L’observabilité de l’IA permet de surveiller les modèles, les agents et les applications d’IA en temps réel. Grâce à cette capacité, les équipes peuvent repérer et résoudre rapidement les problèmes et ainsi maintenir la sécurité et la fiabilité des systèmes. Alors que les entreprises utilisent de plus en plus l’IA générative et les grands modèles de langage (LLM), l’observabilité est cruciale pour contrôler la dérive du modèle, l’utilisation des jetons et les perturbations causées par l’IA.
Cet article se penche sur le fonctionnement de l’observabilité de l’IA, ses différences avec des formes traditionnelles de surveillance informatique et les clés d’un déploiement des technologies garant d’une visibilité sur l’IA en temps réel dans les tous environnements.
Comment fonctionne l’observabilité de l’IA ?
L’observabilité de l’IA consiste à avoir une visibilité en temps réel sur le fonctionnement des systèmes d’intelligence artificielle. Elle permet de voir comment les modèles et les agents d’intelligence artificielle traitent les entrées, génèrent des sorties et interagissent avec d’autres systèmes. Contrairement à l’observabilité traditionnelle (qui se concentre sur le temps de fonctionnement ou la latence), l’observabilité de l’IA examine de près les prompts, les réponses, l’utilisation des jetons, les choix du modèle, les chemins de décision et les contrôles de sécurité. Elle permet aux équipes de voir non seulement si les systèmes d’IA fonctionnent, mais aussi s’ils se comportent comme prévu ou non.
Cette discipline est donc essentielle pour les applications d’IA susceptibles d’être utilisées dans des secteurs à fort enjeu tels que les soins de santé, les services financiers, la cybersécurité et le service client. Des modèles confus ou non vérifiés peuvent entraîner des problèmes de sécurité et des pannes coûteuses. D’où l’importance pour les entreprises de surveiller le moindre aspect des workloads IA. Elles obtiendront ainsi toutes les informations nécessaires pour trouver et résoudre rapidement les problèmes, qu’ils soient causés par des cyberattaques ou des erreurs d’IA.
L’importance de l’observabilité de l’IA aujourd’hui
L’IA générative, les LLM et les agents d’IA autonomes présentent toutes sortes de risques qui échappent à la surveillance traditionnelle. Exemples : hallucinations, injection de prompts, manque d’alignement des actions, l’utilisation excessive de jetons, fuite de données sensibles lors de l’entraînement ou de l’inférence. Lorsque les agents relient les LLM à des outils opérationnels tels que les systèmes de tickets, les pipelines CI/CD ou les plateformes de données, ils peuvent rapidement causer des problèmes majeurs si leurs actions ne sont pas régies en temps réel.
Dans le même temps, les lois et les principes éthiques relatifs à l’IA responsable se renforcent dans le monde entier. Les entreprises doivent désormais démontrer comment elles protègent les personnes affectées par les décisions en matière d’IA. Des directives telles que le framework de gestion des risques de l’IA du NIST (AI RMF) et les principes de l’OCDE en matière d’IA exigent la transparence, la responsabilité et la traçabilité, des normes qui requièrent toutes une forte observabilité de l’IA.
Observabilité de l’IA : composants clés
L’observabilité efficace de l’IA repose sur plusieurs capacités clés qui couvrent à la fois les modèles et les agents.
Télémétrie des modèles et des agents – La télémétrie est la base de la rapidité et de la fiabilité des systèmes d’IA. Elle permet de suivre les prompts, les réponses, l’utilisation des jetons, les choix de modèles, la latence et la qualité des réponses. Ces données permettent de quantifier les hallucinations, les échecs et les tendances d’utilisation des applications d’IA.
Surveillance comportementale – La surveillance comportementale vérifie ce que font les agents IA, ce avec quoi ils interagissent et les données auxquelles ils accèdent ou qu’ils modifient. Elle avertit les équipes si les agents agissent en dehors des workflows approuvés ou accèdent à des données sensibles sans raison.
Dérive du modèle et suivi des performances – Les modèles peuvent changer au fil du temps en raison de nouvelles données ou d’ajustements. L’observabilité met en évidence ces changements en comparant les résultats actuels aux performances passées. La détection précoce des problèmes permet aux équipes de ré-entraîner les modèles ou d’inverser les changements avant que les utilisateurs ne soient affectés.
