Gestion des risques de l'IA : Un guide complet pour la sécurisation des systèmes d'IA

Alors que les chefs d'entreprise cherchent à exploiter les technologies d'IA dans leurs opérations pour améliorer l'efficacité et stimuler l'innovation, ils ont souvent du mal à comprendre leur profil de risque unique et les mesures nécessaires pour gérer efficacement les risques de l'IA. L'adoption rapide des systèmes d'IA dans tous les secteurs d'activité a créé des opportunités sans précédent, mais elle a également introduit des défis complexes qui nécessitent des stratégies complètes de gestion des risques de l'IA.

Tout comme les ressources de données existantes, les systèmes d'IA présentent des vulnérabilités en matière de cybersécurité, de confidentialité et de conformité réglementaire, mais ils introduisent également des préoccupations éthiques et des conséquences imprévues telles que les biais, la discrimination et le manque de confiance. Les organisations qui mettent en œuvre des technologies d'IA doivent développer des approches robustes de gestion des risques qui répondent à la fois aux préoccupations traditionnelles de sécurité IT et aux risques uniques associés aux systèmes d'intelligence artificielle.

La complexité de la gestion des risques liés à l'IA provient de plusieurs facteurs : l'opacité des modèles d'IA complexes, l'ampleur des données d'entraînement requises, la vitesse de développement de l'IA et l'évolution du paysage des exigences de conformité réglementaire, y compris l'AI Act de l'UE. Les risques liés à l'IA peuvent se manifester à n'importe quelle étape de son cycle de vie, de la collecte de données initiale au déploiement de l'IA et aux opérations continues.

Sans contrôles d'accès adéquats, les systèmes d'IA peuvent être exploités par des acteurs malveillants, ce qui entraîne des violations de données et la manipulation des modèles. Les utilisateurs internes peuvent pratiquer le shadow AI et utiliser des modèles d'IA générative pour trouver des données confidentielles auxquelles ils ne devraient pas avoir accès. De plus, sans l'auditabilité et la traçabilité des modèles d'IA et de leurs données, les organisations sont confrontées à des risques de non-conformité liés à l'IA.

Dans l'étude comparative de Cisco sur la confidentialité des données de 2024, 91 % des organisations reconnaissent qu'elles doivent en faire plus pour rassurer leurs clients sur le fait que leurs données sont utilisées uniquement à des fins prévues et légitimes dans le cadre de l'IA. Mais elles ne savent souvent pas ce que "plus" signifie.

Avec de nombreuses applications d'IA potentielles qui touchent les employés, les clients et les Partenaires, la responsabilité de la gestion des risques liés à l'IA s'étend au-delà de l'IT. Sans une compréhension de la manière dont les composants d'un système d'IA fonctionnent ensemble et sans la capacité d'identifier les risques potentiels et d'atténuer les risques présents dans leurs cas d'utilisation, les organisations peuvent par défaut une approche du pire scénario et s'embourber en essayant de faire face à toutes les menaces possibles. Elles ont besoin d'un moyen simplifié pour gérer les risques liés à l'IA tout en restant alignées sur les priorités de l'entreprise. Cela nécessite un langage commun et une collaboration entre les équipes commerciales, de données, d'IA, de gouvernance et de sécurité pour trouver cet équilibre et innover sans conflit.

Comprendre les cadres et les stratégies de gestion des risques liés à l'IA

Sachant que les menaces de sécurité de l'IA ne peuvent pas être considérées sous l'angle des normes de sécurité mises en place pour un monde pré-IA déterministe, plusieurs cadres de gestion des risques liés à l'IA ont vu le jour pour aider à inciter les organisations à faire face aux risques et à protéger efficacement leurs données.

Les cadres de sécurité de l'IA courants, tels que le cadre de gestion des risques liés à l'intelligence artificielle (AI RMF) du National Institute of Standards and Technology (NIST), décrivent efficacement les risques associés à la sécurisation des systèmes d'IA et fournissent une approche structurée pour l'identification et l'évaluation des risques, mais ne décrivent pas entièrement comment appliquer les contrôles et les mesures d'atténuation nécessaires pour chaque type de risque lié à l'IA.

