Toutes les entreprises doivent avoir des stratégies d’atténuation des risques, mais pour celles qui travaillent avec l’intelligence artificielle, gestion des risques est essentielle. En effet, si les pratiques traditionnelles de gestion des risques logiciels et de cybersécurité constituent une base, les qualités uniques de l'IA nécessitent une approche spécialisée.
Ce blog explique les complexités de l'adoption Gestion des risques liés à l'IAIl aborde les concepts fondamentaux des risques associés à l’IA et la mise en œuvre de cadres efficaces qui s’alignent sur le déploiement responsable de ces technologies.
Quels sont les risques potentiels associés aux systèmes d’IA ?
À mesure que les systèmes d'intelligence artificielle s'intègrent à nos vies, ils présentent des conséquences négatives et des menaces potentielles. Nous disposons de véhicules autonomes, de processus décisionnels algorithmiques, de systèmes d'IA génératifs intégrant des capacités de traitement du langage naturel aux chatbots, et bien plus encore. Ces technologies d'IA présentent donc des risques qui doivent être gérés avec prudence.
Les risques liés à l’IA englobent une série de préoccupations. Confidentialité de l'IA Des problèmes peuvent survenir suite à une collecte et une analyse de données non sécurisées. Des risques opérationnels peuvent survenir vulnérabilités de sécurité spécifiques aux modèles que des acteurs malveillants pourraient exploiter.
Des problèmes d'équité et de partialité peuvent survenir dans les algorithmes de prise de décision, ainsi que des problèmes de transparence liés à la compréhension de la manière dont les systèmes d'IA parviennent à leurs conclusions. Enfin, des entrées malveillantes pourraient compromettre la sécurité d'applications comme la robotique autonome.
Pour gérer efficacement les risques liés à l’IA, il faut une compréhension globale de ces pièges potentiels et la mise en œuvre de mesures correctives. stratégies et cadres atténuer et gérer les risques tout au long de la Cycle de vie de l'IA et la chaîne d'approvisionnement, du développement au déploiement.
Différence entre le risque lié à l'IA et le risque lié aux logiciels traditionnels
La gestion traditionnelle des risques logiciels se concentre sur les problèmes tels que les bugs, les défaillances système et les failles de sécurité. Ces problèmes découlent de mauvaises pratiques de sécurité lors de la conception, du déploiement ou de l'utilisation des outils d'IA.
Les risques associés à l'IA, en revanche, vont au-delà de ces préoccupations. Ces systèmes reposent sur des algorithmes complexes entraînés à partir de vastes quantités de données. Par conséquent, ils posent souvent des problèmes liés aux biais, à l'équité, à l'interprétabilité et aux implications éthiques de la prise de décision automatisée. Ils constituent donc des risques éthiques et juridiques, plutôt que de simples risques de sécurité.
Les cadres et méthodologies de gestion des risques existants conçus pour les applications logicielles traditionnelles ne sont pas adaptés pour atténuer les risques dans ces cas.
Bien sûr, certaines fonctionnalités des systèmes d'IA, bien que risquées, peuvent également offrir des avantages substantiels. Par exemple, l'utilisation modèles d'IA pré-entraînés et apprentissage par transfert est essentielle au processus de gestion des risques. Elle peut faire progresser la recherche, améliorer la précision et renforcer la résilience par rapport aux modèles et méthodologies alternatifs.
Vers utiliser l'IA de manière responsableIl est important de comprendre le contexte d'utilisation. Cela permet aux acteurs de l'IA (ceux qui travaillent avec elle, notamment les data scientists, les ingénieurs ML, les chefs de produit et les acteurs métier) d'évaluer le niveau de risque et de déterminer les meilleures pratiques et stratégies de gestion appropriées.
Contrairement aux logiciels conventionnels, les données constituent l'un des principaux risques associés aux technologies d'IA. Ces systèmes ont besoin de beaucoup de données pour apprendre et améliorer leurs résultats. Or, ces informations ne représentent pas toutes avec précision ni pertinence le contexte ou l'utilisation prévue du système. Par exemple, l'un des risques d'un système d'IA médicale pourrait être qu'il soit destiné aux patients âgés, mais qu'il ait été entraîné à partir de données provenant principalement de jeunes patients.
Dans certains cas, il n'existe pas de « bonne réponse » claire ni de vérité fondamentale, ce qui complique l'évaluation objective des résultats de l'IA et affecte la confiance dans l'IA. Comment garantir l'impartialité et la précision du système d'IA lorsque l'évaluation est basée sur rien ? Des problèmes tels que les biais préjudiciables et autres problèmes de qualité des données peuvent miner la confiance dans les systèmes d'IA.
