Gérer les risques liés à la mise en œuvre de l’IA

À l’heure où la transformation numérique est devenue un mot à la mode dans la sphère commerciale, les entreprises du monde entier s’efforcent de suivre les tendances technologiques émergentes. Dans le but de consolider leur place à l'avant-garde de leurs secteurs respectifs, ces entreprises cherchent à s'optimiser et à accroître leur succès grâce à la mise en œuvre d'outils d'IA de pointe dans les domaines des ventes, du marketing, de la gestion des ressources humaines, etc. C’est compréhensible, étant donné l’énorme potentiel de l’intelligence artificielle pour le traitement, l’analyse et l’automatisation des données.

En réalité, cependant, réussir avec des outils commerciaux basés sur l’IA est souvent plus difficile qu’il n’y paraît au premier abord, et il existe de nombreux risques dont il faut être conscient avant de décider de se lancer dans cette aventure. Dans cet article, nous explorerons certains des risques associés à l'utilisation de l'IA dans les entreprises et proposerons des solutions qui peuvent vous aider à mettre en œuvre avec succès les technologies basées sur l'IA dans votre organisation.

1. IA fantôme

Depuis que l’intelligence artificielle a été introduite dans le monde des affaires, il y a eu un véritable boom dans le développement d’outils capables d’exploiter sa puissance. Aujourd’hui, avec une gamme aussi étendue d’outils d’IA disponibles pour remplir les fonctions de chaque département de l’entreprise, l’IA fantôme devient une préoccupation pressante pour les entreprises ambitieuses du monde entier. mais qu'est ce que c'est exactement?

Shadow AI est un terme utilisé pour décrire l'utilisation d'outils d'IA qui n'ont pas été approuvés ou autorisés par le CTO (Chief Technology Officer), le CIO (Chief Information Officer) ou le service informatique d'une organisation. En effet, l’IA fantôme englobe les outils d’IA que les employés ont pris l’initiative d’utiliser dans leurs responsabilités quotidiennes.

Les risques de l’IA fantôme sont considérables. En permettant aux individus d’utiliser une variété d’outils d’IA différents au sein d’une organisation, vous finirez par rencontrer des problèmes de fragmentation des données en raison de la nature disparate de la manière dont l’IA a été mise en œuvre. Cela peut amener les employés à s'appuyer sur des données obsolètes ou inexactes, entraînant des erreurs allant de mineures à potentiellement catastrophiques selon la situation.

Pour éviter les revers résultant de l'IA fantôme, il est sage de mettre en place des mesures pour la combattre avant de tenter de mettre en œuvre des outils d'IA dans votre entreprise. Plus précisément, vous devez établir un cadre de gouvernance de l'IA robuste au sein de votre organisation. En décrivant des processus et des procédures clairs pour l’adoption et l’utilisation des outils d’IA, vous pouvez contribuer à garantir que les nouveaux outils sont mis en œuvre sans problème dans le cadre d’un ensemble cohérent. Cela vous permettra de gérer plus efficacement les actifs de données et d’éviter la fragmentation.

2. Confidentialité et sécurité des données

On dit souvent qu’un outil d’IA est aussi performant que les données qu’il lui fournit. C’est certainement vrai, mais on parle peu de la nature de ces données et de la question de savoir si les outils d’IA sont fiables ou non pour les gérer.

Les entreprises ont souvent accès à une quantité considérable d’informations sur leurs clients dans leurs bases de données, par exemple, qui seraient toutes considérées comme sensibles. Dans le climat actuel, où les gens sont plus préoccupés que jamais par la manière dont leurs données sont utilisées, la réputation de votre entreprise dépend de votre capacité à protéger les données sensibles et à fournir une garantie de confidentialité et de sécurité aux clients. Cependant, fournir une telle assurance peut s’avérer difficile lors de l’utilisation d’outils d’IA.

Les violations de données causent continuellement des problèmes aux entreprises du monde entier, et les outils basés sur l’IA en sont parfois la cause. En fonction du cryptage, des processus d'authentification et des API (interfaces de programmation d'application) qu'un outil d'IA particulier utilise, les ressources de données sensibles peuvent être vulnérables aux violations. De plus, les outils peuvent être mal configurés ou il peut y avoir des vulnérabilités dans le code de l'application qui pourraient mettre en danger la confidentialité et la sécurité des données sensibles. Enfin, certains outils d’IA peuvent ne pas fonctionner conformément aux réglementations en matière de données. Cela pourrait mettre en péril la réputation et l’avenir de votre entreprise, vous devez donc atténuer ces problèmes.

Pour éviter les violations dommageables, la sécurité des données doit être une priorité dès le départ lorsque l’on cherche à mettre en œuvre de nouveaux outils basés sur l’IA. Cela signifie créer une équipe chargée de sélectionner les technologies d’IA et d’établir un processus approfondi par lequel ces technologies doivent être évaluées avant leur mise en œuvre. Les nouveaux outils doivent être examinés de manière approfondie pour déterminer si leurs protocoles de cryptage répondent aux normes nécessaires, par exemple, et s'ils sont conformes aux réglementations en matière de données telles que celles décrites par le RGPD. En prenant ces mesures, vous pouvez sélectionner des outils d’IA sécurisés à utiliser et limiter le risque de violation.

