Guide de préparation à l'IA

L'intelligence artificielle transforme le paysage des entreprises à un rythme sans précédent. Mais l'innovation est synonyme de complexité et de risques. Les organisations sont aujourd'hui confrontées à un défi majeur : comment exploiter le potentiel de l'IA tout en gérant l'évolution des menaces et des exigences réglementaires.

Lors d'un récent webinaire, le Dr Mohibi Hussain, directeur mondial du conseil et des pratiques Microsoft chez Beazley Security, et Craig Linton, responsable de la gestion des souscriptions pour les cyberrisques aux États-Unis chez Beazley, ont partagé des points de vue d'experts sur le renforcement de la préparation à l'IA et la mise en œuvre de cadres de gouvernance efficaces. Le message est clair : l'adoption de l'IA est devenue une priorité stratégique.

Pourquoi le manque de préparation à l'IA est un risque coûteux

Dans le paysage numérique en évolution rapide d'aujourd'hui, le manque de préparation à l'IA expose les organisations à de graves vulnérabilités. Les risques sont déjà présents, que l'IA soit utilisée activement ou non. Les employés adoptent souvent des outils d'IA tels que ChatGPT ou Copilot sans approbation officielle, créant ainsi ce que l'on appelle l'IA fantôme. Cette utilisation non autorisée peut entraîner des fuites de données, des violations de conformité et une atteinte à la réputation.

Dans le même temps, l'environnement réglementaire s'intensifie dans le monde entier. Aux États-Unis, plus de 160 lois au niveau des États régissent désormais l'utilisation de l'IA, et des lois historiques telles que le Colorado AI Act et Texas TRAIGA façonnent les normes nationales. Dans le même temps, la loi européenne sur l'IA façonne l'avenir de la gouvernance mondiale en influençant la manière dont les organisations abordent la conformité en matière d'IA au-delà des frontières. Alors que les cadres réglementaires commencent à s'aligner, les entreprises doivent naviguer dans un paysage juridique de plus en plus complexe, sous peine de sanctions importantes.

Des exemples concrets mettent en lumière les conséquences d'une mauvaise gouvernance de l'IA :

• iTutor Group a payé 365 000 dollars après que son outil de recrutement basé sur l'IA ait discriminé les candidats plus âgés en raison d'un biais algorithmique.
• L'incident avec un chatbot d'Air Canada a fait les manchettes, érodant la confiance des clients.
• Le système de commande IA de McDonald's a été fermé après que des vidéos virales aient révélé des failles embarrassantes, entraînant un gaspillage d'investissements et une atteinte à la réputation.

Ces incidents démontrent que les défaillances liées à l'IA peuvent avoir de lourdes conséquences commerciales. Que vous soyez un utilisateur, un intégrateur ou un concepteur d'IA, chaque niveau d'engagement comporte des risques et des besoins de gouvernance uniques. Même les organisations qui ne déploient pas activement l'IA sont vulnérables aux menaces alimentées par l'IA, telles que les deepfakes et le phishing.

Comment s'y préparer : élaborer une stratégie d'IA résiliente

Compte tenu des risques et des pressions réglementaires croissants liés à l'IA, les organisations doivent passer d'une préoccupation réactive à une préparation proactive. L'IA a déjà un impact sur les opérations commerciales, l'accent est désormais mis sur la manière de la gérer efficacement. Qu'il s'agisse d'IA parallèle, d'intégration d'outils tiers ou de création de modèles propriétaires, la préparation à l'IA repose sur une stratégie claire, une gouvernance solide et des pratiques d'adoption réalistes.

Les organisations doivent se concentrer sur une activation contrôlée, proposer des outils approuvés dans des limites sécurisées et maintenir une visibilité sur l'utilisation. Pour guider ce voyage, le Dr Hussain a décrit cinq piliers essentiels pour renforcer la préparation à l'IA:

1. Clarifier les objectifs et la stratégie de l'IA:
   Définissez des résultats clairs et des stratégies spécifiques pour contrer les menaces liées à l'IA.

2. Établissez une base de données solide:
   Classez les données en fonction de leur sensibilité avant d'autoriser l'accès à l'IA.

3. Évaluez la technologie requise :
   ‍Alignez votre infrastructure technologique avec votre stratégie d'IA et vos objectifs commerciaux.

4. Habiliter les personnes et la culture :
   ‍Réalisez des évaluations des risques et offrez une formation complète pour favoriser une utilisation responsable de l'IA.

5. Mettre en œuvre une gouvernance continue :
   ‍Mettez en place des processus de surveillance et d'amélioration continus pour vous adapter à l'évolution de l'IA.

En partant de ces piliers, les entreprises peuvent élaborer une stratégie d'IA évolutive, sécurisée et conforme, qui concilie innovation et contrôle et les positionne pour une réussite à long terme.