Pourquoi vous avez besoin d'un cadre de gestion des risques liés à l'IA (AI RMF)
Les technologies d'intelligence artificielle peuvent potentiellement révolutionner les secteurs en automatisant des tâches routinières ou en extrayant des informations précieuses des données. Cependant, ces capacités ne sont pas sans risque. cadre de gestion des risques, tels que le cadre de gestion des risques de l'IA du NIST (NIST AI RMF) ou le Loi européenne sur l'IA, il est nécessaire d’introduire des pratiques d’IA qui atténuent ces problèmes et aident :
Maintenir la conformité
Diverses juridictions promulguent des lois pour régir les systèmes d’IA, et le respect de ces réglementations est essentiel. Cependant, un CGR IA ne se limite pas à des cases réglementaires pour gérer efficacement les facteurs de risque. C'est une nécessité, car une gestion efficace des risques renforce la résilience de votre organisation.
Inspirer la confiance des parties prenantes
Un CGR d'IA fournit un cadre structuré pour identifier, évaluer et atténuer les risques potentiels. Les pratiques de gestion des risques aident les organisations à démontrer leur engagement en matière de transparence, de responsabilité et d'imputabilité. Cette approche d'adoption de l'IA inspire confiance aux parties prenantes, notamment aux clients, aux investisseurs et aux partenaires.
Maintenir sa réputation
Les réseaux sociaux permettent aux informations, surtout aux mauvaises, de circuler rapidement. Tout incident impliquant l'IA, qu'il s'agisse d'algorithmes biaisés ou de violations de données, peut nuire gravement à la réputation de l'entreprise. Un système de gestion des risques (RMF) agit comme un bouclier protecteur, permettant d'anticiper et de réagir efficacement aux risques potentiels.
Cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST (NIST AI RMF)
Le Cadre de gestion des risques liés à l'intelligence artificielle du National Institute of Standards and Technology (NITS) est un ensemble de lignes directrices qui aident les organisations à développer, utiliser et gérer leurs systèmes d'IA de manière responsable. Il prend en compte la tolérance au risque, la mesure et la priorisation de l'organisation afin de l'aider à prendre de meilleures décisions en matière d'IA. Il propose une approche structurée pour identifier les risques potentiels et renforcer la fiabilité des systèmes d'IA.
La loi de l'UE sur l'intelligence artificielle (Loi de l'UE sur l'IA)
Lorsque le cadre de gestion des risques liés à l’intelligence artificielle du NIST est une ligne directrice, le Loi européenne sur l'IA Il s'agit d'un règlement qui garantit la sécurité et la transparence des systèmes d'IA. Il garantit également qu'ils respectent les droits fondamentaux des utilisateurs grâce à des pratiques d'IA responsables. Cette loi classe les systèmes d'IA en quatre niveaux de risque : minimal, limité, élevé et inacceptable. Chaque niveau comporte ses propres exigences et réponses aux risques. Les systèmes présentant des risques minimes et limités ne nécessitent que peu ou pas de surveillance humaine, tandis que les systèmes à haut risque font l'objet de contrôles plus stricts. L'utilisation de systèmes d'IA présentant un risque inacceptable est interdite.
Identifier les risques liés à l'IA
Pour gérer les risques liés à l'IA, il est essentiel de les identifier et de les catégoriser. Les principaux risques liés à l'IA couvrent plusieurs domaines critiques :
Vie privée
L'IA soulève des inquiétudes quant à la collecte et à l'utilisation invasives de données. Il est également essentiel d'être vigilant face à tout accès non autorisé aux informations sensibles. Il est important de reconnaître que, s'ils ne sont pas gérés avec soin, les systèmes d'IA peuvent compromettre involontairement la vie privée des individus.
Sécurité
Les systèmes critiques sont exposés à un risque d'accès non autorisé et à une vulnérabilité aux cybermenaces. À mesure que les algorithmes d'IA s'intègrent de plus en plus à vos structures organisationnelles, vous devez se protéger contre ces dangers, si vous souhaitez maintenir l’intégrité des opérations.
Justice
Les systèmes d'IA ne sont pas à l'abri des biais. Des problèmes d'équité surviennent lorsque les processus décisionnels sont biaisés. Il est essentiel d'identifier et d'éliminer les biais afin d'éviter toute discrimination dans les résultats algorithmiques et d'obtenir des résultats équitables pour divers groupes d'utilisateurs, tout en utilisant l'IA de manière responsable.