Qu'est-ce que la stratégie de gestion des risques de l'IA ?

Une stratégie efficace de gestion des risques liés à l'IA implique la mise en œuvre de pratiques complètes de gestion des risques tout au long du cycle de vie de l'IA. Les organisations ont besoin de cadres de gestion des risques qui traitent les risques potentiels liés au développement, au déploiement et aux Opérations de l'IA. Le cadre de gestion AI RMF fournit des directives sur la gestion des risques par le biais de stratégies d'atténuation des risques et d'approches pratiques de gestion des risques.

Quels sont les 4 types de risques liés à l'IA ?

Les risques liés à l'IA peuvent être classés en quatre types principaux :

Risques de sécurité : Y compris les menaces de sécurité de l'IA, les cybermenaces et les vulnérabilités de sécurité qui exposent les systèmes d'IA aux attaques

Risques opérationnels : Couvrant les pannes de système, la dérive de modèle et la dégradation des performances des modèles d'IA

Risques de conformité et éthiques : Traitant de la conformité réglementaire, des implications éthiques et des résultats inéquitables des systèmes d'IA

Risques liés aux données : concernant la qualité des données, l'intégrité des données, la protection des données sensibles et les données d'entraînement biaisées

Pour démystifier la gestion des risques liés à Databricks AI, le cadre de sécurité de Databricks AI (DASF) fournit une Feuille de route exploitable avec des directives pour l'utilisation de recommandations de contrôle défensif, tout en restant en phase avec les priorités de l'entreprise. Le DASF associe ses contrôles d'IA du cadre de gestion des risques à 10 normes et cadres de l'industrie et adopte une approche holistique de la sensibilisation et de l'atténuation pour que les équipes de développement de données et d'IA collaborent avec les équipes de sécurité tout au long de leur cycle de vie de l'IA et du machine learning.

Comprendre les exigences de conformité et de sécurité de l'IA

Le déploiement de l'IA apporte également une dimension réglementaire cruciale à la gestion des risques, soulignant la nécessité d'une surveillance réfléchie et d'une gouvernance responsable de l'IA. Selon le secteur d'activité et la situation géographique, les organisations doivent garantir leur conformité réglementaire avec une multitude de réglementations, y compris l'AI Act de l'UE et d'autres risques émergents liés aux nouvelles législations.

L'AI Act de l'UE représente un cadre réglementaire historique qui classe les systèmes d'IA en fonction des niveaux de risque et impose des exigences spécifiques pour les applications d'IA à haut risque. Les organisations qui déploient des systèmes d'IA en Europe doivent comprendre ces exigences et mettre en œuvre des cadres de gestion des risques appropriés pour garantir la conformité réglementaire. Des réglementations similaires voient le jour dans le monde entier, créant un paysage complexe pour la gouvernance de l'IA.

Les principaux problèmes de conformité pour les systèmes d'IA concernent la qualité et la fiabilité des données, la sécurité de l'IA, la résilience, la responsabilité et la transparence, la confidentialité des données, ainsi que l'équité et les biais dans les modèles d'IA. Les organisations doivent répondre à ces exigences de conformité par le biais de pratiques complètes de gestion des risques liés à l'IA qui couvrent l'ensemble du cycle de vie de l'IA.

Les cadres de gouvernance de l'IA devraient englober des politiques, des procédures et des contrôles qui garantissent un développement et un déploiement responsables de l'IA. Cela inclut l'établissement de structures de responsabilité claires, la définition des niveaux de tolérance au risque, la mise en œuvre de processus d'identification des risques et le maintien d'un monitoring continu des performances des systèmes d'IA. Une gestion efficace des risques liés à l'IA nécessite une collaboration entre les data scientists, les ingénieurs, les équipes de sécurité et les parties prenantes de l'entreprise pour équilibrer l'innovation et la gestion des risques.

Cela commence par la gouvernance des données, qui se traduit par une meilleure conformité réglementaire avec des exigences telles que HIPAA, FedRAMP, GDPR ou CCPA. La gouvernance des données est essentielle pour garantir la qualité des données, leur cohérence, la conformité réglementaire et les politiques organisationnelles internes, ainsi que l'intégrité des données, la sécurité de l'IA, la confidentialité des données, l'audit et la gestion des risques. Une bonne gouvernance des données aide à prévenir les problèmes liés aux données d'entraînement biaisées et garantit que les données d'entrée respectent les normes de qualité.