3. Compétence et résistance des employés

Pour extraire la véritable valeur des nouveaux outils, il s’ensuit que vous devez chercher à les utiliser à chaque occasion possible, car cela vous permettra de véritablement optimiser les processus internes pour une efficacité maximale. Bien sûr, cela semble bien à dire, mais c'est une chose d'introduire une nouvelle technologie d'IA dans votre entreprise, mais c'en est une autre de l'utiliser efficacement dans une organisation.

Lorsque les entreprises tentent de mettre en œuvre de nouvelles technologies d’IA à l’échelle de l’entreprise, elles rencontrent souvent des problèmes de niveau de compétence des employés. Il va de soi que ce serait le cas – après tout, nous parlons d’outils de pointe, et tous ceux qui devraient utiliser un certain logiciel n’auront pas les compétences exactes dont ils ont besoin pour l’utiliser de manière optimale. Cependant, si rien n’est fait, ce problème peut rapidement devenir incontrôlable à mesure que les employés deviennent frustrés et commencent à résister à la mise en œuvre de nouveaux outils. Cela peut conduire à une mauvaise utilisation des outils ou à leur abandon total, entravant ainsi vos efforts d’optimisation.

La solution ici consiste à intégrer complètement les employés qui doivent utiliser des outils d’IA dans leurs opérations quotidiennes. Idéalement, cela devrait commencer avant le début du processus de mise en œuvre, par la fourniture de matériels d’apprentissage et de manuels via le réseau de l’entreprise. Par la suite, les employés devraient disposer d'une solution d'apprentissage en temps réel robuste, telle qu'une plate-forme d'adoption numérique, qui peut fournir des superpositions utiles avec des conseils instantanés permettant aux employés d'acquérir rapidement des compétences avec les nouveaux outils d'IA. De plus, il est judicieux de définir des canaux de communication clairs entre les employés et la direction, permettant un retour d'information et une assistance tout au long du processus d'intégration.

4. Biais de l'apprentissage automatique

L’incroyable puissance de l’IA réside dans sa capacité à traiter, analyser et extrapoler des données pour apprendre et apporter des solutions à différents problèmes. Cependant, il est important de noter qu’il s’agit dans une certaine mesure d’une arme à double tranchant. Étant donné que l’IA ne peut être entraînée que sur la base de données historiques, les biais d’apprentissage automatique présentent un risque important.

Le biais d’apprentissage automatique, également appelé biais d’IA, se produit lorsqu’un algorithme d’IA tire des conclusions erronées à partir de données historiques au cours du processus d’apprentissage automatique, ce qui l’amène à produire des résultats biaisés. Cela peut donner lieu à toutes sortes de complications selon l’endroit où les outils d’IA pertinents sont mis en œuvre. Par exemple, cela peut entraîner des prix discriminatoires pour les clients, ou des résultats de sélection injuste lors de l'examen des candidats à un emploi. De telles erreurs peuvent avoir un effet préjudiciable considérable sur la réputation d'une entreprise, ce qui peut faire échouer ses tentatives de croissance et de développement.

Pour éviter les biais d’apprentissage automatique, il est conseillé de prêter attention à la manière dont les outils d’IA sont formés et entretenus. Cela implique de définir des règles et des procédures claires visant à empêcher l’IA de tirer des conclusions erronées. Diverses données doivent être fournies pour équilibrer l'IA pendant le processus de formation, tandis que des lignes directrices éthiques doivent être mises en place pour garantir que les outils d'IA sont déployés correctement. De plus, les outils d’IA doivent être étroitement surveillés et des mesures claires doivent être établies pour permettre des évaluations régulières des biais.

En évaluant soigneusement les modèles d’IA avant leur sélection, puis en les formant, en les déployant et en les évaluant avec précision, vous serez en mesure de garantir que les outils d’IA sont mis en œuvre de manière à la fois équitable et transparente.

Final

À l’ère du Big Data, de l’analyse et de la transformation numérique, le potentiel offert par les outils d’IA présente un attrait indéniable, car ils peuvent vous permettre d’optimiser vos processus d’une manière que d’autres technologies ne peuvent tout simplement pas.

Dans le même temps, il est important de ne pas se laisser aveugler par les avantages possibles de l’utilisation de ces outils. Si l'IA a le pouvoir de vous aider à propulser votre entreprise vers de nouveaux sommets, elle a également le pouvoir de créer de la confusion et de nuire à la réputation de votre entreprise si elle n'est pas utilisée correctement. Pour tirer le meilleur parti des outils d’IA, une mise en œuvre appropriée est primordiale, ce qui implique de gérer les risques associés à la technologie.

L’IA fantôme, la confidentialité des données, les lacunes en matière de compétences des employés et les préjugés en matière d’apprentissage automatique sont tous des obstacles présents à la mise en œuvre de l’IA, mais ils sont loin d’être insurmontables. En sélectionnant, formant et surveillant soigneusement les modèles d’IA et en intégrant complètement les employés, vous pouvez créer un environnement propice à l’utilisation de l’intelligence artificielle. Ainsi, vous serez en mesure d’optimiser efficacement les processus, d’atteindre une plus grande efficacité et productivité et, à terme, de propulser votre entreprise à l’avant-garde de son secteur.

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