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L'utilisation des différents modèles IA a des avantages majeurs pour l'humanité. Cependant, certains représentent un danger. Afin d'éviter des usages abusifs, ou des tentatives de hacking, les spécialistes ont mis en place l'AI TRiSM. Cette approche permet de mieux gérer les données, ainsi que la confidentialité des utilisateurs. Tout savoir.
Dans un monde numérique en pleine émergence, la prévention reste la clé pour mieux protéger les données des utilisateurs. Afin d'atteindre cet objectif, les spécialistes ont conçu une méthode bien précise : l'AI TRiSM (AI Trust, RIsk, and Security Management). Comme son nom l'indique, cette stratégie vise à assurer la bonne gouvernance, la fiabilité, et la sécurité des données utilisées par les modèles IA. Comme quoi, vous serez à l'abri des cyberattaques en utilisant votre outil favori.
Quels sont les risques liés à l'utilisation de l'IA ?
On vit dans un monde où les développeurs peuvent créer leurs propres modèles IA. Cet exploit n'est plus réservé aux grandes entreprises. Toutefois, l'approche, ainsi que les protocoles de sécurité ne sont pas les mêmes. Il pourrait alors y avoir quelques risques en rapport avec l'IA. Dans ce cas, la stratégie AI TRiSM est un incontournable.
Les lacunes dans le protocole de sécurité sont les risques les plus redoutables. Ici, les développeurs n'arrivent pas à créer un contrôle d'accès solide. Il sera alors plus facile de s'introduire dans la base de données, et d'extraire les informations confidentielles.
Ces risques concernent les données d'entraînement. Dans certains cas de figure, les spécialistes n'ont pas des filtres précis pour identifier les catégories des données. La menace repose alors sur l'utilisation des informations sensibles. Cette situation entraîne une fuite de données massives.
Par ailleurs, les prompts présentent aussi des risques pour la sécurité des données. Les utilisateurs les plus malins peuvent les manipuler afin d'accéder à des informations clés.
Ce ne sont que des exemples. Il existe encore plusieurs risques dans l'utilisation de l'intelligence artificielle. Mais dans toutes les situations, une approche efficace est de mise.
AI TRiSM : qu'est-ce que c'est ?
L'AI TRiSM ou AI Trust, Risk and Security Management peut être défini selon trois entités différentes. Ces derniers illustrent l'objectif de cette approche.
La première partie, « Trust », va assurer la fiabilité des modèles IA, peu importe leurs utilisations. Ce concept est un incontournable, surtout dans les appareils en relation directe avec l'être humain. Ici, on parle de véhicule autonome, ou des dispositifs médicaux basés sur l'IA.
Nous avons ensuite les « Risk ». L'approche AI TRiSM vise à détecter les menaces dans toutes nouvelles technologies d'intelligence artificielle. Il sera alors plus facile de préparer des procédures de riposte afin d'éviter les dégâts.
Enfin, la « Security Management » vise à renforcer les protections des modèles IA face aux cyberattaques. Cette gestion de la sécurité IA est composée de plusieurs protocoles. Les développeurs, et les utilisateurs en tirent profit. Toutefois, il faut une approche évolutive, car les hackers ont aussi tendance à changer leurs stratégies au fil du temps.
Approche AI TRiSM : comment ça marche ?
En général, la sécurisation des données repose sur 5 composants distincts. Ces derniers permettent de prendre en charge tous les aspects de l'intelligence artificielle.
Transparence
Tous les modèles IA ne doivent cacher aucune information aux utilisateurs. Les développeurs sont alors dans l'obligation de fournir des explications claires concernant leurs outils. L'objectif est simple : assurer la transparence et la compréhension. Ainsi, l'utilisateur aura une conscience tranquille en manipulant ces modèles IA.
ModelOps
Les modèles IA doivent se perfectionner avec le temps. Ainsi, les utilisateurs auront toujours des outils performants pour répondre à leurs attentes. Ce concept concerne tous les types d'intelligence artificielle : Machine Learning, IA graphiques, modèles linguistiques, etc.
En général, le ModelOps est un ensemble de 6 composants bien précis :
- Essai
- Gestion des versions
- Restauration des modèles
- Magasin de modèle
- Conception, développement et déploiement
- Intégration continue et déploiement continu
Confidentialité
Les développeurs garantissent la protection de la vie privée des utilisateurs. S'ils utilisent des données, ils emploient les moyens nécessaires pour assurer leur confidentialité. Ces spécialistes doivent aussi protéger les datas centers des accès non autorisés.
Sécurité des applications IA
Les applications, ainsi que les logiciels sont des incontournables dans l'ère du numérique. L'approche AI TRiSM vise alors à les protéger pour lutter contre les hackers. Plusieurs protocoles seront mis en place afin d'éviter toutes tentatives d'intrusion dans la base de données. Si nécessaire, les spécialistes vont tester ces protections pour corriger les lacunes.
