans inconvénients potentiels. Par exemple, elle peut poser des problèmes de confidentialité, de sécurité, d'éthique et de droit.
Alors, comment évaluer ces enjeux, en maximisant les bénéfices de l'IA tout en minimisant son impact négatif ? Ce processus est connu sous le nom de Évaluation des risques liés à l'IA et est essentiel à tout approche responsable de l'IA.
Explorons cette idée plus en détail, en expliquant plus en détail ce qu’est exactement l’évaluation des risques de l’IA, pourquoi elle est importante et comment elle peut être mise en œuvre.
Qu’est-ce que l’évaluation des risques de l’IA ?
En général, Évaluation des risques liés à l'IA Il s'agit de toute méthode visant à identifier et à évaluer les menaces et vulnérabilités potentielles liées aux technologies d'IA. Cette méthode peut être mise en œuvre à l'aide de divers outils ou pratiques, mais elle est plus efficace lorsqu'elle est déployée dans un cadre formel.
Bien que l’évaluation des risques puisse, et doive, s’appliquer à l’utilisation de l’IA par votre entreprise, elle est également importante dans le contexte de toute fournisseurs tiersIl est important de savoir quels fournisseurs utilisent l'IA afin de pouvoir évaluer cette utilisation au regard des politiques de confidentialité et prendre des mesures pour maîtriser les risques associés grâce à des pratiques efficaces de gestion des risques. Ces risques peuvent inclure un manque de transparence dans l'apprentissage des modèles. biais algorithmique, un décalage avec les valeurs de votre entreprise ou un non-respect de la gouvernance de l’IA.
Quel est le lien entre l’évaluation des risques de l’IA, la gestion des risques de l’IA et la gouvernance de l’IA ?
Gouvernance de l'IA Décrit les politiques de sécurité générales élaborées pour garantir la sécurité et l'éthique des outils d'IA et le rester. Il définit les règles générales qui régissent la recherche, le développement et l'application de l'IA. En quoi diffère-t-il de l'évaluation et de la gestion des risques liés à l'IA ?
Les deux sont des parties individuelles de ceci gouvernance globaleIl s’agit de processus distincts au sein d’une discipline plus large qui détectent et préviennent les points de dommage pour les systèmes d’IA.
L’évaluation des risques, comme nous le savons, est le processus de découverte et de documentation des menaces et des faiblesses au sein du système d’IA et de ses processus.
La gestion des risques par l'IA intervient après l'évaluation des menaces potentielles. Il s'agit de réagir aux conclusions de l'évaluation, notamment en concevant des contrôles, des politiques et des stratégies d'atténuation pour réduire ou éliminer les risques. Si l'évaluation des risques par l'IA est une enquête, la gestion est davantage axée sur l'action.
Ensemble, ces processus constituent le fondement de Gestion de la confiance, des risques et de la sécurité de l'IA (AI TRiSM) — un cadre pour l’application de la gouvernance des risques dans des scénarios réels.
Pour un aperçu pratique de la manière dont AI TRiSM peut être mis en œuvre, voir cet article de blog de BigID.
Pour le dire simplement :
- La gouvernance de l’IA est le cadre qui définit les lignes directrices
- L'évaluation des risques de l'IA identifie ce qui pourrait mal se passer dans le cadre de ces règles
- La gestion des risques de l'IA aborde ces risques conformément aux règles
L'importance de l'évaluation des risques liés à l'IA pour une utilisation responsable de l'IA
Ces dernières années, l'adoption de l'IA a connu une augmentation notable, ses avantages (tels que l'innovation et l'efficacité) étant trop difficiles à résister. 60% des propriétaires d’entreprise ont exprimé leur conviction que la technologie améliorera les relations avec les clients et augmentera la productivité.
Toutefois, tout en poursuivant ces avantages, il est essentiel de ne pas oublier d'évaluer et de gérer les risques associés. Un cadre solide d'évaluation et de gestion des risques permettra de surmonter cette divergence entre les avantages et les inconvénients de l'IA et vous donnera la confiance nécessaire pour exploiter son potentiel sans compromettre son efficacité. éthique ou vie privée.
Examinons certains des problèmes associés à l’IA que les processus d’évaluation et de gestion des risques visent à résoudre.
Un examen plus approfondi des risques associés à l'IA
Avant de planifier comment évaluer et gérer les risques liés à l'IA, vous devez d'abord bien comprendre ce que sont ces signes et comment les repérer. Si certains sont évidents, d'autres sont plus subtils.
