Nous avons beaucoup parlé de la façon dont Gouvernance de l'IA est nécessaire en raison des risques bien documentés qui pourraient affecter les systèmes d'intelligence artificielle, notamment en ce qui concerne la sécurité des données et la protection de la vie privée.
AI TRiSM est le dernier cadre en date qui vise à atténuer certains des problèmes les plus flagrants rencontrés par les entreprises qui développent et utilisent des modèles d'IA. Voyons de quoi il s'agit et en quoi il est utile.
Intelligence artificielle : gestion de la confiance, du risque et de la sécurité : Qu'est-ce que le cadre AI TRiSM ?
AI TRiSM, ou AI Trouille, Risk, et Sécurité Mgestionest définie par Gartner comme un cadre pour les technologies de l'IA qui soutient "la gouvernance des modèles, la fiabilité, l'équité, la fiabilité, la robustesse, l'efficacité et la protection des données".
Il s'agit d'une tendance technologique en plein essor qui vous aide à détecter et atténuer les risques auxquels votre modèle d'IA pourrait être confronté.
Bien entendu, il peut être utile de rappeler rapidement les problèmes auxquels les modèles d'IA peuvent être confrontés s'ils ne sont pas gérés correctement.
Les risques liés à l'IA et leur incidence sur votre entreprise
Explicabilité
Une partie très importante du développement de l'IA consiste à savoir comment un modèle traite les données, en particulier pour les applications à enjeux élevés qui nécessitent des pratiques d'IA responsables. Vous devez être en mesure d'expliquer comment le modèle prend ses décisions, quelles données il utilise et pourquoi il a besoin de ces informations.
La raison pour laquelle cela est important est que le système reste responsable, ce qui permet aux utilisateurs et aux parties prenantes de lui faire confiance. Si vous savez pourquoi et comment il parvient à une conclusion, vous pouvez vous fier à ses résultats. Si le traitement a lieu dans une "boîte noire", vous ne pouvez pas être sûr qu'il soit exact ou impartial.
Le manque d'explicabilité est un risque pour les modèles d'IA, car il les rend plus difficiles à déboguer et sape la confiance dans l'IA. Il s'agit également d'une responsabilité juridique et réglementaire, et si les utilisateurs ne peuvent pas faire confiance, ils sont moins susceptibles de l'adopter.
Modèle de sécurité
Tout comme les logiciels et les bases de données, un outil d'IA est susceptible d'être endommagé. l'utilisation abusive par des acteurs extérieurs. En utilisant des techniques telles que l'injection de messages, l'empoisonnement de modèles, les attaques adverses, l'extraction de modèles, etc., ces personnes peuvent amener un modèle d'IA à produire de mauvais résultats.
Un chatbot qui donne de mauvaises réponses est un inconvénient, mais il peut nuire à votre réputation. En revanche, une application critique qui prend de mauvaises décisions peut être préjudiciable aux utilisateurs. Là encore, il peut s'agir d'un problème de confiance avec les utilisateurs, mais aussi d'un problème de sécurité.
Risques liés à la confidentialité des données
Tous les modèles d'IA sont formés sur des données, et certaines d'entre elles peuvent être des informations sensibles ou personnelles. Par exemple, si vous avez entraîné votre modèle d'IA sur des informations clients provenant de votre CRM, certaines de ces données sont les informations personnellement identifiables qui est protégé par les lois sur la confidentialité des données.
Conformément à cette réglementation, vous devez informer le consommateur dont vous stockez les informations de la raison pour laquelle vous le faites et de l'usage qui en sera fait. Ainsi, le consommateur doit savoir si ses informations sont utilisées pour former des modèles d'IA. Il doit également être informé de la manière dont les données sont utilisées pour la formation, des raisons pour lesquelles elles le sont et de la durée de leur conservation.
Cela est lié à l'exigence d'explicabilité, car vous devez connaître le comment et le pourquoi des exigences en matière de données pour obtenir un consentement éclairé de la part des clients.
L'autre exigence de cette réglementation est que ces informations sensibles doivent être protégées, de sorte que seules les personnes autorisées puissent les consulter. En l'absence de garanties appropriées, un modèle d'IA générative ou un chatbot pourrait être contraint d'exposer des informations sensibles sur les clients s'il reçoit les bonnes (ou mauvaises, selon le point de vue) invites.
Même sans tenir compte des lois sur la protection de la vie privée, si les clients découvrent que votre modèle révèle leurs informations personnelles à des personnes non autorisées, ils cesseront de vous faire confiance, ce qui nuira à votre réputation. Avec les lois sur la protection de la vie privée, et Mesures de sécurité en matière d'IACependant, vous risquez d'en subir les conséquences juridiques.
