Gouvernance de l’IA

Qu’est-ce que la gouvernance de l’IA ?

Pour résumer, la gouvernance de l’IA couvre les règles et les responsabilités qui aident les organisations à utiliser l’IA de manière sûre, responsable et efficace. Elle définit qui est responsable des décisions en matière d’IA, quelles données peuvent être utilisées, comment les modèles sont évalués, comment la sécurité est traitée, comment les systèmes d’infrastructure sont conçus pour l’IA, comment les risques sont gérés et comment les systèmes d’IA sont surveillés après leur déploiement.

La gouvernance de l’IA peut s’appliquer à de nombreux types d’IA, intégrant ainsi l’entraînement et l’ajustement des modèles, le machine learning, les outils d’IA générative, l’analyse prédictive, les agents d’IA, les systèmes de vision par ordinateur et les applications d’IA tierces. Elle peut également s’appliquer tout au long du cycle de vie de l’IA, de la sélection des cas d’utilisation et de la préparation des données au développement, à l’entraînement, au déploiement, à la surveillance et au retrait des modèles.

La gouvernance de l’IA est essentielle, car elle peut affecter les décisions commerciales, l’expérience client, les workflows des employés, la sécurité, la confidentialité et la conformité réglementaire. Sans une gouvernance claire, les organisations peuvent avoir du mal à comprendre où l’IA est utilisée, sur quelles données elle s’appuie, qui est responsable des décisions et si les résultats sont exacts, justes, sécurisés et explicables.

Une bonne gouvernance de l’IA aide les organisations à innover en toute confiance. Elle crée un moyen structuré d’approuver les cas d’utilisation de l’IA, de gérer les risques, de protéger les données sensibles, de surveiller les performances et de réagir lorsque les systèmes d’IA se comportent de manière inattendue.

Au sein des équipes, la gouvernance de l’IA peut également contribuer à réduire l’IA fantôme, c’est-à-dire l’utilisation par les employés d’outils d’IA non approuvés, sans surveillance. C’est important, car les données sensibles, la propriété intellectuelle ou les informations réglementées peuvent être exposées si les outils d’IA sont adoptés sans politiques ni contrôles clairs.

La gouvernance de l’IA fonctionne en créant un processus structuré pour gérer l’IA de l’état de projet à la production. Elle commence avant le déploiement d’un modèle ou d’un outil, et se poursuit tant que le système d’IA est utilisé.

Un processus type de gouvernance de l’IA assure les tâches suivantes :

• Prise en charge des cas d’utilisation et classification des risques.
• Examen des données, évaluation de la confidentialité et contrôle de la sécurité.
• Évaluation, test et approbation du modèle ou de l’outil.
• Contrôles de déploiement, documentation et gestion des accès.
• Surveillance continue des performances, des dérives, des biais, de la sécurité et de la conformité.

Ce processus aide les équipes à décider quels cas d’utilisation de l’IA sont appropriés, lesquels nécessitent un examen plus approfondi et lesquels ne doivent pas se poursuivre sans contrôles supplémentaires.

Pour lancer leur programme de gouvernance de l’IA, les organisations seront bien avisées de créer un modèle opérationnel pratique au lieu de tenter de gérer simultanément tous les risques liés à l’IA. L’objectif est de construire une structure adéquate pour guider le passage à l’IA tout en permettant aux équipes d’innover.

• Un point de départ efficace consiste à :
• Créer un inventaire des cas d’utilisation, des outils, des fournisseurs et des modèles d’IA.
• Définir des politiques d’IA pour l’utilisation des données, les outils approuvés, la supervision humaine et les risques acceptables.
• Classer les cas d’utilisation de l’IA par impact commercial, sensibilité aux données et exposition réglementaire.
• Désigner des responsables dans les équipes commerciales, juridiques, de sécurité, de données, de conformité et informatiques.
• Mettre en place des processus d’examen, d’approbation, de surveillance et de reporting.

Dans les entreprises, la gouvernance de l’IA doit être reliée à des programmes existants tels que la gouvernance des données, la cybersécurité, la confidentialité, la conformité, la gestion des risques fournisseurs, la gouvernance du cloud et la gestion des risques liés aux modèles.

Les outils de gouvernance de l’IA aident les organisations à gérer les politiques, les risques, les approbations, la surveillance et les preuves de conformité de l’IA à grande échelle. Ils sont particulièrement utiles lorsque le passage à l’IA sollicite plusieurs équipes, unités commerciales, régions ou environnements réglementés.

Fonctionnalités importantes :

• Inventaire de l’IA et suivi des cas d’utilisation.
• Classification des risques, workflows d’approbation et application des politiques.
• Documentation du modèle, traçabilité des données et preuves d’audit.
• Surveillance des dérives, des biais, des performances, de la sécurité et de la conformité.
• Risque lié aux fournisseurs, vérification des modèles tiers, reporting et intégrations.

Les organisations doivent également évaluer la qualité de la connexion entre un outil de gouvernance de l’IA et les systèmes existants, tels que les catalogues de données, les plateformes de MLOps, les outils d’identité, les plateformes cloud, les outils de sécurité, les systèmes de tickets et les workflows de reporting de conformité.

HPE prend en charge la gouvernance de l’IA en appliquant des principes d’IA responsables, une infrastructure d’IA sécurisée, des capacités de cloud hybride, des services de conseil et des solutions d’entreprise qui aident les organisations à opérationnaliser l’IA avec un contrôle accru.

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