En général, les menaces se répartissent en trois catégories : la manière dont l’IA est entraînée, ses interactions avec les utilisateurs et les données sur lesquelles elle s’appuie. Ces facteurs doivent être soigneusement contrôlés afin d’éviter les manquements à l’éthique, les conséquences juridiques, les atteintes à la réputation ou les défaillances opérationnelles.
Risques liés aux données
L'intelligence artificielle s'appuie sur les données pour fonctionner. Cependant, comme tout ensemble de données, celles-ci peuvent être exposées à des violations, des attaques de cybersécurité ou des biais. Par conséquent, toutes les données utilisées par l'IA doivent être intègres dès le départ en termes d'intégrité, de confidentialité et de sécurité.
- Intégrité des données : Les modèles d'IA sont formés à l'aide de grandes quantités de données, de sorte que leurs performances ne sont fiables que dans la mesure où elles sont initialement saisies. Si les données d'entrée sont faussées, biaisées ou déformées, cela se répercutera sur les résultats, créant des informations fausses ou inexactes qui peuvent nuire aux performances ou à la réputation d'une organisation.
- Confidentialité des données : Il est courant aujourd’hui que les systèmes d’IA traitent des données sensibles ou Informations personnelles identifiables (IPI), car cela offre la possibilité d'améliorer considérablement la personnalisation et la prise de décision. Cependant, comme pour toute utilisation de données personnelles, cela comporte un risque d'atteinte à la vie privée, susceptible d'entraîner des conséquences réglementaires ou juridiques.
- Sécurité des données : Les systèmes d'IA constituent une cible privilégiée pour les cybercriminels et les acteurs malveillants en raison de la valeur considérable des données qu'ils traitent et stockent. Sans une stratégie d'atténuation des risques adaptée, ces systèmes peuvent être victimes de failles de sécurité telles que des attaques par inversion de modèle ou des empoisonnements de données, où les données sont délibérément manipulées pour corrompre les résultats.
Risques liés à la formation
La manière dont un modèle d'IA est entraîné détermine son comportement et ses performances futurs. Il est donc crucial de réussir cette première étape. Des processus d'entraînement inadéquats peuvent entraîner des dommages à long terme. Toutes les données d'entraînement doivent être de haute qualité et transparentes pour éviter tout problème potentiel.
- Biais de modèle et discrimination : Comme dans tout contexte, les biais peuvent conduire à une discrimination potentiellement préjudiciable. Malheureusement, l'IA peut involontairement devenir biaisée en fonction des données avec lesquelles elle est entraînée. Si ses sources ne sont pas représentatives, ses réponses peuvent être discriminatoires, ce qui constitue un risque qu'il convient de prendre en compte lors du développement de l'IA.
- Dérive du modèle : Comme les humains, les modèles d'IA vieillissent et peuvent perdre en précision et en cohérence à mesure que les données s'écartent de celles sur lesquelles ils ont été initialement formés. Ce phénomène doit être surveillé au fil du temps afin d'éviter une dégradation des performances.
- Manque de transparence : Les systèmes d'IA sont complexes et il peut parfois être difficile de déterminer comment ils prennent des décisions. Cela peut être risqué dans les secteurs réglementés où la responsabilité est primordiale, car cela entrave la détection des biais et érode la confiance dans les modèles.
Risques d'interaction
De par leur nature, les systèmes d'IA sont hautement interactifs, ce qui peut engendrer des menaces supplémentaires, outre celles associées aux sources d'information traditionnelles, comme les moteurs de recherche. Il est donc important de veiller à ce que leur utilisation n'entraîne pas de conséquences imprévues.
- Mauvaise utilisation ou mauvaise interprétation : Malgré leur utilité, s'appuyer excessivement sur les résultats générés par l'IA présente des risques pour la sécurité, notamment si les utilisateurs ne sont pas conscients des limites du modèle. Sans une formation adéquate sur les limites du système, l'utilisation de l'IA peut entraîner de mauvaises décisions et de fausses informations.
- Risques liés à l’autonomie : L'inquiétude la plus répandue concernant l'utilisation de l'IA concerne probablement son degré d'indépendance. Dans certains cas, les systèmes peuvent devenir imprévisibles ou générer des résultats incompatibles avec les intentions de l'organisation ou des utilisateurs. Il est donc essentiel de pouvoir superviser et contourner les résultats.
Respect de la conformité réglementaire
À mesure que l’utilisation de l’IA se développe, les lois qui la régissent se développent également, et le non-respect de ces lois entraîne de graves conséquences, allant de l’atteinte à la réputation à des poursuites judiciaires et à de lourdes amendes.
