Bonnes pratiques pour la mise en œuvre de l'IA responsable

De l'automatisation des tâches chronophages à la découverte d'informations sur les données, l'intelligence artificielle (IA) peut transformer vos opérations métier. Mais comment vous assurer qu'un modèle d'IA fournit des réponses précises et préserve la confidentialité des données ? La mise en œuvre de pratiques d'IA responsables vous aide à répondre aux préoccupations concernant la fiabilité, la sécurité et la transparence.

En adoptant les bonnes pratiques, vous pouvez établir un cadre pour une utilisation responsable de l'IA, relever les défis éthiques et placer votre entreprise sur la voie de la réussite.

Qu'est-ce que l'IA responsable ?

L'IA responsable est un ensemble de principes et de pratiques qui permettent aux entreprises de développer, déployer et utiliser l'intelligence artificielle de manière éthique, transparente et responsable dans toutes les applications métier. L'objectif est de minimiser les risques associés aux préjugés, aux violations de la confidentialité des données et aux pratiques contraires à l'éthique lors de l'utilisation de plateformes ou de systèmes basés sur l'IA.

De plus, avec l'adoption de l'IA en entreprise, l'utilisation éthique des modèles d'IA vous permet de vous démarquer de la concurrence. Selon une enquête PwC, 46 % des entreprises investissent dans des outils d'IA responsable pour différencier leurs activités, produits et services.

Si votre objectif est de mettre en œuvre une IA fiable, gardez à l'esprit que votre solution doit être transparente quant à ses principes, notamment en matière d'utilisation des données.

Principes clés de l'intelligence artificielle responsable

Considérez la mise en œuvre d'une IA responsable comme la base de votre stratégie d'IA d'entreprise. Elle permet de se conformer aux exigences réglementaires et de renforcer la confiance des parties prenantes. En donnant la priorité aux principes équitables, vous vous assurez que chaque étape de votre intégration de l'IA reflète les valeurs de votre entreprise tout en gérant les risques potentiels qui pourraient avoir un impact sur votre réputation ou votre stabilité financière, tels que les violations de données, les violations de conformité et la prise de décisions biaisées.

Lorsque vous développez vos propres politiques d'utilisation de l'IA, tenez compte de ces principes d'IA responsable.

• Équité : Assurez-vous que les applications basées sur l'IA traitent toutes les personnes sans discrimination, ce qui implique de mener des audits réguliers et d'utiliser diverses sources de données pour l'entraînement.
• Transparence : Clarifiez le fonctionnement de l'IA et des modèles d'apprentissage automatique, y compris les ensembles de données qu'ils utilisent.
• Responsabilité : Définissez clairement la propriété et la responsabilité des systèmes d'IA et leur impact potentiel.
• Confidentialité : Protégez les données personnelles en mettant en œuvre des pratiques de gouvernance de données solides
• Utilisation éthique : Utilisez l'IA de manière à respecter les valeurs sociétales et les normes morales, en évitant les applications nuisibles.
• Sécurité : Protégez les systèmes d'IA contre les cyberattaques malveillantes, les violations de données ou les fuites.
• Inclusivité : Développez et déployez des systèmes d'IA accessibles à des personnes de tous horizons et de toutes compétences.
• Durabilité : Évaluez l'impact environnemental des technologies d'IA et efforcez-vous de minimiser leur empreinte carbone.

Pourquoi s'engager à utiliser l'IA de manière éthique et responsable ?

Les modèles d'IA s'appuient sur les données pour s'entraîner et s'améliorer. Sans un cadre d'IA responsable, vous risquez de compromettre la vie privée en saisissant des données sensibles sans le consentement approprié.

