Avant de télécharger ce document : un guide sur la confidentialité de l’IA

Les outils d’IA sont désormais partout, et pour de bonnes raisons. Ils sont présents dans nos éditeurs d’e-mails, nos documents Google, ainsi que dans nos systèmes et outils de travail quotidiens. Incontestablement, l’IA peut faire gagner du temps, réduire les efforts manuels et aider les organisations à gérer des flux de travail de plus en plus complexes.

Mais alors que l’IA s’intègre dans notre travail quotidien, une question discrète mais persistante accompagne chaque requête : où vont réellement ces données ?

Pour les gestionnaires du programme de trophées qui manipulent des soumissions sensibles, collectant des informations telles que des stratégies commerciales, des innovations confidentielles, des accomplissements personnels et d’autres données importantes, la sécurité de l’IA devient rapidement une préoccupation majeure.

Pourquoi l’IA et la confidentialité des données méritent votre attention

Les préoccupations liées à l’IA et à la confidentialité sont devenues le principal défi pour les organisations du monde entier pour la deuxième année consécutive, 70 % des entreprises identifiant l’IA comme une préoccupation de confidentialité importante ou très importante.

Lorsque vous collez un document ou des données dans un outil d’IA ou que vous téléchargez une soumission pour évaluation, vous alimentez peut-être ce contenu dans un système conçu pour apprendre à partir des entrées des utilisateurs. Selon la politique de données de la plateforme, votre contenu pourrait être conservé, utilisé pour améliorer le modèle ou traité sur des serveurs tiers en dehors de votre région.

Les risques sont réels. Les outils d’IA générative peuvent parfois partager des données entre solutions ou avec des tiers sans le consentement de l’utilisateur. De manière alarmante, cela pourrait inclure des données commerciales propriétaires ou des informations personnelles, qui pourraient être partagées par inadvertance.

Pour les programmes de trophées, cela revêt une importance cruciale. Les candidats vous confient leurs meilleurs travaux. Les membres du jury vous confient leurs évaluations. Cette confiance mérite d’être protégée. Gérer ces risques est impératif.

Comment l’IA générative gère-t-elle la confidentialité et la sécurité des données ?

La réponse courte : cela dépend entièrement de la solution.

Certains outils d’IA grand public, y compris des chatbots largement utilisés, peuvent utiliser les entrées pour l’entraînement des modèles par défaut. D’autres proposent des versions d’entreprise avec des protections renforcées.

Les systèmes d’IA générative présentent des risques spécifiques en ce qui concerne les informations personnellement identifiables (IPI) : si des IPI font partie d’un grand modèle de langage, il est possible que l’IA générative expose ces IPI dans ses résultats.

Les questions clés à poser à toute solution d’IA que vous utilisez sont les suivantes :

• Mes données quittent-elles l’environnement de la solution ?
• Sont-elles utilisées pour entraîner des modèles ?
• Où se situent les serveurs et quelles lois sur la protection des données s’appliquent ?
• Puis-je demander la suppression de mes données ?

Les approches de pointe en matière de gouvernance de la confidentialité de l’IA incluent le chiffrement à chaque étape, la minimisation des données (ne collecter que ce qui est nécessaire), l’anonymisation avant l’entraînement et des politiques de suppression claires.

Les systèmes d’IA devraient maximiser la sécurité à chaque étape. Le chiffrement est particulièrement important car il sécurise les données sensibles dès le départ, établissant une base plus facile à maintenir que d’ajouter la sécurité a posteriori.

Qu’est-ce qui fait d’une solution d’IA une plateforme axée sur la confidentialité ?

Les meilleures solutions de gouvernance de l’IA pour la protection de la confidentialité des données partagent quelques points communs :

• Elles conservent les données dans un environnement contrôlé
• Elles sont transparentes sur la circulation des données
• Elles donnent aux administrateurs un contrôle réel sur les fonctionnalités activées

C’est précisément l’approche adoptée par Award Force. Les outils d’IA d’Award Force fonctionnent entièrement au sein du propre cloud privé virtuel (VPC) sécurisé d’Award Force. Les données ne quittent jamais l’environnement de la solution. Il n’y a aucun traitement par des tiers, aucune connexion à l’Internet public et aucune utilisation des données de soumission pour entraîner des modèles externes. Les gestionnaires du programme peuvent choisir d’activer ou non les outils d’IA, et quel agent d’IA accréditer.

Il s’agit d’une distinction significative par rapport à de nombreuses solutions, où les fonctionnalités d’IA sont actives par défaut et où le traitement des données est régi par des conditions enfouies dans la documentation.

Étapes pratiques pour votre programme

Vous n’avez pas besoin d’éviter entièrement l’IA, bien que vous puissiez choisir de le faire. Mais il est également possible d’utiliser l’IA de manière responsable. Voici par où commencer :

Établissez une politique d’IA claire.

Décidez quels outils sont approuvés pour quelles tâches. Faites la distinction entre les outils sûrs pour les données sensibles et ceux qui ne le sont pas. L’approche d’Award Force pour une IA responsable et centrée sur l’humain offre un cadre utile : l’IA doit aider les personnes à prendre de meilleures décisions, et non prendre des décisions à leur place.

Appliquez la minimisation des données.

Avant de télécharger quoi que ce soit, demandez-vous si l’outil d’IA a besoin du document complet. Supprimez les informations personnelles inutiles dans la mesure du possible.

Soyez transparent avec les candidats.

Si des outils d’IA sont utilisés dans une partie quelconque de votre processus d’examen ou d’évaluation, indiquez-le. La transparence renforce la confiance dont dépendent les programmes de trophées.

Auditez régulièrement vos outils.

Les politiques de données changent. Programmez un rappel pour examiner la documentation sur la confidentialité de chaque outil d’IA utilisé par votre équipe au moins une fois par an.

L’IA et la confidentialité des données ne doivent pas nécessairement s’opposer. Avec les bons choix de solution et une gouvernance interne claire, vous pouvez utiliser l’IA pour travailler plus efficacement tout en préservant l’intégrité et la confiance qui donnent tout leur sens aux programmes de reconnaissance.