Quels sont donc les principaux points à surveiller lors de votre évaluation des risques liés à l'IA ? En général, les régulateurs surveillent l'utilisation de données non vérifiées, l'absence d'explication des décisions prises en matière d'IA et l'absence de documentation du processus, bien que les spécificités dépendent de chaque législation.
Certaines des normes les plus connues incluent la GDPR, le Loi européenne sur l'IA, ainsi que certaines lois sectorielles. Celles-ci prévoient souvent des conséquences en cas d'utilisation d'outils tiers non conformes ; il est donc important de rester vigilant en matière de sécurité de l'IA et lors de son déploiement.
Pour en savoir plus sur les règles à connaître, lisez notre guide réglementations mondiales sur l’IA en 2025.
Meilleures pratiques pour un cadre efficace d'évaluation des risques liés à l'IA
Présenter les cas d'utilisation et les objectifs de l'IA
Il est inutile d'utiliser des systèmes d'IA sans bien comprendre leur utilisation et leurs capacités. Commencez par une analyse approfondie des modèles d'IA utilisés par votre organisation et des tiers avec lesquels vous travaillez. Identifiez leur fonction et le contexte dans lequel ils opèrent. Cela constituera une base solide pour identifier et évaluer leurs risques potentiels.
Localiser les menaces possibles
Parcourez l'intégralité Cycle de vie de l'IA, de la formation et du déploiement à l'utilisation continue, et évaluer les risques à chaque étape. Quelles sont les menaces potentielles pour les données ? Comment le modèle fonctionne-t-il ? Y a-t-il des problèmes d'interaction avec les utilisateurs ? Cette partie de l'évaluation consiste à dresser une liste exhaustive de tous les points de blocage potentiels qui méritent d'être approfondis.
Catégoriser et hiérarchiser les risques
Une fois que vous connaissez tous les risques potentiels auxquels vous êtes confronté, vous pouvez les classer par catégories en fonction de leur gravité ou de leur probabilité d'évolution vers un véritable problème. Cela vous aidera à identifier les risques prioritaires à gérer et à corriger.
Aligner les risques sur les directives réglementaires et éthiques
Comment les risques que vous avez identifiés et hiérarchisés sont-ils liés aux lois et principes éthiques en vigueur ? Votre évaluation doit s'aligner sur les réglementations applicables, les normes du secteur et les nouveaux cadres de gouvernance de l'IA afin d'éviter toute non-conformité et de renforcer la confiance dans la sécurité de l'IA. Cet alignement constitue une base solide pour une gestion efficace des risques à mesure que vos systèmes d'IA évoluent.
Formulez vos cadres de gestion des risques liés à l'IA
Bien sûr, il ne suffit pas d'évaluer les risques liés à votre utilisation de l'IA : vous devez désormais prendre des mesures pour les surveiller et les contrôler (en d'autres termes, gérer les risques). Cela peut inclure des mesures de cybersécurité, des audits de biais, ou encore la formation des employés.
Pour en savoir plus sur la lutte contre les menaces liées à l'intelligence artificielle, découvrez notre article complet sur cadres et stratégies efficaces de gestion des risques liés à l’IA.
Suivi et examen continus
Les systèmes d'IA évoluent, et vos processus d'évaluation des risques doivent s'adapter. L'analyse de votre cadre d'évaluation n'est pas une activité ponctuelle : il doit être régulièrement révisé et surveillé afin de rester à jour avec l'évolution des risques et de garantir qu'aucune menace ou vulnérabilité émergente ne soit négligée.
BigID simplifie la gestion du cadre de gestion des risques de l'IA (RMF)
Comme mentionné précédemment, l'évaluation des risques liés à l'IA ne concerne pas uniquement les systèmes internes ; elle concerne l'ensemble de votre écosystème de données. De plus en plus de fournisseurs tiers utiliseront l'IA. Il est donc essentiel de savoir comment et où elle est utilisée pour maîtriser la gouvernance.
BigID vous offre des outils pour découvrir et gérer les risques liés à l'IA à grande échelle, avec une plateforme reconnue par les analystes et approuvée par les clients, des banques mondiales aux meilleures universités.
Il vous aide à identifier automatiquement où les modèles d'IA sont utilisés (à la fois en interne et chez les fournisseurs), à évaluer la manière dont les données sont traitées et à garantir la conformité avec les réglementations et les normes éthiques en constante évolution.
Rendez les risques liés à l’IA transparents et faciles à contrôler, afin que vous puissiez innover en toute confiance et profiter des avantages de l’intelligence artificielle sans compromis.
Planifiez une démonstration pour commencer dès aujourd'hui.
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