Lorsque vous utilisez l'IA de manière responsable, vous montrez à vos partenaires, clients et employés votre engagement à respecter les principes éthiques et l'intégrité des données. Les avantages sont les suivants :

• Réduction du risque de biais : Les secteurs qui créent du contenu basé sur l'IA, y compris des images, des vidéos et du texte, doivent éviter de publier des articles ou de lancer des campagnes qui renforcent les stéréotypes ou représentent certains groupes de manière erronée. L'adoption de modèles d'IA fiables réduit le risque de renforcer les stéréotypes et empêche votre système de donner la priorité à certains sujets ou points de vue.
• Sécurité renforcée : La mise en œuvre de mesures robustes pour prévenir les menaces de sécurité est un principe d' adoption de l'IA responsable. Elle implique la mise en œuvre de pratiques telles que les contrôles d'accès, le chiffrement des fichiers et les audits réguliers pour protéger le contenu contre les utilisations abusives ou l'exposition potentielle d'informations personnelles identifiables (PII).
• Conformité aux réglementations sur la confidentialité et la protection des données : Un rapport d'Accenture révèle que 77 % des entreprises considèrent la future réglementation de l'IA comme une priorité à l'échelle de l'entreprise. Des cadres responsables aident les entreprises à se repérer parmi les lois complexes sur la confidentialité des données, telles que le RGPD, en donnant la priorité à la confidentialité des informations sensibles.
• Confiance améliorée : Communiquer sur la manière dont vos systèmes d'IA fonctionnent et prennent des décisions renforce la crédibilité et les relations avec les clients. Par exemple, une entreprise de médias doit clarifier la façon dont ses modèles d'IA permettent la découverte de contenu en fonction des préférences de l'utilisateur et de l'historique de navigation, afin de garantir aux clients que leurs données restent sécurisées.

Vous recherchez de nouvelles applications d'IA ? Découvrez comment utiliser l'IA pour les entreprises.

Mise en œuvre de l'IA responsable : 5 bonnes pratiques pour les entreprises

Selon les prévisions de Global Market Intelligence, le marché de la gouvernance de l'IA devrait connaître une croissance annuelle moyenne de plus de 52 % entre 2024 et 2032, pour atteindre 5,4 milliards de dollars à la fin de cette période. L'une des raisons de cette croissance est que les entreprises recherchent de plus en plus de conseils auprès de services qui prennent en charge les politiques et initiatives d'IA éthique.

Pour favoriser l'utilisation durable de cette technologie, suivez ces cinq bonnes pratiques pour une mise en œuvre de l'IA responsable.

1. Évaluer la préparation du contenu

Avant d'intégrer l'IA à vos opérations, évaluez le contenu avec lequel vous travaillez. Une enquête IDC parrainée par Box révèle que seulement 10 % des données d'entreprise sont structurées, ce qui signifie que 90 % de vos données pourraient nécessiter un traitement supplémentaire pour que l'IA puisse les comprendre et en tirer de la valeur.

Assurez-vous de traiter les domaines critiques suivants :

• Identifier différents types de contenu, tels que des documents, des images et des vidéos
• Classer votre contenu dans des formats structurés, semi-structurés et non structurés
• Nettoyer et valider les données pour supprimer les erreurs ou les fichiers en double avant de les intégrer aux modèles d'IA

La première étape pour transformer votre contenu en une ressource dédiée à l'analyse intelligente consiste à garantir l'accessibilité, le bon état et la cohérence de vos informations.

Comprendre l'intelligence du contenu et les avantages qu'elle peut apporter à votre entreprise.

2. Prendre en charge le contenu avec des métadonnées

La gestion des métadonnées permet aux modèles d'IA de comprendre et de contextualiser le contenu. C'est comme si vous donniez à l'IA une feuille de route pour interpréter les informations avec précision, réduisant ainsi le risque de résultats biaisés ou obsolètes. Par exemple, une équipe marketing peut baliser des articles de blog avec des mots-clés pertinents, des segments d'audience cibles et des objectifs de campagne pour aider un modèle d'IA à localiser et récupérer rapidement des documents en vue d'adapter de nouvelles stratégies.

