Alors que l'IA est en train de devenir le centre des opérations commerciales modernes pour de nombreuses organisations, elles sont moins nombreuses à créer elles-mêmes les systèmes d'IA. Le plus souvent, les organisations s'appuient sur des fournisseurs tiers pour intégrer des solutions d'IA dans leurs activités quotidiennes.
Ce passage à des solutions tierces nécessite une transformation fondamentale de la manière dont les entreprises évaluent et gèrent les risques associés à l'utilisation de l'IA dans leur organisation.
Dans cet article, nous verrons pourquoi il est si impératif d'adopter une approche holistique de l'évaluation des fournisseurs et nous expliquerons comment la gouvernance de l'IA peut jouer un rôle essentiel dans l'atténuation des risques et la promotion de pratiques responsables en matière d'IA.
Le changement de paradigme dans l'évaluation des fournisseurs
La plupart des entreprises ont des stratégies de gestion des risques des tiers (TPRM) en pratique pour d'autres fournisseurs, mais ces flux de travail TPRM traditionnels doivent évoluer pour suivre le rythme de l'intégration dynamique de l'IA. Nous avons vu comment une approche cloisonnée des dimensions plus traditionnelles du risque lié aux tiers (par exemple, la vie privée, la sécurité, l'éthique, la continuité des activités et la résilience, etc. Cela vaut également pour l'adoption de l'IA par les fournisseurs tiers, soulignant la nécessité pour les organisations de redéfinir leur approche de l'évaluation des fournisseurs pour être plus holistique afin de tenir compte de l'utilisation de l'IA.
La structure technique : Évaluer les systèmes et les composants de l'IA
Comprendre les subtilités techniques des systèmes d'IA déployés par les fournisseurs est la base d'une évaluation solide. L'examen minutieux de la technologie sous-jacente révèle les risques potentiels associés aux composants d'IA dans les solutions tierces, y compris des aspects tels que :
Attributs des ensembles de données
Les systèmes d'IA nécessitent un excès de données et vous devez avoir une compréhension claire des attributs de ces ensembles de données. Vos évaluations doivent vous éclairer sur la qualité des données, les sources de données de formation, la propriété des données, la version et la traçabilité des données, etc.
Attributs du modèle
Une fois que vous avez la transparence sur les ensembles de données que vous allez utiliser, vous devez obtenir des éclaircissements similaires sur le modèle lui-même. Le modèle que vous utilisez est-il un modèle fondamental ? Quelle méthode d'apprentissage utilise-t-il ? Quels sont les biais possibles et quel est le ratio de parité démographique ? Quel est le niveau d'autonomie du modèle et quel est le degré de supervision humaine nécessaire ? Cette tapisserie technique des attributs des ensembles de données et des modèles constitue la première couche d'une évaluation complète de votre système d'IA tiers.
Même si vous ne développez pas ou ne fournissez pas le système vous-même, en tant que déployeur d'un système d'IA tiers, vous aurez toujours des obligations et des responsabilités concernant les données et les modèles que vous utilisez - il est donc important que les réponses à ces questions soient bien documentées.
Cadres de gouvernance de l'IA : Naviguer dans la conformité et les exigences
Les pratiques de gouvernance de l'IA sont un élément essentiel de l'utilisation responsable de l'IA, et pas seulement votre propre gouvernance interne de l'IA. Il est de plus en plus important que vous évaluiez également le cadre de gouvernance de l'IA de votre fournisseur, ce qui vous donnera une meilleure idée de la conformité et des dimensions juridiques et éthiques de ses pratiques en matière d'IA. Les cadres mondiaux, tels que la loi européenne sur l'IA, introduisent de plus en plus d'exigences spécifiques pour les acteurs responsables, en fonction de leur rôle, telles que les évaluations de conformité par les fournisseurs de systèmes d'IA à haut risque. Bien que les entreprises qui utilisent l'IA de tiers ne fassent pas partie de cette catégorie de fournisseurs, les organisations doivent toujours être conscientes de leurs responsabilités en tant que déployeurs de ces systèmes et doivent s'aligner sur ces cadres pour garantir la conformité et des pratiques d'IA responsables de la part de leurs fournisseurs.
Mise en œuvre d'une approche d'évaluation holistique
Les avantages d'une approche d'évaluation holistique vont au-delà de la simple conformité. Il est essentiel d'éviter les pièges juridiques et éthiques associés aux systèmes d'IA utilisés par des tiers pour instaurer la confiance et maintenir la transparence dans l'écosystème des fournisseurs. Il peut sembler accablant de devoir évaluer les fournisseurs en plus de ses propres responsabilités en matière de gouvernance de l'IA, mais ce processus n'a pas besoin de partir de zéro. L'opérationnalisation des évaluations de la gouvernance de l'IA implique des étapes pratiques plus petites, telles que l'intégration de la gouvernance de l'IA dans les flux de travail existants du TPRM. Des outils tels que les solutions de gouvernance de l'IA et de gestion des risques tiers de OneTrust soutiennent les organisations dans la rationalisation de ce processus, garantissant une vision plus complète des initiatives liées à l'intégration des composants de l'IA dans votre entreprise.
Gérer les risques liés aux tiers pour instaurer la confiance
Alors que le paysage des risques liés à l'IA des tiers continue d'évoluer, les organisations doivent adopter une approche holistique de l'évaluation des fournisseurs. L'intégration des risques liés à l'IA dans ces évaluations est un impératif stratégique et une étape proactive vers des pratiques de gestion des risques par des tiers et une utilisation responsable de l'IA. La mise en place d'un cadre complet permet non seulement d'atténuer les risques liés à l'adoption de l'IA par des tiers, mais aussi de favoriser un écosystème de transparence, de confiance et d'innovation. Les organisations doivent adapter leurs flux de travail TPRM pour naviguer dans les méandres de l'IA, afin de garantir un avenir où l'IA est exploitée de manière responsable pour une croissance durable de l'entreprise.
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