#5.1 Le MIT classe 777 risques potentiels liés à l'IA
Decideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée
Release Date: 09/01/2024
Decideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée
Un « nouveau » paradigme apparait, le SaaS ! Non, pas celui que vous croyez ! Vous vous dites, ça y est, on l’a perdu ! Il est resté en 1999 à la création de Salesforce ! Non, car si le SaaS est bien vivant depuis 25 ans, le nouveau SaaS pointerait le bout de son nez selon les oracles du marketing. Nous serions en train de passer du Software as a Service au Service as a Software. Que c’est beau le monde du marketing ! Allez, je vous explique. Le principe du Software as a Service a combiné depuis plus de deux décennies l’évolution...
info_outline #5.4 Jean-Georges Perrin, Pape du Data Mesh et des Data ContractsDecideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée
Dans cet épisode, nous recevons Jean-Georges Perrin. Ce nom ne peut vous être inconnu si vous vous intéressé au "shift-left" qui émerge dans le monde des données. Les utilisateurs prennent peu à peu le contrôle de leurs données, et cela a été théorisé en 2020 dans un livre développant le concept de Data Mesh. Au Data Mesh, il manquait une dimension, celle du "comment". Jean-Georges Perrin a été un des premiers à mettre en application ce concept, chez Paypal. Et parmi les premiers, avec Andrew Jones, à s'intéresser aux supports du Data Mesh, les Data Contracts. Au point qu'il...
info_outline #5.3 Cartographie des données et des systèmes avec David Bougearel de CartographitDecideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée
Dans cet épisode, nous recevons David Bougearel, fondateur de Cartographit, un nouvel outil de cartographie du système d'information, qui s'appuie sur les normes de cartographie de l'ANSSI. Les différentes couches cartographiées incluent donc les couches des données, des processus et des applications. Cela fait-il de Cartographit un outil potentiel de gouvernance des données ? Nous abordons ce sujet et différentes questions connexes. - La cartographie du Système d'Information (SI) offre une vue d'ensemble, un inventaire global du SI, incluant les données (objets d'information)....
info_outline #5.2 IA ? Et si nous parlions français !Decideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée
Vous en avez assez d’entendre parler de LLM, de prompt, de text token, ou de adversarial machine learning ? Ça tombe bien, le 6 septembre dernier, le Journal Officiel de la République Française a publié, pour la rentrée des classes, la liste relative au vocabulaire de l’intelligence artificielle. La commission d’enrichissement de la langue française a retenu quatorze termes ; elle les a traduits, et définit. Ainsi, vous pourrez parler de Grands Modèles de Langage, les GML ; d’instructions génératives pour les prompts, de jeton textuel pour les text...
info_outline #5.1 Le MIT classe 777 risques potentiels liés à l'IADecideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée
Le MIT a recensé 777 risques potentiels liés à l’IA dans une base de données partagée gratuitement Cet été, le MIT nous a fait un cadeau ! Le prestigieux organisme de recherche américain a publié un référentiel complet des risques liés à l’intelligence artificielle. L’objectif : vous aider à cartographier l’ensemble des risques qui pèsent sur votre entreprise afin de les mesurer, les quantifier et les mitiger par la suite. Si vous suivez mes contenus sur le thème de la gouvernance des données et de l’intelligence artificielle, vous avez déjà été...
info_outline #4.24 Gagner aux JO, est-ce une question de data ?Decideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée
Vous avez 23 ans, vous mesurez 1 mètre 77, et vous pesez 72 kilos ? Vous avez, contrairement à moi, le profil idéal pour remporter le 100 mètres, épreuve reine de l’athlétisme aux jeux olympiques. Si en revanche vous avez plus de 27 ans… désolé, vous êtes déjà disqualifié par l’analyse statistique. Cependant, si vous êtes un peu en surpoids, jusqu’à 108 kilos, vous pouvez tenter le lancer de poids. Les grands triompheront au lancer de disque, quant aux plus petits qu’un mètre soixante… ils n’ont que peu de chance d’obtenir une médaille en athlétisme. Non,...
info_outline #4.23 Gouvernance des données orientée métier, quelques prérequisDecideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée
Gouvernance des données : quelques prérequis organisationnels Ayant l’opportunité d’accompagner de nombreuses entreprises dans la mise en place d’une gouvernance des données orientée métier, je voudrais partager avec vous aujourd’hui quelques prérequis organisationnels. Eloignés des habituels conseils sur les outils à déployer, je constate que les premiers pas à réaliser, et pas les plus faciles, sont liés aux personnes et à l’organisation. Trois questions ! Qui ? Cela peut paraitre évident, mais dans la réalité, la nomination claire et affirmée de la...
info_outline #4.22 La donnée sous tous les angles, avec Philippe Charpentier, CTO de NetAppDecideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée
Avec Philippe Charpentier, le CTO de NetApp France, nous abordons le "contenant" des données. Contenant et contenu sont mutuellement indispensables, et ils répondent tous deux à des contraintes différentes : - Les data sont enfin reconnues comme des actifs informationnelles de l'entreprise, il faut donc les protéger. Quels sont les enjeux actuels liés à la sécurité et à la confidentialité de ces données collectées par toutes les entreprises ? - Peut-on et doit-on tout conserver ? L'IA semble nous dire que oui, les lois sont un peu moins d'accord. Comment arbitrer ? - Un des...