Pour des raisons de conformité réglementaire, les organisations ont besoin de visibilité pour assurer la découvrabilité et la capacité de cataloguer les données provenant de diverses sources utilisées dans les modèles de fondation à double usage. Cela inclut le suivi des sources de données historiques, le monitoring des pratiques de collecte de données et la protection des données sensibles et des données personnelles sensibles tout au long du processus de développement du système d'IA. Rattaché au NIST, l'Institut américain pour la sécurité de l'IA (USAISI) récemment créé élaborera des directives pour les mécanismes d'évaluation des risques de l'IA et développera des orientations techniques que les régulateurs utiliseront sur des questions telles que l'établissement de seuils pour la catégorisation des modèles puissants, l'authentification du contenu, le watermarking du contenu généré par l'IA, l'identification et l'atténuation de la discrimination algorithmique, la garantie de la transparence et la facilitation de l'adoption d'une IA respectueuse de la vie privée.

Les organisations à la pointe de l'utilisation de l'IA utilisent des outils d'IA pour gérer les risques liés aux défis opérationnels courants et aux problèmes systématiques, tels que la gestion des changements de conformité réglementaire, la réduction des faux positifs, la prévention de la fraude et de la lutte contre le blanchiment d'argent (AML) et la gestion de l'erreur humaine. Elles automatisent le monitoring de leurs systèmes d'IA pour garantir des données d'apprentissage de haute qualité et des modèles de machine learning équitables et non biaisés, grâce à un monitoring continu des performances du système d'IA.

L'IA peut-elle gérer les risques ?

Oui, les technologies d'IA peuvent améliorer considérablement les capacités de gestion des risques au sein des organisations. Les applications d'IA peuvent aider à la gestion des risques en identifiant les risques potentiels, en effectuant des évaluations régulières des risques et en développant des stratégies d'atténuation des risques qui s'adaptent à l'évolution du paysage des menaces. Les algorithmes de machine learning peuvent détecter des schémas et des anomalies que les humains pourraient manquer, rendant la gestion des risques liés à l'IA plus efficace grâce à un monitoring continu et à des processus automatisés d'évaluation des risques.

Les outils d'IA excellent dans le traitement de grandes quantités de données historiques pour identifier les risques potentiels avant qu'ils ne se matérialisent. Grâce à l'analytique prédictive et à la reconnaissance de formes, les systèmes d'IA peuvent signaler les vulnérabilités de sécurité, détecter les cybermenaces et alerter les équipes de sécurité des risques émergents en temps réel. Cette approche proactive de la gestion des risques permet aux organisations d'atténuer les risques avant qu'ils n'affectent les opérations ou ne compromettent des informations sensibles.

Cependant, le fait de s'appuyer sur l'IA pour la gestion des risques introduit également de nouveaux risques liés à l'IA qui doivent être traités par des cadres complets de gestion des risques liés à l'IA. Les organisations doivent s'assurer que les outils d'IA utilisés pour la gestion des risques sont eux-mêmes sécurisés, non biaisés et fonctionnent dans des cadres de gouvernance appropriés. Cela nécessite des pratiques de gestion des risques qui englobent à la fois les risques traditionnels et les risques uniques associés aux systèmes d'IA eux-mêmes.

Mettre en œuvre des pratiques efficaces de gestion des risques liés à l'IA

Les pratiques de gestion des risques nécessitent une compréhension des composants d'un système d'IA et des risques génériques liés à l'IA, ainsi que des risques associés à l'IA pertinents pour des cas d'usage spécifiques. Une gestion réussie des risques liés à l'IA dépend de la mise en œuvre de processus de gestion des risques complets qui couvrent toutes les étapes du développement et du déploiement de l'IA. DASF propose sept étapes pour simplifier ce processus :

