Les cadres de gouvernance de l’IA aident les organisations à développer l’intelligence artificielle en toute sécurité, à se conformer aux réglementations et à aligner l’adoption de la nouvelle technologie sur les valeurs de l’entreprise. Face à la généralisation des modèles d’IA générative (GenAi) et des agents autonomes, ces frameworks sont essentiels pour contrôler les risques, instaurer la confiance et rendre des comptes aux instances de réglementation, aux clients et aux parties prenantes.
Voyons ce qu’implique un framework de gouvernance de l’IA et explorons les différentes étapes pour l’opérationnaliser dans des environnements data complexes.
Framework de gouvernance de l’IA : définition
Un framework, ou cadre, de gouvernance de l’IA définit les règles régissant le développement, le déploiement et le contrôle des systèmes IA. Sa mission : garantir que ces systèmes répondent aux exigences éthiques et légales et qu’ils sont dignes de confiance, faciles à expliquer et équitables. Il permet également de respecter les politiques internes telles que les règles d’accès aux données ou les restrictions imposées aux agents qui modifient directement le code de production.
Même si l’approche peut varier d’une organisation ou d’un secteur à l’autre, la plupart des frameworks recouvrent l’évaluation des risques, la gestion des données, la vérification des modèles et la réduction des biais. De nombreuses entreprises fondent leurs cadres sur des standards et des lois externes, en particulier : la loi européenne sur l’IA, qui classe les utilisations de l’IA en fonction des risques, et le framework de gestion des risques de l’IA du NIST, qui aide les organisations à créer et à exploiter des systèmes d’IA dignes de confiance.
Pourquoi la gouvernance responsable de l’IA est-elle importante à grande échelle ?
Sans gouvernance solide de l’IA, les entreprises encourent de graves risques pour leur réputation, le respect de la vie privée et la performance des modèles. Parmi ces risques : la dérive du modèle qui se produit lorsque la performance d’un LLM se dégrade parce que les données du monde réel ne correspondent plus à ses données d’apprentissage historiques. Une dérive non contrôlée peut engendrer un sérieux problème pour l’entreprise si son système d’IA n’est plus synchronisé avec la réalité. Par exemple, Air Canada a été jugée responsable des "hallucinations" de son chatbot au sujet d’une politique de remboursement inexistante en cas de deuil. La compagnie aérienne a été condamnée à verser des dommages et intérêts parce qu’elle n’avait pas veillé à garantir l’exactitude des informations fournies par le chatbot, un risque directement amplifié par la dérive.
Outre des résultats biaisés, une gouvernance lacunaire peut entraîner des infractions en matière de protection de la vie privée et engager la responsabilité des entreprises. En l’absence d’un framework de gouvernance structuré, il n’y a pas de mécanisme formel de limitation des finalités, un principe fondamental des règlements sur la protection de la vie privée tels que le RGPD. Par exemple, les modèles peuvent être formés sur des données collectées à des fins précises (ex. : la transcription d’un échange client), mais utilisées dans un autre but (comme la formation d’un bot commercial). Si cette transcription contient des informations sensibles en matière de santé ou de finances, son utilisation à des fins de formation sans le nouveau consentement constitue une violation.
De même, des contrôles insuffisants permettent à des données biaisées (comme les discours de haine) d’être intégrées dans les modèles, ce qui peut entraîner des atteintes à la réputation, des poursuites pour discrimination et des amendes réglementaires. Par ailleurs, des garde-fous insuffisants peuvent également conduire à des défaillances opérationnelles, à l’instar d’un plantage système causé par du code erroné produit par des agents autonomes. Pendant ce temps, le public est de plus en plus préoccupé par l’impact de l’IA sur les droits humains et l’impartialité. En 2024, par exemple, Gemini, l’IA de Google, a essuyé de nombreuses critiques pour avoir généré des images historiquement inexactes, ce qui a suscité l’inquiétude du public quant à la partialité des algorithmes.
De tels exemples montrent pourquoi une gouvernance transparente relève de l’impératif absolu. À l’heure où l’IA générative et les agents autonomes se généralisent dans les entreprises, ces dernières doivent utiliser la surveillance et les contrôles en temps réel pour garder une longueur d’avance sur les risques.
Les piliers d’un cadre efficace de gouvernance de l’IA
L’efficacité d’un framework de gouvernance de l’IA repose sur quatre grands piliers qui fonctionnent ensemble pour gérer les risques et maintenir la confiance.
