Gestion des risques liés à l'IA

Origine

Les premiers risques liés à l'IA portaient sur la précision des modèles et la qualité des données, principalement dans les environnements de R&D. Avec l'arrivée de l'IA dans les systèmes de production, les risques se sont étendus à davantage de vecteurs.

Évolution

Aujourd'hui, les risques s'étendent à :

• Biais et discrimination dans la prise de décision de l'IA
• Vulnérabilités de sécurité (par exemple, injection rapide, vol de modèle)
• Non-conformité réglementaire due à une IA opaque ou inexplicable
• Perte de surveillance ou de responsabilité humaine
• Utilisation abusive de l'IA générative ou des systèmes de surveillance

Ces risques exigent des programmes d’atténuation des risques structurés et interfonctionnels.

• Risques d'intégrité des données – Données de formation de mauvaise qualité ou biaisées introduisant des résultats erronés

• Risque du modèle – Comportement imprévisible ou opaque du modèle entraînant un impact opérationnel ou juridique

• Risque pour la vie privée – Exposition ou inférence de données personnelles à partir des résultats du modèle

• Risque de sécurité – Exploitation des systèmes d’IA via des entrées hostiles ou malveillantes

• Risque de conformité – Non-conformité avec les lois ou les politiques relatives à l’utilisation responsable de l’IA

• Risque éthique / opérationnel – Dommages causés par une mauvaise utilisation, des hallucinations ou un manque de surveillance humaine

L'IA présente des risques complexes tels que l'exposition des modèles, la fuite involontaire de données ou leur exploitation par des acteurs malveillants. La gestion des risques aide les équipes de sécurité à intégrer des mesures de protection tout au long du cycle de vie de l'IA : sécurisation des pipelines de données, validation du comportement des modèles et contrôle de l'accès aux systèmes d'inférence sensibles.

La gestion des risques liés à l'IA garantit la conformité des systèmes aux lois sur la protection des données, telles que le RGPD et la loi HIPAA. Les équipes chargées de la confidentialité se concentrent sur la gestion des risques tels que la surexploitation des données personnelles, la mémorisation des modèles et la réidentification à partir des sorties.

Ces équipes utilisent la gestion des risques liés à l'IA pour établir des cadres d'IA responsables, vérifier l'équité des algorithmes et mettre en œuvre des structures de responsabilisation. Elle contribue également à la préparation réglementaire aux normes telles que NIST AI RMF, ISO/IEC 23894 et aux nouvelles législations mondiales sur l'IA.