La gouvernance GenAI couvre toutes les politiques, pratiques et cadres utilisés pour surveiller les systèmes GenAI afin de garantir leur intégrité et leur sécurité. Ce concept théorique est d’une grande importance, car il peut prévenir les embarras commerciaux, les problèmes juridiques et les injustices éthiques. Par exemple, outil de conception populaire Figma a récemment retiré son utilisation de GenAI parce qu'il plagiait le design d'Apple. La gouvernance GenAI aurait pu empêcher cela.

Dans cet article de blog, nous expliquons ce qu'est la gouvernance GenAI, pourquoi elle est nécessaire et, surtout, comment la mettre en œuvre. Poursuivez votre lecture pour vous assurer que l'utilisation de GenAI par votre entreprise est conforme aux normes requises, pour atteindre vos objectifs commerciaux.

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

La gouvernance GenAI désigne les cadres, politiques et pratiques utilisés pour gérer, surveiller et superviser les systèmes d'IA générative afin de garantir une utilisation appropriée. L’IA générative est une nouvelle technologie, introduisant donc des défis distincts et inexplorés jusqu’alors. Il s’agit notamment de lutter contre les préjugés, d’assurer la transparence, de maintenir la responsabilité, de résoudre les problèmes d’exactitude (appelés « hallucinations »), de sécurité, etc. La gouvernance de GenAI garantit que l’IA générative fonctionne de manière éthique, sûre, conforme aux normes sociétales et fournit des informations correctes. C'est la définition de la gouvernance GenAI.

Les défis de la gouvernance de l'IA générative

Pourquoi les organisations doivent-elles considérer Risques liés à la GenAI? Certains des principaux défis GenAI incluent : 

  • Biais et injustice – Les systèmes GenAI peuvent perpétuer, voire exacerber les biais existants trouvés dans leurs données de formation, entraînant des résultats injustes. Par exemple, des réponses biaisées peuvent conduire à un refus de recruter des femmes, à une application de la loi biaisée en faveur des minorités et à de meilleures conditions d’approbation des prêts pour les groupes privilégiés.
  • Violations de la vie privée – Les technologies GenAI peuvent porter atteinte à la vie privée des individus. Si les ensembles de données sur lesquels les LLM sont formés contiennent des données personnelles et que ces données ne sont pas stockées ou utilisées correctement, des informations personnelles et d'autres données sensibles peuvent être partagées illégalement.
  • Abuser – Les capacités innovantes de GenAI offrent un vaste potentiel pour les applications et les services. Il s’agit notamment d’objectifs nuisibles, tels que la création de deepfakes, de cyberattaques, de phishing ou l’automatisation d’activités illégales.
  • Désinformation – L’IA générative peut facilement produire et diffuser de fausses informations. Celles-ci pourraient être dues à des hallucinations ou à un entraînement intentionnel et malveillant. Cela peut avoir un impact sur les connaissances, les idées et les idées des gens, influencer les processus commerciaux et même perturber les processus démocratiques.
  • Propriété et droits de propriété intellectuelle – Les résultats de GenAI peuvent imiter fidèlement le contenu et les créations existants, soulevant la question de la propriété intellectuelle et de la propriété. Il y a aussi la question de savoir si la formation des LLM sur des informations protégées par le droit d'auteur constitue une violation de la propriété intellectuelle.
  • Responsabilité – Le manque de transparence (« boîte noire ») et le fait que les LLM ne sont pas des entités juridiques peuvent rendre difficile la détermination des responsabilités en cas de défaillance ou de préjudice des systèmes d’IA. Récemment, un tribunal a statué qu'une compagnie aérienne canadienne a été tenu responsable de son chatbot trompeur.
  • Sécurité – Les systèmes d’IA sont sensibles aux attaques ou aux utilisations abusives pouvant conduire à l’exfiltration ou à la corruption des données.

Fondements clés de la gouvernance de l’IA générative

La gouvernance de l’IA générative est composée de processus, d’outils et de cadres. Lors de l’élaboration de votre plan, tenez compte des facteurs de gouvernance de l’IA suivants :

  • Transparence – Rendre les systèmes d’IA compréhensibles et explicables pour les parties prenantes, notamment les utilisateurs, les développeurs, les régulateurs et le grand public.

Mise en œuvre pratique: Documentation claire sur le fonctionnement des algorithmes d'IA, les données qu'ils utilisent et la manière dont les décisions sont prises. 

  • Responsabilité – L’obligation des individus, des organisations ou des gouvernements d’assumer la responsabilité des résultats des systèmes d’IA.

Mise en œuvre pratique: Définir qui est responsable des décisions, des actions et des conséquences liées à l’IA. Établir des mécanismes pour responsabiliser les parties prenantes, notamment des cadres juridiques, des organismes de surveillance et des processus de traitement des plaintes ou des griefs découlant de l’utilisation de l’IA.

  • Utilisation éthique – Concevoir, déployer et gérer des systèmes d’IA conformément aux principes éthiques tels que l’équité, la transparence et la responsabilité.