Conformité au règlement
Les exigences en matière de confidentialité des données ne constituent pas vraiment un risque, mais vous êtes tenu de les respecter. Cela signifie que vous devez savoir quelles sont celles qui s'appliquent à vous. Supposons que vous ayez des clients dans le monde entier. Certaines réglementations, comme la GDPR dans l'Union européenne (UE), s'appliquent à toute personne qui se trouvait dans la région au moment où les données ont été collectées. D'autres, comme le CCPAne protègent que les personnes résidant en Californie.
Certaines lois exigent consentement explicite (opt-in)où vous avez besoin autorisation explicite pour collecter des données, tandis que d'autres suivent un modèle de non-participation (opt-out), qui fait peser la responsabilité sur les clients.
Ces règlements exigent que vous ayez une bonne raison de collecter des informations et imposent des limites à la vente de ces données. Vous devez également disposer d'un plan d'élimination des informations une fois que l'objectif est atteint.
Vous devez également démontrer que vous avez mis en place des mesures de sécurité adéquates pour protéger les informations et disposer de documents attestant du consentement.
Le non-respect de ces lois peut, comme nous l'avons dit précédemment, entraîner des sanctions et des répercussions juridiques.
Les piliers de l'IA TRiSM
Puisque Gartner a inventé le terme et l'a défini, voyons quels sont, selon l'entreprise, les éléments suivants quatre grands principes du cadre AI TRiSM :
Explicabilité et contrôle des modèles d'IA
Comme nous l'avons appris précédemment, la capacité d'explication est essentielle pour les modèles d'IA. AI TRiSM met l'accent sur la transparence dans la manière dont les informations sont traitées et les décisions prises, car elle est très importante pour instaurer la confiance avec les utilisateurs.
La surveillance du modèle est un élément important de l'explicabilité. Il s'agit d'observer le comportement du modèle au fil du temps pour s'assurer qu'aucun biais ou anomalie ne se glisse dans le modèle. Il est tout à fait naturel que les données utilisées pour former un modèle deviennent obsolètes au bout d'un certain temps. Le suivi des sorties permet de détecter cette dégradation des données avant qu'elle n'affecte les performances de manière significative.
ModelOps
L'exploitation des modèles, ou ModelOps, est le processus de gestion du cycle de vie d'un modèle d'IA. Il englobe tous les processus et systèmes pour :
- Déploiement du modèle
- Surveillance des modèles
- Maintenance du modèle
- Modèle de gouvernance
Sécurité des applications d'IA
Comme toutes les technologies, l'IA est exposée aux cyberattaques. Toutefois, les types d'attaques auxquelles elle est sensible et les risques potentiels associés à l'adoption de l'IA sont différents des autres types de logiciels et d'applications. La sécurité des applications d'IA, ou AI AppSec, est conçue pour promouvoir la sécurité dans tous les composants du modèle. Elle couvre le matériel, les bibliothèques logicielles et les outils pour une gestion efficace des risques.
Vie privée
Comme nous l'avons déjà établi, la confidentialité des données n'est pas seulement une exigence éthique, c'est aussi une exigence juridique. Cet aspect du cadre AI TRiSM vous aide à élaborer des politiques et des procédures pour collecter, stocker, traiter et enfin éliminer les données des utilisateurs en toute sécurité et conformément aux réglementations en matière de protection de la vie privée.
Avantages de la mise en œuvre des principes de l'IA TRiSM
Les principaux avantages de l'AI TRiSM sont inscrits dans son nom : confiance, risque et sécurité. Examinons-les plus en détail :
Amélioration de la confiance dans l'IA
AI TRiSM permet d'améliorer les performances, les résultats et la fiabilité de votre modèle d'IA. Il est également plus transparent dans la manière dont il fonctionne et traite les informations. Plus important encore, il s'attache à préserver la sécurité des informations personnelles sensibles utilisées par votre modèle d'IA. Ainsi, vos utilisateurs peuvent lui faire confiance à tous les niveaux.
Risque réduit
En mettant l'accent sur l'AppSec de l'IA, la surveillance des modèles et la confidentialité, AI TRiSM contribue à atténuer les risques liés à la sécurité et à la réglementation. Il vous aide à détecter les défaillances du système et les failles de sécurité. En outre, il vous informe de manière proactive des vulnérabilités de votre système et de vos processus.
Amélioration de la conformité réglementaire
La mise en œuvre du cadre AI TRiSM vous aide à vous conformer plus facilement à la réglementation. En définissant une stratégie pour protéger les données des consommateurs contre tout accès non autorisé, le cadre vous aide à préserver la confidentialité et à éviter les sanctions.
En somme, en aidant votre système d'IA à devenir plus transparent, sécurisé et conforme, AI TRiSM renforce la confiance de vos utilisateurs et parties prenantes, sécurise votre modèle et vos données, et vous permet de rester du bon côté de la réglementation.
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