1. Avoir un modèle mental d'un système d'IA et des composants qui doivent fonctionner ensemble pendant le développement et le déploiement de systèmes d'IA. Comprendre l'architecture des systèmes d'IA aide à identifier les risques potentiels au niveau des différents composants.
2. Comprendre les personnes et les processus impliqués dans la création et la gestion des systèmes d'IA et définir leurs rôles, notamment ceux des data scientists, des ingénieurs et des équipes de sécurité. Une définition claire des rôles soutient une gestion efficace des risques liés à l'IA en établissant les responsabilités pour les initiatives de gestion des risques.
3. Comprendre ce qu'implique l'IA responsable et tous les risques probables de l'IA, et cataloguer ces risques liés à l'IA sur l'ensemble des composants de l'IA pour une gestion efficace des risques de l'IA. Cela inclut la documentation des risques potentiels liés à la sécurité de l'IA, à la qualité des données, aux biais et aux implications éthiques.
4. Comprenez les différents modèles de déploiement de l'IA et les implications en matière de risque pour chacun, tout au long du cycle de vie de l'IA. Différents scénarios de déploiement présentent différents risques de sécurité et nécessitent des stratégies d'atténuation des risques sur mesure.
5. Comprendre les menaces uniques pour vos cas d'utilisation de l'IA et cartographier vos risques associés à ces menaces de l'IA, en tenant compte des risques potentiels liés aux menaces de sécurité de l'IA, aux cybermenaces et aux vulnérabilités de sécurité.
6. Comprenez les risques spécifiques à l'IA qui s'appliquent à votre cas d'utilisation et filtrez-les en fonction de vos cas d'utilisation et de votre tolérance au risque. Les organisations doivent trouver un équilibre entre les exigences de gestion des risques et les objectifs commerciaux.
7. Identifier et mettre en œuvre les contrôles qui doivent être appliqués en fonction de votre cas d'usage et de votre modèle de déploiement, en associant chaque risque aux composants et contrôles d'IA par le biais d'approches pratiques de gestion des risques. Cela inclut le développement de stratégies d'atténuation des risques spécifiques à vos applications d'IA.

Avec des contrôles en place, les outils basés sur l'IA peuvent aider les organisations à détecter et à atténuer les risques plus rapidement que les mesures de sécurité traditionnelles. Grâce à l'entraînement contradictoire, les algorithmes de machine learning peuvent détecter des modèles et des anomalies pour la détection active des menaces et assurer un monitoring continu, une réponse automatisée aux incidents, une analyse comportementale et une prédiction des menaces dans le cadre de processus complets de gestion des risques.

Qu'est-ce que la règle des 30 % dans l'IA ?

La règle des 30 % en matière de gestion des risques liés à l'IA fait référence au principe selon lequel les organisations devraient consacrer environ 30 % de leurs efforts de gestion des risques liés à l'IA au monitoring et à l'évaluation continus des systèmes d'IA après leur déploiement. Cela garantit que les performances du système d'IA restent conformes aux résultats escomptés et aide à identifier les risques potentiels qui apparaissent lors de l'utilisation en production.

Une gestion efficace des risques de l'IA nécessite une évaluation continue des risques plutôt qu'une évaluation ponctuelle pendant le développement de l'IA. La règle des 30 % souligne que les pratiques de gestion des risques de l'IA doivent s'étendre au-delà des phases initiales de développement et de déploiement des systèmes d'IA. Les organisations devraient allouer des Ressources importantes à la réalisation d'évaluations régulières des risques, au monitoring de la drift des modèles d'IA, à la détection des risques émergents et à la mise à jour des stratégies d'atténuation des risques à mesure que les Technologies d'IA et les paysages de menaces évoluent.

Cette approche continue de la gestion des risques liés à l'IA aide les organisations à détecter les menaces de sécurité, les défaillances du système et les conséquences imprévues avant qu'elles ne dégénèrent en incidents majeurs. En consacrant des ressources aux efforts continus de gestion des risques, les organisations peuvent maintenir l'intégrité des données, assurer la sécurité de l'IA et gérer les risques de manière proactive plutôt que réactive. La règle des 30 % soutient les pratiques d'IA responsable en garantissant que les systèmes d'IA bénéficient d'une surveillance constante tout au long de leur cycle de vie opérationnel.