Mise en œuvre pratique: Ajouter des garde-fous aux processus de développement LLM pour examiner les ensembles de données et les résultats de la formation et garantir qu'ils soutiennent des résultats équitables pour tous les individus, quels que soient les facteurs démographiques.

  • Contrôle continu – Détecter les écarts par rapport au comportement attendu du LLM pour atténuer les risques tels que les biais ou les menaces de sécurité, et garantir que les systèmes fonctionnent conformément aux normes éthiques et aux exigences légales.

Mise en œuvre pratique: Suivi continu des mesures de performance, des vulnérabilités de sécurité, de la conformité éthique et du respect des réglementations, ainsi que des garde-fous, comme expliqué ci-dessus. Ceux-ci devraient être mis en œuvre dans des boucles de rétroaction.

  • Participation des intervenants – Les personnes impliquées dans la définition des lignes directrices éthiques, des cadres réglementaires et des meilleures pratiques qui régissent les technologies d’IA. 

Mise en œuvre pratique: Inviter et impliquer les développeurs, les chercheurs, les décideurs politiques, les régulateurs, les représentants de l'industrie, les communautés concernées et le grand public. Veiller à ce que les diverses perspectives, préoccupations et expertises soient prises en compte tout au long du développement, du déploiement et de l’utilisation des systèmes d’IA.

  • Politique – Sauvegarder le droit des individus à contrôler leurs données personnelles et à garantir leur confidentialité et leur intégrité tout au long de leur cycle de vie.

Mise en œuvre pratique: Anonymisation des données, cryptage, stockage et transmission sécurisés, et respect des réglementations en matière de protection des données telles que le RGPD ou le CCPA.

  • Sécurité – Les mesures et pratiques mises en œuvre pour protéger les systèmes d’IA contre les accès non autorisés, les attaques malveillantes et les violations de données, et pour protéger les organisations contre la soumission de données sensibles dans les systèmes d’IA.

Mise en œuvre pratique: Pratiques de codage sécurisées, cryptage des données sensibles, évaluations régulières des vulnérabilités et tests d'intrusion, contrôles d'accès et mécanismes d'authentification ; surveillance des activités anormales ou des menaces potentielles ; réagir rapidement aux incidents ; en utilisant une extension de navigateur d'entreprise pour GenAI DLP.

  • Explicabilité – La capacité des systèmes d’IA à fournir des explications compréhensibles sur leurs décisions et actions.

Mise en œuvre pratique: Générer des explications lisibles par l'homme, visualiser les processus de prise de décision et retracer les décisions jusqu'aux données d'entrée et aux caractéristiques du modèle.

Meilleures pratiques pour gouverner l’IA générative : garantir la conformité, la confidentialité et la sécurité

Si vous êtes une organisation cherchant à introduire, mettre en œuvre ou augmenter la gouvernance GenAI, suivez ces bonnes pratiques de gouvernance GenAI :

  • Restreindre l’accès aux systèmes d’IA au personnel autorisé uniquement. Lorsqu'il s'agit d'applications SaaS GenAI comme ChatGPT, LayerX capacités d'accès peut aider à appliquer ces contrôles.
  • Créez des politiques pour saisir et coller des données dans les applications GenAI. LayerX peut aider à faire respecter cela seulement certains types de données ou certains collaborateurs peuvent accéder et/ou utiliser ces applications, et de quelles manières.
  • Assurez-vous que les ensembles de données pour la formation des LLM sont diversifiés et complets.
  • Assurez-vous que les données utilisées pour la formation et l’inférence sont anonymisées.
  • Mettez en œuvre des garde-fous tout au long de la formation et du déploiement du modèle pour vérifier les problèmes de gouvernance.
  • Surveiller la toxicité et les biais.
  • Mettre en œuvre des systèmes automatisés pour contrôler la conformité aux réglementations et normes pertinentes.
  • Mener des programmes de sensibilisation pour tenir le personnel informé des risques potentiels et des stratégies d’atténuation.
  • Établissez un plan solide de réponse aux incidents pour remédier aux failles de sécurité ou aux violations de conformité potentielles.

Sécurisez votre utilisation de GenAI avec GenAI DLP

La solution GenAI DLP de LayerX offre une protection complète des données sensibles lors de l'utilisation d'applications d'IA générative telles que ChatGPT, Gemini ou Claude, sans perturber l'expérience utilisateur.

LayerX permet de définir des données spécifiques à protéger, d'appliquer diverses méthodes de contrôle des données (telles que des avertissements contextuels ou des actions de blocage) et de permettre une productivité sécurisée sans perturber l'expérience utilisateur.

Cette solution permet aux organisations d'utiliser les capacités de GenAI tout en empêchant l'exposition accidentelle des données, avec des contrôles personnalisables pour différents besoins des utilisateurs et niveaux de sécurité.

  • Désactiver ou limiter les extensions du navigateur GenAI
  • Contrôler le collage et la saisie de données sensibles dans les applications
  • Utilisation du moniteur

Démarrez vos pratiques de gouvernance GenAI dès aujourd’hui.