En tant que IA agentique Lors du passage des projets pilotes expérimentaux au déploiement à l'échelle de l'entreprise, les organisations sont confrontées à un défi fondamental : Comment gouverner les systèmes autonomes qui raisonnent, agissent et prennent des décisions à travers des données, des modèles, des flux de travail et des écosystèmes tiers ?.
Selon le Gartner, D’ici fin 2026, 40 % des applications d’entreprise seront intégrées à des agents d’IA dédiés à des tâches spécifiques, contre moins de 51 000 000 aujourd’hui. Cette évolution promet des gains considérables en matière de productivité et de collaboration, mais elle introduit également de nouveaux risques. De nombreuses entreprises tentent de gérer l’IA multi-agents avec des contrôles conçus pour les applications statiques, ce qui crée des zones d’ombre concernant l’utilisation des données, la responsabilité et la conformité.
Pour déployer l'IA agentielle à grande échelle en toute sécurité, la gouvernance, la confidentialité et la sécurité doivent passer des documents de politique générale à la science politique. réalité opérationnelle.
L'impératif de gouvernance pour l'IA agentive
Les systèmes d'IA agentiques fonctionnent avec une autonomie croissante, interagissant souvent en temps réel avec des données sensibles ou réglementées. Cela soulève des questions cruciales concernant l'utilisation licite des données, le consentement, la responsabilité et la conformité aux réglementations telles que… GDPR, CCPA/CPRA, Loi indienne sur la protection des données personnelles numériques (DPDP), et les nouvelles lois spécifiques à l'IA.
Pour mettre en œuvre la gouvernance de l'IA agentielle, les entreprises ont besoin de capacités qui vont bien au-delà des contrôles traditionnels :
- Visibilité et traçabilité des données de bout en bout pour comprendre quelles données alimentent les agents d'IA, d'où elles proviennent et comment elles circulent entre les modèles et les fournisseurs
- Pipelines d'IA prenant en compte le consentement et les politiques qui appliquent des restrictions d'utilisation de manière dynamique, au moment opportun et pendant l'exécution du modèle
- Opérations de conformité automatisées, y compris Exécution du DSAR à travers des données non structurées, des bases de données vectorielles et la mémoire de modèles
- Surveillance continue des risques, des dérives et des biais pour détecter les erreurs de configuration, accès non autorisé, et les conséquences néfastes avant qu'elles ne s'aggravent
La gouvernance doit être intégrée au cycle de vie de l'IA lui-même, et non pas ajoutée après le déploiement.
Cognizant et BigID : Transformer l’IA responsable du principe à la pratique
Cognizant et BigID relèvent ce défi sous des angles complémentaires, comblant ensemble le fossé entre Intention de gouvernance de l'IA et application en temps réel.
Cadre de confiance pour une IA responsable de Cognizant Elle couvre l'intégralité du cycle de vie de l'IA, de la gouvernance et de l'évaluation des risques à la conception de la solution et à la supervision post-déploiement. Elle s'appuie sur une plateforme de confiance modulaire qui permet l'explicabilité, les tests et la surveillance des agents. Cognizant est notamment le premier fournisseur mondial de services informatiques accrédité à ISO/CEI 42001:2023, la norme internationale pour les systèmes de gestion de l'IA.
L'approche de Cognizant met l'accent sur :
- Gouvernance prête à être auditée conforme aux normes ISO, NIST et OCDE
- Supervision exercée par l'humain, y compris les protocoles d'escalade, les exercices d'équipe rouge et les plans de réponse aux incidents
- Évaluations des risques éthiques évaluer les risques potentiels et les conséquences imprévues avant le lancement
- Modèles d'engagement interfonctionnels qui rassemblent les parties prenantes des domaines juridique, de la protection de la vie privée, des risques, des sciences des données et des affaires
Là où Cognizant définit la gouvernance de l'IA, BigID fournit les solutions. couche de visibilité et de contrôle des données nécessaire pour rendre la gouvernance opérationnelle à grande échelle.
