Alors que l’intelligence artificielle (IA) transforme les industries à une vitesse vertigineuse, les secteurs d’activité et les gouvernements commencent tout juste à s’attaquer aux implications de cette technologie révolutionnaire. Un problème majeur est apparu : les préoccupations relatives à la confidentialité des données. Entre les éventuelles violations de données et les sociétés qui utilisent vos données pour former leurs propres modèles (et peut-être aider vos concurrents par la même occasion), les entreprises sont préoccupées. En effet, la protection de la vie privée est devenue une telle préoccupation que les gouvernements de l’Union européenne ont émis des avertissements pour que les entreprises s’attaquent aux problèmes de confidentialité des données avant de lancer des applications d’IA générative.
Alors que l’IA joue un rôle central dans l’automatisation des processus et les efforts de transformation numérique, la compréhension des principes fondamentaux de l’IA privée est essentielle pour protéger vos données et celles de vos clients. Examinons ce que signifie l’IA privée et quels en sont les avantages.
[ Découvrez comment rendre l’intelligence artificielle opérationnelle sans compromettre la confidentialité des données : Mise en œuvre de l’intelligence artificielle privée : guide pratique. ]
Qu’est-ce qui rend l’IA privée ?
L’IA privée fait référence aux méthodes de conception et de déploiement des technologies d’IA qui respectent la vie privée et le contrôle des données des utilisateurs et des organisations. À bien des égards, il s’agit d’une philosophie, mais elle n’est pas entièrement partagée par les fournisseurs d’IA. Par exemple, de nombreux fournisseurs utilisent les données de leurs clients pour entraîner leurs propres modèles d’IA. Cette démarche s’inscrit dans le cadre de l’approche technologique « vos données sont notre monnaie » adoptée par de nombreuses organisations. Malheureusement, cette approche peut entraîner des fuites de données privées et, surtout, aider vos concurrents. Une véritable IA privée ne partagera pas vos données et ne les utilisera en aucune façon pour affiner les modèles.
IA privée : trois facteurs essentiels
Pour suivre véritablement la philosophie de l’IA privée, l’IA doit respecter au moins trois principes fondamentaux.
[ Qu’est-ce qui différencie l’IA privée de l’IA publique ? Lire l’article, IA privée et IA publique : 4 faits essentiels . ]
1. Les modèles sont entraînés exclusivement sur vos données.
Pour commencer, l’IA privée s’entraîne sur vos données, et uniquement sur vos données. Les modèles d’IA publics s’entraînent généralement sur de vastes ensembles de données. Les grands modèles linguistiques (LLM) tels que ChatGPT, par exemple, entraînent leur ensemble de données sur un large éventail de données provenant d’Internet (bien qu’il faille encore de nombreuses heures à des employés humains pour s’assurer que le chatbot renvoie des réponses pertinentes). Cela illustre le problème que pose l’utilisation d’un trop grand nombre de points de données : il faut toujours filtrer le bruit pour obtenir le bon signal. Autrement dit, il faut passer au crible des ensembles de données massifs pour obtenir des informations précieuses. Mais les grands fournisseurs de clouds publics s’entraînent également sur de vastes ensembles de données, y compris celles de leurs propres clients.
En revanche, les modèles d’IA privés sont construits uniquement sur vos données. Les résultats sont adaptés à votre organisation, ce qui les rend beaucoup plus précis. Supposons que vous souhaitiez créer un modèle d’IA qui classe les documents entrants. Grâce à la conception low-code, vous pouvez rapidement entraîner un modèle à l’aide des documents réels que vous avez reçus comme ensemble de données représentatif. À partir de là, le modèle d’IA peut classer automatiquement les documents entrants. Ce modèle reste confidentiel et permet d’obtenir des classifications et des résultats plus précis.
2. Vous ne perdez jamais le contrôle des données.
Deuxièmement, les données doivent toujours rester sous votre contrôle. L’organisation qui fournit des services d’IA ne doit pas utiliser vos données pour entraîner ses propres modèles.
À première vue, la pratique de l’entraînement sur vos données peut sembler anodine. Il n’y a qu’une seule entreprise qui les voit, n’est-ce pas ? Mais l’histoire ne s’arrête pas là. Tout d’abord, vous ne savez jamais vraiment comment ils utiliseront vos données. Deuxièmement, les réglementations exigent souvent que les données restent confidentielles et que les utilisateurs aient la possibilité de les supprimer. Par exemple, le RGPD de l’UE exige le « droit à l’oubli » dans le cadre de ses dispositions. Si un tiers détient les données de vos clients et que ceux-ci demandent leur suppression, il se peut que vous ne puissiez pas accéder à leur demande. Vous devez avoir un contrôle total sur vos propres données.
