Intelligence artificielle générative (IA) L'IA générative a révolutionné tous les secteurs d'activité. Elle permet aux machines de créer du contenu, d'imiter l'intelligence humaine et de résoudre des problèmes complexes de manière autonome. Pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA générative, les organisations doivent s'engager dans une démarche de transformation. préparation et automatisation des données, en veillant à ce que leurs données soient gérées, étiquetées et conformes aux normes éthiques et réglementaires. Il est essentiel d'apprendre à adopter l'IA tout en minimisant les risques à travers l’organisation, avec une approche centrée sur les données.
Le passage de l'analytique à l'IA
Avec l'adoption croissante de l'IA, on observe une transition de l'analytique vers l'IA, impactant les approches traditionnelles de catalogage, de gouvernance, de confidentialité, de sécurité, de qualité, de gestion des biais et de conformité des données. Cette transition implique de privilégier les données non structurées, plutôt que les approches traditionnelles privilégiant les données structurées. Étant donné qu'il s'agit du fondement de l'IA, sa compréhension et son la gestion des données non structurées est désormais plus importante que jamais – mais cela peut constituer un obstacle difficile à surmonter en raison du volume, de la vélocité et de la diversité de l’environnement d’une organisation.
De plus, face à l'augmentation du volume et de la rapidité des modifications des données, les gestionnaires ne peuvent plus suivre le rythme en utilisant des processus traditionnels et manuels. La seule façon de gérer le paysage des données d'aujourd'hui et de demain est l'automatisation et l'IA.
Afin de s’adapter et d’innover à la vitesse de l’IA, les organisations doivent être capables de :
- Contrôler quelles données peuvent être partagées, par qui, à qui LLM ou applications en IA.
- Auditer et inspecter les données partagées avec les LLM et l'IA - en fonction de vie privée, sensibilité, la réglementation et accéder
- Élaborer des politiques d'utilisation des données pour l'IA
- Appliquez ou soyez alerté lorsque la politique est violée.
C'est là que BigID arrive. Les organisations de toutes tailles utilisent BigID pour trouver, classer et cataloguer les données qu'ils connaissent – et celles qu'ils ne connaissent pas – et minimisent ensuite les risques, préparent les données pour l'IA et automatisent la gestion et l'optimisation des données.
Le rôle essentiel d'un catalogue et d'un inventaire de nouvelle génération de données non structurées
L'IA générative s'appuie sur des données d'entraînement - et ce que contiennent ces données d'entraînement peut conduire à violations de données, fuites, prises de décisions inexactes et bien plus encore.
Les données sur lesquelles l'IA est formée doivent être :
- Précis, à jour et non obsolète ou redondant
- Sécuritaire pour une utilisation selon l'usage, la résidence et le type
- Vérifié qu'il ne contient pas d'informations confidentielles ou sensibles
Les données se présentent sous diverses formes, des bases de données structurées aux contenus non structurés tels que les fichiers, les conversations, les e-mails et les images. Le catalogage et l'inventaire virtuel de ce paysage de données diversifié constituent une première étape essentielle pour atténuer les risques et préparer les données à l'IA. Ce sont les données non structurées – documents, feuilles de calcul, fichiers texte, e-mails, contenu de messagerie – qui sont essentielles et qui constituent la priorité pour une gestion responsable de l'IA.
Les organisations sont souvent confrontées à la tâche ardue de catégoriser et de décrire leurs données (sans parler de la découverte de données obscures et de données fantômes). Grâce à BigID, les clients peuvent automatiquement trouver, étiqueter et étiqueter leurs données, simplifiant ainsi l'organisation des données et améliorant l'efficacité de leurs opérations. modèles d'IA génératifs.
De plus, l'apprentissage de l'IA sur des données de mauvaise qualité, notamment des données dupliquées, similaires, redondantes ou obsolètes, peut affecter la précision et la sécurité des résultats du modèle d'IA lui-même. Les capacités uniques de BigID pour identifier les données similaires et dupliquées permettent de minimiser facilement les redondances, de préparer des ensembles de données sécurisés pour l'IA et de minimiser le risque de surexposition des données sensibles.
Données sensibles et données sombres nécessite un traitement spécifique pour se conformer aux réglementations en matière de confidentialité, aux cadres de sécurité et aux considérations éthiques. Pour anticiper l'ère de l'IA, vous devez identifier automatiquement les données sensibles de toutes sortes, qu'elles soient secrets, données réglementées, données critiques, données clients, la propriété intellectuelle, etc. – en ajoutant les étiquettes, les balises et les indicateurs nécessaires pour protéger votre organisation et vos parties prenantes.
BigID identifie automatiquement toutes sortes de données sensibles (secrets, mots de passe, données personnelles et clients, données financières, IP, données confidentielles, etc.) en ajoutant les étiquettes, balises et indicateurs nécessaires pour protéger votre organisation et vos parties prenantes. Les capacités de BigID en matière de prise en compte de l'identité, les organisations peuvent facilement contextualiser les données dans les différents magasins et types de données, permettant une découverte automatisée, une classification et une catégorisation précises, ainsi que des politiques et une application automatisées sur les données, en fonction du risque, de l'emplacement, du type, de la sensibilité, etc.