Transparence
La prise de décision par l'IA est souvent masquée par des algorithmes complexes, ce qui crée un manque de visibilité sur la manière dont le modèle prend ses décisions. Cela suscite des inquiétudes quant à l'existence de modèles inexplicables ou opaques. La transparence peut contribuer à instaurer la confiance et la compréhension au sein et à l'extérieur de votre organisation.
Sécurité et performance
L'IA présente un spectre de risques liés à la sécurité et à la performance. Des défaillances opérationnelles imprévues peuvent avoir des répercussions sur l'ensemble de l'entreprise. Les performances du modèle peuvent se dégrader au fil du temps. Il est essentiel de relever ces défis avec diligence pour garantir la fiabilité et la pérennité des systèmes d'IA.
Identifier le contexte de ces risques
Comprendre le contexte d'émergence des risques est essentiel pour une gestion ciblée des risques et une utilisation responsable de l'IA. Les contextes suivants offrent un cadre complet :
- Données: Qualité, source et utilisation du matériel de formation
- Sélection et formation du modèle : Choix algorithmiques et méthodologies de formation
- Déploiement et infrastructure : Défis liés au déploiement du système
- Contrats et assurances : Accords juridiques et mécanismes de transfert de risques
- Juridique et réglementaire : Conformité aux lois et réglementations applicables
- Affaires et culture : Politiques internes, lignes directrices éthiques et culture organisationnelle
Éviter les échecs courants de gestion des risques liés à l'intelligence artificielle
Les conséquences d'une mauvaise gestion des risques liés à l'IA peuvent être considérables. Il est essentiel d'adopter des stratégies proactives pour éviter les pièges courants. Voici quelques approches clés :
Automatiser la gestion des risques de l'IA
L'évaluation manuelle des risques liés à l'IA peut être chronophage, et les humains sont sujets aux erreurs. Pour y remédier, il est conseillé d'utiliser des outils d'évaluation des risques basés sur l'IA. Ces outils permettent d'analyser rapidement de vastes ensembles de données, d'identifier les risques potentiels et de mieux les gérer, afin de créer des systèmes d'IA fiables.
Validation en temps réel
Les évaluations statiques des risques peuvent ne pas être adaptées à la nature dynamique des opérations d'IA. Il est préférable de mettre en œuvre des modèles de risque adaptatifs et des mécanismes de validation en temps réel pendant le fonctionnement de l'IA. Ces outils surveillent et évaluent en permanence les risques, permettant ainsi de réagir immédiatement aux menaces et vulnérabilités émergentes.
Tests complets
Une gestion efficace des risques nécessite des tests approfondis. Une évaluation complète de différents scénarios et cas d'utilisation peut aider à identifier les faiblesses potentielles et vulnérabilités dans les systèmes d'IACela inclut des situations simulées qui imitent les conditions du monde réel, ce qui peut fournir des informations sur la façon dont l’IA fonctionne dans différentes circonstances.
Efficacité des ressources
Une utilisation inefficace des ressources peut nuire à l'efficacité des efforts de gestion des risques. Optimisez l'allocation des ressources afin que les outils, les technologies et l'expertise appropriés soient affectés aux domaines où ils peuvent avoir le plus d'impact sur la gestion des risques liés à l'IA. Cela contribue également à rationaliser les opérations.
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- Identification des informations personnelles identifiables et autres données sensibles : Découvrez et classez automatiquement les données structurées et non structurées pour les identifier PII Comme les numéros de carte de crédit, les numéros de sécurité sociale, les données clients, la propriété intellectuelle et d'autres données sensibles, sur l'ensemble de votre environnement. Identifiez précisément les données que vous stockez, avant qu'elles ne soient utilisées à mauvais escient dans des systèmes d'IA ou des LLM.
- Aligner avec les cadres de gouvernance de l’IA : Le développement et l’utilisation rapides de l’IA s’accompagnent de nouveaux cadres et réglementations en évolution comme le Décret exécutif sur l'IA et le Lignes directrices pour le développement d'une IA sécurisée— deux exigences qui exigent une utilisation responsable et éthique de l'IA. Notre approche « sécurisée dès la conception » permet à votre organisation de se conformer aux nouvelles réglementations en matière d'IA.
- Minimisation des données : Identifiez et minimisez automatiquement les données redondantes, similaires et dupliquées. Améliorez la qualité des données des ensembles d'entraînement d'IA, tout en réduisant votre surface d'attaque et en améliorant la sécurité de votre organisation.
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