Biais, équité et sécurité exigent une intégration réfléchie, sûre et éthique des technologies d’IA. Bien des entreprises envisagent désormais « l’IA privée » afin de contrôler conformité, confidentialité, sécurité et autres défis de l’IA. Mais jongler entre investissement, complexité et rapidité de déploiement, plus un numérique responsable, n’est pas chose simple. Voici quelques pistes pour bien définir une stratégie d’adoption d’une IA privée.
La prolifération des outils d’IA en France a été exponentielle, avec 481 millions de visites sur des services d’IA en 2023. Toutefois, de nombreuses préoccupations légitimes entourent les implications de l’IA générative en matière de confidentialité des données et d’éthique, y compris les biais et l’équité, les droits de propriété intellectuelle et le déplacement des emplois. Nous en sommes encore aux premiers stades de compréhension des impacts. Il est donc vital que les organisations intègrent ces risques et mettent en œuvre les mesures correctes dès le départ pour utiliser la technologie de manière responsable et assurer leur retour sur investissement à long terme.
Le modèle d’IA privée
Les organisations sont naturellement réticentes à partager leurs données avec des fournisseurs d’IA de cloud public qui pourraient les utiliser pour entraîner leurs propres modèles. Mais l’IA privée offre une alternative qui permet aux entreprises de récolter les bénéfices d’efficacité des processus, tout en conservant la propriété de leurs données.
Avec l’IA privée, les utilisateurs peuvent construire un modèle d’IA spécifique pour obtenir les résultats dont ils ont besoin, modèle fondé sur les données qu’ils possèdent et capable de réaliser les comportements qu’ils souhaitent – tout en s’assurant que leurs données ne sortent jamais de leur contrôle. Les utilisateurs obtiennent des modèles uniques et la garantie que leurs données ne profitent qu’à eux-mêmes et à leurs clients.
La confidentialité des données est un atout critique propre à l’IA privée, en particulier pour les entreprises dont les données sont un avantage concurrentiel ou hautement confidentielles. Alors que les données sont devenues l’un des actifs les plus précieux qu’une organisation puisse posséder, il est vital qu’elles restent sécurisées.
Le contrôle conféré par l’IA privée constitue également un bénéfice stratégique. Les organisations qui l’adoptent peuvent personnaliser et ajuster leur modèle d’IA à leurs besoins pour générer des informations bien plus pertinentes et précises. A l’inverse, le large éventail de sources de données disparates utilisées par les algorithmes d’IA publics peut conduire à des résultats vagues voire erronés, entraînant une inefficacité et une plus grande intervention humaine corrective. Bien que l’IA publique puisse apparaître plus rentable de prime abord, en réalité elle l’est nettement moins à long terme.
Choisir une stratégie d’adoption de l’IA
Il existe deux approches pour adopter un modèle d’IA privée : développer et entraîner des algorithmes d’IA en interne ou adopter une approche basée sur une plateforme. Les plateformes dotées de capacités d’IA générative privée peuvent être utilisées pour entraîner rapidement des modèles sur des données commerciales propriétaires sans les partager avec des tiers, y compris le fournisseur de la plateforme. De plus, l’approche basée sur une plateforme offre un ensemble de services qui soutiennent l’ensemble du cycle de vie de la gestion de l’IA : de la collecte de données à partir de plusieurs sources à l’entraînement des algorithmes d’IA, en passant par leur intégration dans les processus et les flux de travail et l’extension des applications d’IA à travers l’entreprise. Cela présente des avantages significatifs pour améliorer l’efficacité et favoriser l’adoption de l’IA.
Lors du choix de l’approche à adopter, l’investissement est toujours critique. Développer des modèles d’IA privés en interne implique généralement un investissement plus important que les options de plateforme ou de cloud public, car cela nécessite de financer et de construire une équipe de Data Scientists, de Data et de Software Engineers. A contrario, une approche de plateforme pour l’IA privée ne nécessite pas d’expert, ce qui réduit considérablement la complexité et le coût associés.
La rapidité de déploiement est une autre considération clé. Il existe une idée fausse commune selon laquelle l’entraînement de modèles d’IA privés est très chronophage, mais ce n’est pas toujours le cas. Par exemple, les organisations qui utilisent une approche basée sur une plateforme pour l’IA privée peuvent former un nouveau modèle d’IA en à peine quelques heures ou jours. En revanche, l’entraînement complet des modèles d’IA en interne tend à être plus lent, car il nécessite généralement plus de temps et de ressources humaines pour rassembler et préparer les données et intégrer des informations provenant de multiples sources pour alimenter les algorithmes d’IA.
IA open-source vs. IA propriétaire
Un autre facteur important à considérer lors du choix d’une stratégie d’IA est de savoir s’il faut former l’IA à l’aide d’un modèle d’IA open-source ou d’un modèle d’IA propriétaire. Alors que l’IA open-source est pré entraînée sur d’énormes ensembles de données publiques disponibles, les risques de sécurité et de conformité associés à cette approche sont importants. Pour atténuer ces risques, les organisations peuvent adopter un modèle hybride d’IA open-source, où leurs données sont conservées en privé mais le code, les algorithmes d’entraînement et l’architecture du modèle d’IA sont publiquement disponibles.
D’autre part, les modèles d’IA fermés sont gardés privés par les organisations qui les développent, y compris les données d’entraînement, la base de code de l’IA et l’architecture sous-jacente. Cette approche offre un contrôle total sur toute l’infrastructure de l’IA, tout en permettant aux entreprises d’utiliser leur propriété intellectuelle en matière d’IA comme un avantage concurrentiel.
Les données sont l’un de vos actifs les plus précieux. Et les modèles d’IA générative dépendent intrinsèquement des données. Par conséquent, ceux qui conservent la propriété de leurs données ont le plus à gagner. Il existe un potentiel immense pour les organisations de découvrir des insights, d’optimiser les opérations et de devancer leurs concurrents en utilisant l’IA mais il ne faut pas négliger l’importance du retour sur investissement à long terme. L’IA privée offre une solution pragmatique et sécurisée pour les organisations cherchant à protéger leurs données et à obtenir un avantage concurrentiel dans cette nouvelle ère de la technologie de l’intelligence artificielle.
La mise en œuvre de l’IA privée aide à promouvoir une culture d’adoption parmi les employés sachant que les outils sont sûrs, fiables et construits en utilisant des données internes sécurisées. De fait, les employés sont susceptibles d’être plus ouverts à son adoption, améliorant l’efficacité opérationnelle et libérant leur temps pour des tâches plus créatives et stratégiques. Cette démocratisation de l’IA habilite tous les employés, et pas seulement quelques-uns, à bénéficier de la même source d’information.
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Par Stéphane Kamga, Senior Architect chez Appian
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