info_outline #4.21 IBM se lance dans le data mesh avec Data Product HubDecideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée
IBM se lance à son tour dans le data mesh et les data products. L’entreprise l’a annoncé cette semaine, à l’occasion d’un séminaire de présentation de son offre appelée IBM Data Product Hub. Cette tendance, le « shift left », consiste à transférer peu à peu la responsabilité des data aux utilisateurs métiers, et l’autonomie qui va avec. Que vous appliquiez à la lettre les principes du data mesh ou si vous créez simplement des data products pour remplacer vos entrepôts de données centralisés, vous allez passer par la recherche et l’installation d’une...
info_outline #4.20 Cinq ans de prison, si vous tentez de prévoir les décisions d'un jugeDecideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée
5 ans de prison, si vous tentez de prévoir la décision d’un juge … mais comme toujours, les lignes jaunes sont contournables, pour peu que l’on prenne le temps de comprendre la loi. Je vous parle ici d’une disposition liée à l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le cadre de procédures judiciaires, tentant de prédire quel sera le comportement de tel ou tel juge dans une affaire, et pour les parties prenantes d’adapter leur stratégie. Aux Etats-Unis, vous l’avez certainement vu dans de nombreuses séries criminelles, la technologie est utilisée pour analyser...
info_outlineLe MIT a recensé 777 risques potentiels liés à l’IA dans une base de données partagée gratuitement
Cet été, le MIT nous a fait un cadeau ! Le prestigieux organisme de recherche américain a publié un référentiel complet des risques liés à l’intelligence artificielle. L’objectif : vous aider à cartographier l’ensemble des risques qui pèsent sur votre entreprise afin de les mesurer, les quantifier et les mitiger par la suite.
Si vous suivez mes contenus sur le thème de la gouvernance des données et de l’intelligence artificielle, vous avez déjà été sensibilisé au fait que la mise en place d’un cadre de gouvernance passe par l’identification et la cartographie des risques.
Comment en effet atténuer quelque chose que l’on n’a pas référencé et mesuré ?
Première tâche donc, l’identification et la cartographie des risques en matière d’intelligence artificielle. Risques liés aux données, aux modèles, aux usages, les risques sont nombreux. Et l’IA Act européen prévoit d’ailleurs l’obligation de les identifier et de les suivre, afin de classifier les modèles d’IA en fonction des risques encourus.
Mais partir d’une feuille blanche et se gratter la tête en faisant le tour des bureaux n’est pas la méthode la plus efficace. Or il n’existait pas jusqu’à présent un référentiel unique, mais plusieurs référentiels, tous incomplets, et orientés.
Ces derniers mois, les équipes du MIT ont réalisé un travail de compilation et d’organisation de l’ensemble des référentiels qu’ils ont pu identifier ; regroupant l’ensemble des risques dans une taxonomie commune. The AI Risk Repository est donc un travail de synthèse des risques en provenance de 43 taxonomies différentes. Au total, 777 risques ont été identifiés, regroupés et ordonnés dans la taxonomie du MIT.
Ce travail de synthèse est fourni sous forme d’un fichier Excel ou Google Sheets. Avec 777 risques décrits, c’est évidemment beaucoup trop pour la très grande majorité des entreprises, et un important travail de compréhension et de sélection reste à faire.
Par ailleurs chaque entreprise devra évaluer le degré de survenance de ce risque dans sa propre organisation ; ainsi que les impacts de cette survenance sur son métier. Personne ne peut faire ce travail à votre place. Mais bien sûr, remercions le MIT pour cette synthèse qui permet de partir de quelque chose, d’envisager à peu près tous les cas possibles, et ainsi de progresser dans cette cartographie des risques liés à l’IA.
Le framework à déployer est donc le suivant :
- Commencez par prendre connaissance de la base de données des risques du MIT ;
- Sensibilisez la direction générale à l’importance, et parfois à l’obligation, de connaitre le niveau d’exposition de l’entreprise ;
- Programmez des ateliers avec les différentes personnes concernées, métier et informatique, afin de sélectionner dans la base du MIT les risques applicables à l’entreprise ;
- N’hésitez pas à vous faire accompagner dans cette phase afin de démarrer correctement ; un consultant spécialisé peut être un booster et un garde-fou ;
- Pour chacun de ces risques, évaluez leur probabilité de survenance, et les impacts, financiers et autres, de cette survenance éventuelle ;
- Reportez tout cela dans un outil spécialisé de gestion de risques ou à défaut dans une feuille Excel ;
- Mettez en place les stratégies de modération de ces risques ;
- Ne pas oublier de répéter ce processus, lorsque les risques changent ou au minimum une fois par an, afin de maintenir à jour cette cartographie.
Alors je vous entends déjà critiquer ! Jamais je n’aurai le temps de faire cela, la DG ne nous donnera pas de budget, encore un truc qui va rester sur les étagères, bla bla bla…
Vous avez raison de vous inquiéter ! Mais en même temps soyons direct, ce n’est pas un choix. Bien sûr, une PME peut choisir de prendre des risques, sans les mesurer, et en assumer par la suite les conséquences. Mais assurez-vous que cette décision de ne pas cartographier les risques liés à l’IA soit bien prise au plus haut niveau. Et un conseil, protégez vos arrières, et conservez bien la trace de cette décision.
Et si votre DG est plus raisonnable, et comprend l’importance de connaitre et mesurer ces risques, allez-y progressivement. Posez les premiers jalons, et commencez les ateliers. Tiens, par exemple, commencez par les nouveaux projets ! Un nouveau POC d’IA ? Dès la phase de POC, rapprochez-vous des équipes, abordez le sujet, et cartographiez les risques à la volée. En incluant la gouvernance de l’IA dans la phase de design des projets, le fameux « Governance by design », vous rendrez le sujet beaucoup plus fluide. C’est ce que j’appelle le DevSecGovOps, penser à la gouvernance dès la phase de conception, et en faire un élément essentiel de la mise en production.