L'inventaire avec état de BigID identifie non seulement les données sensibles, mais garantit également que vous disposez d'un inventaire à jour des données non structurées ainsi que des données structurées et semi-structurées, le tout dans une seule vue, sur le multicloud. cloud hybride et sur site.
En savoir plus sur conformité cloud : sécurité et confidentialité des données.
Avec BigiD, les organisations peuvent garantir la sécurité de leurs données et les préparer à l'utilisation de l'IA. Elles peuvent contrôler quelles données peuvent être partagées, par qui et avec quels LLM ou applications d'IA ; elles peuvent auditer et inspecter les données partagées avec les LLM ; et elles peuvent élaborer des politiques d'utilisation des données dans les LLM et être en mesure de les appliquer ou d'être alertées en cas de violation. Les organisations disposent ainsi d'une compréhension constante et en temps réel de leur environnement de données, un facteur essentiel au succès de l'IA générative.
Identification des risques et détection des contenus toxiques
À l'ère des violations de données et des cybermenaces, l'identification des données à risque est primordiale. Les algorithmes avancés et les modèles d'apprentissage automatique de BigID identifient les risques potentiels, notamment les informations sensibles exposées à des accès non autorisés, garantissant ainsi la sécurité de vos données pour une utilisation générative de l'IA.
Afin de gérer les données pour l’IA, celles-ci doivent être exemptes de données personnelles et de données sensibles – et potentiellement valider qu’elles sont exemptes de toxicité et de biais.
Les combinaisons toxiques, comme la présence d'un identifiant client à côté d'un numéro de carte de crédit, peuvent avoir de graves conséquences si elles sont intégrées à des modèles d'IA génératifs. BigID détecte et identifie activement les combinaisons toxiques, les empêchant ainsi de contaminer vos données d'entraînement d'IA.
Vous pouvez personnaliser les éléments toxiques pour votre situation : qu'il s'agisse d'une combinaison de nom et d'adresse, de mot de passe et d'identifiant, de numéro d'identification et de relevé de compte. Identifier les combinaisons toxiques avant d'utiliser l'IA est essentiel pour minimiser les risques et renforcer la sécurité dès la conception de l'adoption de l'IA.
L'approche de BigID en matière d'identification des risques et de détection de contenu toxique repose sur des technologies de pointe, permettant aux organisations de gérer de manière proactive les risques liés aux données et de maintenir l'intégrité de leurs pipelines d'IA générative.
Assurer la conformité à l'éthique et à la réglementation de l'IA
Règlement sur la confidentialité des données, cadres de sécuritéet Lignes directrices éthiques en matière d'IA Les données évoluent constamment et il peut être difficile de suivre le rythme. Les fonctionnalités de conformité de BigID aident les organisations à garder une longueur d'avance en appliquant automatiquement des politiques en fonction du type de données et de la réglementation, en évaluant les données par rapport aux normes et cadres réglementaires les plus récents, en détectant les violations de conformité et en recommandant des mesures correctives, ainsi qu'en atténuant les risques de non-conformité.
Une fois ces politiques en place, il est plus facile de détecter les violations de conformité et de recommander des mesures correctives. Vous pouvez ainsi aligner vos pratiques en matière de données sur l'évolution des exigences éthiques et réglementaires. Vos initiatives d'IA générative restent ainsi innovantes, responsables, en minimisant les risques et en s'alignant sur la conformité et l'évolution de la réglementation.
Préparez vos données pour l'IA générative avec BigID
À l'ère de IA générativeLa préparation des données est la clé de la réussite. BigID permet aux organisations de cataloguer et d'inventorier leurs données, d'automatiser leur étiquetage, d'identifier et de minimiser les risques, de garantir la conformité éthique et réglementaire, et de rationaliser la préparation des données pour l'IA. Avec BigID, vous pouvez vous lancer en toute confiance dans l'IA générative et exploiter pleinement le potentiel d'innovation de l'IA tout en minimisant les risques, en respectant les normes éthiques et réglementaires et en générant davantage de valeur.
Démarrez votre parcours en IA en améliorer la sécurité des données pour l'IA – avec BigID, vous pouvez :
- Préparez les données de manière à ce qu'elles soient sûres pour l'IA et minimisez les risques de fuites et de violations de données
- Automatiser la gouvernance des accès et contrôler et gérer le risque interne (en identifiant même automatiquement les données auxquelles différents modèles ont accès, pas seulement les utilisateurs),
- Comprendre quelles données différents modèles consomment à des fins d'audit
- Gérer la confidentialité, la conformité et la sécurité des données qui alimentent l'IA
- Appliquez des contrôles sur l’ensemble du paysage des données pour maximiser l’impact de l’IA tout en minimisant les risques.
Découvrez comment BigID aide les entreprises à démarrer leur sécurité de l'IA et faites un essai routier aujourd'hui.
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