Application des règles d’éthique et de sécurité – Les outils d’observabilité de l’IA envoient des alertes en cas de violation des principes éthiques ou réglementaires, telles que des résultats biaisés ou l’exposition de données personnelles. Les contrôles de sécurité et les pistes d’audit contribuent à faire respecter les standards pour tous les workloads IA.
L’observabilité de l’IA, clé de voûte d’une IA responsable
L’observabilité de l’IA permet l’instauration de frameworks de gestion des risques liés à l’IA en repérant les problèmes à un stade précoce, avant qu’ils ne s’aggravent. Ainsi, les équipes peuvent rapidement résoudre les problèmes tout en respectant les standards tels que l’AI RMF en reliant les données relatives à l’activité des systèmes d’IA à des domaines de risque tels que la sécurité, la fiabilité et l’impartialité.
L’observabilité contribue à la gouvernance des données et aux audits en enregistrant les données qui alimentent les modèles, la manière dont les modèles sont utilisés et les résultats qu’ils génèrent. Cette traçabilité rend l’ensemble transparent et facile à expliquer, et contribue à maintenir la qualité et la confidentialité des données, de l’entraînement du modèle jusqu’à son utilisation dans le monde réel.
Observabilité de l’IA : cas d’usage
Dans le monde de l’entreprise, l’observabilité de l’IA apporte une valeur concrète en termes de sécurité, de conformité, de coûts et de fiabilité.
Cas d’usage | Problématique | Avantage de l’observabilité | Résultat |
Sécurité de l’IA | Les agents peuvent être compromis ou dupés, ce qui entraîne des fuites de données et des actions dangereuses. | Détecte instantanément les comportements suspects des agents, les accès anormaux aux données et les prompts risqués. | Bloque les fuites de données et aide les équipes à réagir plus rapidement en cas d’incident. |
Conformité | Il est difficile de montrer comment l’IA prend des décisions et quelles données elle utilise lors des audits. | Conserve des journaux d’audit clairs pour toutes les actions du modèle et de l’agent, y compris les entrées et les sorties. | Simplifie le reporting et conformité réglementaire. |
Contrôle des coûts | L’utilisation incontrôlée de jetons et de GPU peut faire grimper les coûts de manière inattendue. | Surveille l’utilisation des jetons et des systèmes de calcul pour l’ensemble des modèles et des applications. | Permet de réduire les coûts en guidant l’optimisation et en appliquant des politiques. |
Qualité | Les hallucinations et les défaillances silencieuses des modèles sapent la confiance des utilisateurs. | Signale les hallucinations, les pics d’erreur et les baisses de performance grâce aux analyses. | Améliore la précision et la fiabilité de l’IA. |
Permissions | Les agents disposant d’autorisations trop permissives peuvent accéder à des systèmes sensibles ou apporter des modifications non souhaitées. | Surveille les droits d’accès et les actions des agents dans l’ensemble des applications et des magasins de données. | Protège les actifs sensibles et réduit les risques. |
Avec une bonne observabilité de l’IA, les équipes peuvent localiser exactement les défaillances des workflows, repérer les hallucinations ou identifier le moment où les menaces pénètrent dans le système. Cette clarté permet de distinguer les attaques externes des erreurs internes ou des erreurs IA, telles que les erreurs de classification et les modifications accidentelles en masse.
Comment Rubrik opérationnalise l’observabilité de l’IA à grande échelle
L’observabilité de l’IA n’est efficace que dans la mesure où les outils qui la soutiennent le sont. Rubrik Agent Cloud offre une plateforme unique et puissante pour détecter et surveiller les agents IA, contrôler leurs actions et inverser les erreurs. Avec Agent Rewind, vous pouvez suivre chaque action de l’agent IA, voir quel prompt l’a déclenché et annuler uniquement les changements que vous ne souhaitez pas, sans affecter le reste de vos opérations.
Rubrik repère automatiquement les agents IA actifs, enregistre l’accès aux données et l’activité de l’identité, et affiche le tout dans un tableau de bord unique avec des journaux d’audit détaillés. Les équipes chargées de la sécurité, des données et de la conformité peuvent toutes voir le comportement des agents sur une console centralisée. Rubrik s’impose ainsi comme un outil clé pour une IA sécurisée et transparente dans les secteurs réglementés.
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