Gouvernance axée sur les données de BigID pour l'IA agentielle
BigID offre aux organisations découverte et les mesures d'application dont ils ont besoin pour encadrer l'IA — de la gestion l'IA fantôme pour sécuriser les flux de données d'entraînement et garantir une utilisation responsable.
Les principales fonctionnalités comprennent :
Entrées d'IA sécurisées et fiables
- Nettoyage des données par l'IA pour expurger, tokeniser ou remplacer les données sensibles avant leur entrée dans les pipelines d'IA
- Étiquetage et confiance des données IA classer et valider les données en fonction de leur sensibilité, du consentement, de leur provenance et de leur statut juridique.
Contrôler l'utilisation de l'IA
- Protection rapide détecter et masquer les données sensibles lors des interactions avec l'IA sans perturber l'expérience utilisateur
- Employé et Contrôles d'accès des agents afin de mettre en place des garde-fous sur la manière dont les copilotes, les agents et les LLM peuvent accéder aux données
Détecter et gérer les risques liés à l'IA
- Shadow AI Discovery permet d'identifier les modèles, agents, copilotes et outils non autorisés, et de retracer les données sensibles auxquelles ils accèdent.
- Gestion de la posture de sécurité de l'IA (SPM) pour surveiller les risques de configuration, les anomalies et l'exposition des données dans les systèmes d'IA
Mettre en œuvre une gouvernance à grande échelle
- Évaluations automatisées des risques liés à l'IA aligné sur RMF de l'IA du NIST, ISO 42001, et les politiques internes
- Mesures correctives et d'application de la loi restreindre l'accès, réétiqueter les données, bloquer l'utilisation ou déclencher des flux de travail de réentraînement
- WatchTower pour l'IA et les données assurer une visibilité continue, des alertes et remédiation intégrée à travers les pipelines d'IA
En ancrant la gouvernance de l'IA dans le contexte réel des données, BigID fait le lien entre sécurité, confidentialité, conformité et gouvernance, permettant aux organisations de passer d'une simple visibilité à une véritable gouvernance. un contrôle efficace.
L'IA responsable en action : principaux enseignements de Cognizant et BigID
Pour explorer comment ces principes se traduisent en actions concrètes, Cognizant et BigID ont récemment collaboré sur le webinaire L'IA responsable en action : automatiser la protection de la vie privée, la conformité et la confiance. La discussion a mis en lumière plusieurs thèmes auxquels les entreprises sont confrontées dans le cadre de leurs initiatives en matière d'IA agentielle :
- L'IA responsable commence par des principes clairs— L’équité, la transparence, la responsabilité, la sécurité et une conception centrée sur l’humain doivent façonner la manière dont les systèmes d’IA sont construits et évalués
- La conformité doit être intégrée, et non ajoutée a posteriori., avec des contrôles intégrés directement dans le cycle de vie du développement de l'IA et des logiciels
- L'automatisation permet à la fois rapidité et confiance, permettant aux organisations d'innover rapidement tout en préservant la gouvernance et la confidentialité
- L'appropriation transversale est essentielle, avec des conseils en IA couvrant les équipes technologiques, de confidentialité, juridiques, de gestion des risques et commerciales
- La transparence engendre une confiance durable, appuyée par des résultats mesurables et une responsabilité partagée
Construire un avenir de confiance pour l'IA
L'IA agentique recèle un potentiel énorme, mais seulement si la confiance est inscrite à sa base. Cognizant et BigID offrent ensemble une puissante combinaison de cadres de gouvernance, automatisation de la protection de la vie privée et surveillance continue fondée sur les données pour aider les entreprises à déployer l'IA de manière responsable.
À mesure que les agents d'IA s'intègrent aux fonctions essentielles des entreprises, la confiance sera le facteur déterminant de leur adoption à grande échelle. Les organisations qui mettent en œuvre la confiance – de la gouvernance des données et du respect du consentement à la supervision et à la correction des modèles – atténueront non seulement les risques juridiques, éthiques et de sécurité, mais favoriseront également une innovation plus rapide, un meilleur retour sur investissement et des résultats d'IA plus fiables.
À l’ère de l’IA autonome, la confiance n’est plus un idéal. Elle est opérationnelle – et essentielle.
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