Article basé sur le webinaire de l’IAPP
Faisons-le en direct : Jeu de rôle sur l’évaluation des risques d’un projet GenAI
17 Avril, 2024
Qu’il s’agisse d’assurer la protection et la sécurité des données ou de s’attaquer aux biais potentiels, les organisations doivent naviguer dans un paysage complexe pour déployer des systèmes de chabots de manière efficace. Les organisations doivent être conscientes des risques liés à la protection des données lors de l’utilisation de l’IA, tenir compte du fait que les données sont représentatives et reconnaître la présence de préjugés ou de risques de saisie et de production d’informations inexactes lors de l’utilisation de ces systèmes.
Avec les exigences à venir de la loi européenne sur l’IA, qui vise à réglementer les systèmes d’IA au sein de l’Union européenne, des considérations supplémentaires et des mesures de conformité deviennent essentielles. Par exemple, les chatbots doivent fournir les explications des informations pour lesquelles ils ont été créés. Les chatbots collectent et traitent souvent des informations sensibles, telles que les préférences personnelles et les données comportementales. Certaines lacunes doivent être comblées en ce qui concerne la fiabilité de ces informations.
Il est crucial pour les organisations de maintenir des mesures de protection renforcées, en particulier lorsqu’elles collectent et traitent des données personnelles par le biais de divers modèles GenAI auprès d’individus situés dans des zones couvertes par des réglementations strictes en matière de protection des données. Ces mesures comprennent, entre autres, l’élaboration et la mise en œuvre d’algorithmes préservant la protection, pour former ces modèles GenAI afin d’atténuer les vulnérabilités et les risques pour la vie privée. Il est également important d’introduire des mécanismes garantissant que les données d’entraînement utilisées pour alimenter les modèles d’IA générique ne contiennent pas d’informations sensibles, afin d’éviter toute divulgation involontaire ou accidentelle.
Comment atténuer les contrôles pour différents risques ?
En collectant les données au strict minimum requis, en utilisant le principe de minimisation des données, on s’assure que les utilisateurs n’ajoutent pas d’informations non pertinentes. Par conséquent, seules les données minimales nécessaires devraient être collectées et introduites dans les programmes de formation à la GenAI, et des évaluations approfondies des risques devraient être menées à différents stades de développement.
Les organisations pourraient allouer des ressources à la maintenance régulière, au dépannage et à la mise à jour des logiciels afin de garantir les performances optimales de ces systèmes et de les protéger contre toute utilisation frauduleuse. Des procédures d’examen éthique sont également recommandées pour évaluer les incidences potentielles du contenu généré par l’IA, en mettant l’accent sur les questions de protection de la vie privée.
En ce qui concerne le principe de transparence, les organisations sont encouragées à effectuer des audits réguliers pour contrôler le contenu généré par l’IA afin de détecter les risques pour la vie privée et de promouvoir l’utilisation d’algorithmes GenAI transparents et compréhensibles, permettant de détecter les données sensibles dans le texte de sortie. Il est essentiel de mettre en œuvre des processus solides pour obtenir le consentement explicite des utilisateurs avant d’utiliser leurs données pour toute activité de traitement liée à la GenAI et de fournir des avis de protection clairs pour informer les utilisateurs de la manière dont leurs données seront utilisées et traitées.
Il est également recommandé de promouvoir des techniques d’anonymisation solides pour éliminer les identifiants personnels des données avant de les transmettre aux modèles de GenAI, de mettre l’accent sur l’utilisation de techniques de cryptage et de méthodes de stockage de données sécurisées pour protéger les données de formation et empêcher tout accès non autorisé pendant le transfert. La mise en place de stratégies, la tenue de registres et le suivi des mesures pour démontrer la conformité aux normes réglementaires peuvent favoriser l’intégrité des données. En résumé, les étapes cruciales pour adhérer aux exigences de protection lorsqu’il s’agit de GenAI comprennent l’amélioration de la transparence, la mise en œuvre des mesures de sécurité appropriées, l’intégration d’un solide programme de protection de la vie privée dès la conception et par défaut, l’information claire des utilisateurs sur l’utilisation prévue de leurs données et le contrôle et le suivi étroits des données de formation introduites dans les modèles de GenAI.
Impact de la loi européenne sur l’IA
La loi européenne sur l’IA proposée par la Commission européenne vise à établir un cadre réglementaire complet pour les systèmes d’IA opérant au sein de l’UE. Les principales exigences et implications peuvent avoir un impact sur le déploiement des systèmes d’IA de type chatbot. Il est essentiel de mettre en œuvre des lignes directrices éthiques, de fournir des programmes de formation complets aux développeurs pour réduire les préjugés, et de mener des audits et des contrôles de validation réguliers pour identifier et traiter les erreurs potentielles ou les problèmes de performance. La surveillance aide également les organisations à maintenir la responsabilité et la transparence pour un cadre solide.
En conclusion, l’utilisation de systèmes d’IA de type chatbot présente à la fois des opportunités et des défis pour les organisations. En donnant la priorité à la protection des données, en optimisant l’expérience des utilisateurs et en adoptant la conformité réglementaire, les entreprises peuvent naviguer avec succès dans les complexités du déploiement de l’IA et contribuer à l’avancement responsable de cette technologie. MyData-TRUST fournit des évaluations globales de la protection des données pour assurer la meilleure couverture de protection et fournir les solutions possibles aux besoins actuels et aux défis rencontrés par les clients, dans le contexte d’un environnement technologique en constante évolution.