3. Rechercher des outils d'IA sécurisés et responsables

L'intelligence artificielle responsable consiste à sélectionner des outils qui respectent leurs principes d'IA. Recherchez des plates-formes conformes aux réglementations sur la confidentialité des données, n'entraînez pas les modèles à l'aide du contenu client et bénéficiez de protections intégrées contre les utilisations abusives.

Par exemple, si vous gérez des données clients sensibles, assurez-vous que votre solution d'IA offre des modèles de RAG (Secure Retrieval-Augmented Generation) sécurisés. Des fonctionnalités telles que la protection par mot de passe et les contrôles d'accès granulaires empêchent les utilisateurs qui ne disposent pas des autorisations appropriées pour les fichiers ou les dossiers de localiser, d'afficher ou de manipuler les documents auxquels ils ne devraient pas accéder.

4. Testez l'efficacité de l'IA dans l'extraction de la valeur du contenu

Si vous ne testez pas votre modèle d'IA de confiance, vous ne pouvez pas être sûr qu'il offre les résultats que vous souhaitez. Par exemple, si vous utilisez l'Intelligent Content Management pour accélérer la création de contenu, vérifiez si votre équipe peut personnaliser les informations, résumer des rapports complets ou détecter les erreurs de grammaire.

Des tests réguliers des systèmes d'IA permettent d'extraire des informations à partir de données non structurées. Cette pratique implique l'exécution de programmes pilotes pour vérifier la fiabilité de l'IA en matière de précision, d'efficacité et de capacité à traiter les données sans distorsion ni erreur.

5. Surveillez l'impact de votre cadre d'IA responsable

L'évaluation des performances de l'IA vous permet de repérer tout résultat imprévu, comme une plate-forme d'IA fournissant des réponses incorrectes en fonction de vos documents. Par exemple, un service juridique qui utilise l'IA pour organiser les dossiers doit s'assurer que l'IA récupère avec précision tous les documents pertinents et n'omet pas les détails critiques du dossier.

L'examen et l'ajustement réguliers de votre cadre permettent de maintenir les normes de responsabilité de l'IA et de s'assurer que le système est en phase avec vos objectifs.

Découvrez les bonnes pratiques pour mesurer l'impact de l'IA sur votre entreprise.

Déployez et utilisez l'IA de manière responsable avec Box AI

Box fournit une plate-forme unifiée pour la création, le stockage et la gestion de votre contenu tout au long de son cycle de vie. Grâce à notre plate-forme d'Intelligent Content Management, vous obtenez des informations à partir de vos documents essentiels, tout en améliorant la collaboration et en exploitant toute la puissance de l'IA.

Avec Box AI, vous avez accès à des modèles d'IA responsable qui ne sont jamais entraînés sur vos données sans votre consentement. De plus, les fonctions de sécurité professionnelles telles que le chiffrement et les autorisations d'accès granulaires permettent à vos informations d'être accessibles et protégées contre les menaces potentielles.

Vous pouvez intégrer Box à plus de 1 500 applications, y compris vos plates-formes préférées pour la communication, la création de documents, le CRM, la gestion de projets, etc. Vous pouvez également étendre les capacités de Box AI à d'autres applications d'entreprise, ce qui vous permet de créer du contenu efficace, de récupérer des informations précises et d'obtenir des informations, le tout à partir des outils que vous utilisez déjà.

Contactez-nous dès aujourd'hui et discutons de la manière de simplifier votre mise en œuvre d'une IA responsable avec Box.

*Bien que nous affirmions notre engagement inébranlable de proposer des produits et services avec la meilleure protection de la vie privée, de la sécurité et de la conformité, les informations fournies dans cet article de blog ne constituent en aucun cas un conseil juridique. Nous encourageons vivement nos clients actuels et potentiels à faire preuve de diligence raisonnable lorsqu'ils évaluent la conformité aux lois applicables.