Gestion des risques et contrôles – Un framework de gestion des risques liés à l’IA est une approche structurée et systématique qui aide les entreprises à identifier, évaluer, hiérarchiser et atténuer les risques spécifiquement associés à l’ensemble du cycle de vie des systèmes IA. Cela peut consister à s’appuyer sur la détection des anomalies pour repérer l’IA à haut risque susceptible d’affecter la sécurité publique ou la vie privée, et de déployer des outil de cyber-restauration pour se rétablir rapidement des incidents induits par l’IA, avec un minimum d’interruptions et de pertes de données.
Utilisation éthique et responsable de l’IA – Les systèmes IA se doivent de respecter des principes éthiques tels que l’impartialité et la transparence, et ces valeurs doivent se refléter dans les politiques et les recommandations techniques établies. Un conseil ou un comité d’éthique doit superviser l’utilisation de l’IA, identifier les nouveaux risques et recommander les bonnes pratiques pour un déploiement responsable de l’IA.
Gouvernance et qualité des données – Les modèles d’IA sont intrinsèquement limités par les données qu’ils consomment. Autrement dit, une mauvaise qualité des données conduit directement à des résultats erronés. La gouvernance des données fournit les outils permettant d’identifier et de traiter les causes profondes de l’échec des modèles avant qu’ils n’atteignent la production, en utilisant des données de haute qualité, bien étiquetées et conformes aux règles de confidentialité et de propriété, tant pour la formation que pour l’utilisation. Il est également important de mettre en œuvre les outils de gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) pour classer, surveiller et protéger les données sensibles dans les workloads IA.
Supervision et contrôle du cycle de vie – Les systèmes IA dynamiques changent au fil de l’évolution des données qu’ils rencontrent. Par conséquent, la surveillance ne peut pas être un contrôle ponctuel : elle doit s’étendre de la conception initiale au démantèlement final. Un framework efficace de gouvernance de l’IA doit vérifier et surveiller en permanence les modèles d’IA à l’aide d’alertes automatisées pour détecter les problèmes tels que la dérive du modèle, les baisses de performance ou les nouveaux biais. Il doit également suivre des indicateurs clés tels que la précision, les faux positifs/négatifs et l’impartialité.
Mise en œuvre de la gouvernance de l’IA dans l’entreprise
Une gouvernance réussie de l’IA en entreprise commence par une équipe transverse qui comprend des responsables de différents départements : juridique, informatique, sécurité, conformité, science des données, etc. Ce groupe définit les rôles et les responsabilités et veille à ce que le framework soit respecté à la fois dans les politiques et dans les opérations quotidiennes. Il est recommandé aux entreprises de dresser la liste de leurs cas d’usage de l’IA, de les classer par risque et de prioriser les applications à haut risque, en particulier celles qui impliquent des données sensibles ou des systèmes de sécurité critiques.
Pour que la gouvernance fonctionne, les politiques ne suffisent pas : les entreprises ont besoin d’un logiciel qui gère le comportement des agents à grande échelle. C’est là qu’intervient une plateforme comme Rubrik Agent Cloud . Elle peut surveiller les agents IA, appliquer des règles et bloquer les actions malveillantes en temps réel. Pour ce faire, la gouvernance doit être intégrée aux fonctions DevOps et MLOps, de l’acquisition des données au déploiement et à la mise hors service des modèles, afin que les vérifications et les contrôles se fassent automatiquement, et non après coup.
Utilisation responsable de l’IA : les bonnes pratiques
Plusieurs bonnes pratiques permettent de traduire les principes de gouvernance de l’IA en gestes quotidiens.
Restreindre l’accès aux systèmes IA et aux données de formation selon accès au le principe de moindre privilège et des contrôles d’identité stricts afin que seuls les utilisateurs approuvés puissent apporter des modifications.
Documenter les cas d’usage, la conception des modèles, les sources de données, les méthodes d’évaluation et les limites connues afin de garantir la transparence.
Recourir à des exercices Red Team et des simulations d’attaque pour détecter les failles de sécurité et les biais des systèmes IA.
Actualiser régulièrement les protocoles de gouvernance afin de rester en phase avec les nouvelles réglementations et menaces.
Former en permanence les développeurs et les parties prenantes aux questions d’éthique et aux bonnes pratiques en matière d’IA.
Les frameworks de gouvernance de l’IA sont essentiels pour une mise à l’échelle de l’IA en toute sécurité. Les entreprises peuvent ainsi évoluer rapidement tout en gérant les risques. En alliant des politiques et standards éthiques solides à des plateformes d’application telles que Rubrik Agent Cloud et Rubrik DSPM, les entreprises peuvent déployer des agents IA en toute sécurité.
Pour évaluer votre framework de gouvernance de l’IA, échangez avec des experts Rubrik et explorez des stratégies et des solutions sur mesure pour une gestion responsable de l’IA à grande échelle.