3. Les modèles d’IA sont propres à votre organisation et ne sont jamais partagés.
Ce ne sont pas seulement vos données, mais aussi les modèles que vous utilisez qui doivent rester privés. Les modèles d’IA peuvent être un facteur de différenciation concurrentielle, et les modèles d’IA privés tiendront compte des nuances de votre organisation. Lorsque les entreprises utilisent vos données pour entraîner leurs propres modèles, elles aident vos concurrents en partageant les informations qu’elles obtiennent avec l’ensemble de leur base d’utilisateurs. Cela signifie que vos modèles peuvent finir par aider vos concurrents.
Sécurité de l’IA privée.
Il est essentiel de noter que la confidentialité des données nécessite également une base solide en matière de cybersécurité. Si vous créez des modèles de données privés avec une équipe interne de science des données, vous aurez besoin d’experts en sécurité au sein de l’équipe. Mais si vous choisissez un grand fournisseur pour votre IA, y compris ceux qui offrent la possibilité de créer facilement des modèles d’IA privés, assurez-vous qu’il dispose de pratiques robustes en matière de défense en profondeur, y compris une surveillance active de la sécurité pour protéger l’infrastructure et les systèmes et un cryptage solide de bout en bout pour rendre les données impossibles à déverrouiller, même en cas de vol.
Pourquoi l’IA privée est-elle importante ?
L’IA évolue rapidement et les organisations peuvent adopter des solutions à la hâte pour ne pas se laisser distancer. Mais il est important de ne pas abandonner les règles de base de l’engagement dans la course à l’adoption de la dernière technologie de productivité.
La confidentialité des données est un élément important à prendre en compte dans toutes les décisions technologiques. Nous ne pouvons pas perdre de vue ce fait dans la course aux avantages qu’apporte l’IA en matière de productivité. Les organisations doivent toujours respecter les règles de conformité, telles que le « droit à l’oubli » dans le cadre des dispositions du RGPD de l’UE ou les règles de confidentialité en matière de soins de santé selon les lois américaines HIPAA. L’idée d’utiliser des fournisseurs publics d’IA, en particulier les grands fournisseurs de clouds publics, pourrait donc ne plus être d’actualité. Et cela montre l’importance d’une gouvernance solide autour de l’IA à mesure que le domaine progresse.
[ Écoutez Matt Calkins, PDG d’Appian, parler des avantages de l’IA privée par rapport à l’IA publique. Regardez la vidéo de la conférence Appian World 2023. ]
Mais il n’y a pas que les réglementations qui rendent l’IA privée essentielle. C’est une question de bon sens. L’entraînement sur vos propres données est presque toujours une meilleure option. Vous aurez un modèle d’IA beaucoup plus ciblé s’il a été construit à partir des éléments de base de vos propres données. Cela se traduira par une diminution des erreurs et une augmentation de la productivité de votre personnel.
L’IA privée est l’avenir de l’IA.
Les régulateurs de tous les pays sont de plus en plus confrontés aux implications de l’adoption généralisée de l’IA. Si une grande attention a été accordée à la réduction des préjugés inhérents ou à l’atténuation des problèmes potentiels de sécurité nationale, la protection de la vie privée a également été au centre de bon nombre de ces discussions. Et pour cause, les modèles publics d’IA pourraient être voués à l’échec pour les entreprises des secteurs hautement réglementés, ce qui freinerait les taux d’adoption et empêcherait ces organisations de réaliser le potentiel d’accroissement de la productivité qu’offre l’intelligence artificielle.
C’est pourquoi il est essentiel d’assurer la pérennité de vos efforts en matière d’IA. L’avenir appartient à l’IA privée. Si l’IA privée est une philosophie, c’est aussi une pratique pragmatique. Les trois principes fondamentaux que nous avons explorés (se former sur ses propres données, garder le contrôle de ses propres données et s’assurer que ses modèles d’IA ne sont jamais partagés) sont essentiels pour protéger les données dans le monde de l’IA qui évolue rapidement. Dans la course à l’adoption de l’IA, il ne faut pas perdre de vue la protection de la vie privée lors de l’intégration de l’IA dans vos processus et workflows.
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