Cas d'utilisation de l'approche AI TRiSM
La stratégie AI TRiSM est en vigueur dans plusieurs pays. L'approche permet aussi de remplir les différentes exigences législatives. On peut citer l'AI Act de l'Union Européenne, ou l'IA Risk Management Framework du NIST. Dans tous les cas, l'objectif reste le même
Plusieurs organisations utilisent alors la méthode AI TRiSM actuellement. Cependant, la Danish Business Authority s'illustre le plus dans cette activité. Elle se focalise surtout sur les transactions financières à grande échelle. À l'heure actuelle, le DBA utilise plus de 16 outils IA, basé sur l'approche AI TRiSM.
Les bases d'une approche AI TRiSM
Non, il ne faut pas se lancer à l'aveugle dans le renforcement des protocoles de sécurité IA. Afin de maximiser l'efficacité, les organisations doivent avoir 3 bases pour instaurer une bonne approche AI TRiSM.
La formation professionnelle est la plus recommandée. Ici, des spécialistes externes (ou internes) enseignent les bases de l'AI TRiSM aux autres agents de l'entreprise.
Mais les formations ne suffisent pas. Il faut aussi des documents clairs, stipulant les normes dans l'approche AI TRiSM. Tout le monde part alors d'une même base afin d'assurer une meilleure protection des données.
Enfin, chaque organisation doit utiliser des approches reconnues. Ici, on peut citer l'architecture Zero Trust, la Secure Access Service Edge, etc.
Instaurer l'AI TRiSM dans son entreprise : le guide pratique
Création d'une équipe spécialisée en approche AI TRiSM
C'est le point de départ dans cette activité incontournable. Avant de se lancer, l'entreprise doit monter une équipe de spécialistes. Les membres doivent avoir des profils différents afin de maximiser l'efficacité. En de mots plus simples, tous les services doivent contribuer dans cette activité. Le but est de développer un système IA, basé sur l'approche AI TRiSM.
Instaurer une politique d'éthique et de conformité
L'AI TRiSM se base sur la prévention des usages dérivés de l'intelligence artificielle. Ainsi, une politique bien définie, basée sur une approche éthique, est la clé pour atteindre cet objectif. Ces protocoles englobent la transparence et la confidentialité des données.
La formation en IA
Investir dans différents programmes de formation IA est aussi une tâche incontournable dans l'approche AI TRiSM. De ce fait, même les agents qui ne sont pas dans les services IA et cybersécurité auront une large compréhension de l'intelligence artificielle.
Intégration de l'approche dans la conception des outils IA
De la conception, au suivi, en passant par le déploiement, l'AI TRiSM devrait être une base pour les entreprises. Il sera plus facile de sécuriser les données de cette manière.
Audit régulier et ajustement des lacunes
La mise en place du système AI TRiSM ne s'arrête pas au lancement. Pour en tirer parti, les équipes doivent réviser régulièrement l'efficacité de l'approche. Des audits périodiques sont alors de mises pour atteindre cet objectif. Cette stratégie permet aussi de combler les lacunes au fil du temps.
La culture d'IA responsable
Certes, l'AI TRiSM nécessite une collaboration entre plusieurs professionnels. Mais pour assurer la pérennité du système, tous les agents d'une entreprise doivent adopter la culture de l'IA responsable. Des formations sont de mises, mais tout le monde doit aussi participer.
Collaboration avec les entités externes
Dans certains cas de figure, une entreprise doit échanger avec d'autres spécialistes externes. Ce sont des spécialistes en IA et en cybersécurité. De ce fait, les équipes internes peuvent être au courant des dernières technologies en termes d'AI TRiSM.
Gestion des risques
Cette étape est cruciale, surtout pour les entreprises multinationales. Les spécialistes AI TRiSM doivent planifier les scénarios de cyberattaque, et d'envisager des ripostes en fonction de la situation. Cette approche est la plus recommandée pour mieux gérer les risques.
L'avenir de l'approche AI TRiSM
Cette stratégie innovante n'en est qu'à ses débuts. Elle pourrait se perfectionner au fil des années. En effet, l'approche AI TRiSM doit évoluer, en même temps que les technologies d'intelligence artificielle. Dans le cas contraire, les hackers peuvent lancer des cyberattaques en toute facilité.
Les organisations qui se basent sur l'approche AI TRiSM bénéficieront d'une hausse de 50 % en termes d'objectif commercial d'ici 2026. En effet, leurs modèles IA seront de plus en plus acceptés par les clients.
Toutefois, les entreprises qui n'ont pas adopté la méthode AI TRiSM auront des difficultés à déployer leurs modèles IA d'ici 3 ans. Effectivement, les lois concernant la bonne gouvernance de l'IA seront plus strictes sur le long terme.
Dans tous les cas, le système AI TRiSM sera la référence pour toutes les entreprises. L'adopter, c'est assurer le développement de ses modèles IA à travers le temps.
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