Il n'y a pas d'IA sans données de haute qualité, et il n'y a pas de données de haute qualité sans gouvernance des données et surveillance. Une gouvernance et une surveillance efficaces garantissent :

• Facilité de découverte et collaboration transparente grâce à l'unification des assets de données et d'IA, et à la capacité de cataloguer les sources de collecte de données provenant de divers systèmes.
• Sécuriser les actifs de données avec une approche centralisée pour appliquer des contrôles d'accès granulaires, des politiques d'audit et de gouvernance afin de protéger les données sensibles et les informations confidentielles.
• Données d'entraînement de haute qualité et Modèles de machine learning équitables et impartiaux avec un monitoring optimisé par l'IA qui identifie les erreurs de manière proactive, effectue une analyse des causes racines et respecte les normes de qualité des pipelines de données et d'IA grâce à des contrôles d'intégrité des données.

Gestion des risques et des menaces de sécurité liés à l'IA générative

Contrairement à la sécurité IT traditionnelle, l'IA introduit de nouvelles vulnérabilités qui couvrent les données, les modèles, l'infrastructure et la gouvernance. Dans le DASF, nous avons identifié 62 risques distincts liés à l'IA dans les 12 composants d'un système d'IA. Globalement, ces risques potentiels incluent :

Risques liés aux Opérations sur les données, tels que des contrôles d'accès insuffisants, une classification des données manquante, une mauvaise qualité des données, un manque de logs d'accès aux données et l'empoisonnement des données qui affectent la qualité des données d'entraînement.

Risques liés aux opérations des modèles, tels que des expérimentations non suivies et non reproductibles, le drift du modèle, le vol d'hyperparamètres, les bibliothèques malveillantes et l'empoisonnement des données d'évaluation affectant les modèles d'IA.

Risques liés au déploiement et à la mise en service des modèles, tels que l'injection de prompt, l'inversion de modèle, le déni de service (DoS), les hallucinations de LLM et les attaques de type boîte noire pendant le déploiement de l'IA.

Risques liés aux Opérations et à la plateforme, tels qu'un manque de gestion des vulnérabilités, de tests d'intrusion et de programmes de bug bounty, un accès privilégié non autorisé, un mauvais cycle de vie du développement logiciel (SDLC) et des problèmes de conformité réglementaire.

Les implications de ces risques liés à l'IA englobent un éventail de conséquences indésirables et coûteuses :

• Violations de la sécurité et de la confidentialité, car les données envoyées à un LLM externe pourraient être divulguées ou résumées, créant ainsi des menaces pour la sécurité de l'IA.
• Données sensibles et données personnelles sensibles envoyées involontairement par les utilisateurs à des systèmes d'IA externes
• Perte de données, violation de la confidentialité des données, vol de modèle et risques de sécurité
• Non-conformité avec les réglementations existantes et en évolution comme la loi de l'UE sur l'IA et d'autres exigences de conformité réglementaire
• Les systèmes d'IA destinés aux clients qui envoient des données relatives à une autre organisation, créant des résultats inéquitables

La gestion de la désinformation et des biais devient également cruciale avec les modèles d'IA générative et les modèles de machine learning. Le monitoring assisté par l'IA peut identifier les erreurs de manière proactive, effectuer une analyse des causes profondes et maintenir les normes de qualité des pipelines de données et d'IA. Les outils d'IA peuvent également aider à la prédiction des risques, en combinant l'IA et l'analytique prédictive pour fournir des insights en temps réel et des recommandations exploitables pour la prise de décision en entreprise, soutenant ainsi une gestion efficace des risques de l'IA.

Ressources et outils pour la mise en œuvre de la gestion des risques liés à l'IA

Pour renforcer la gestion des risques liés à l'IA, les équipes doivent mettre en œuvre ces mesures conformément aux politiques organisationnelles existantes et assurer une surveillance adéquate pour créer des systèmes d'IA sécurisés, résilients et alignés sur les objectifs de l'entreprise, tout en atténuant les menaces en constante évolution dans un monde de plus en plus axé sur l'IA. Ces stratégies de gestion des risques sont essentielles pour le développement responsable de l'IA et le déploiement sécurisé des systèmes d'IA :

• Authentifiez et autorisez l'accès à vos données pour protéger les informations sensibles, les données sensibles et les données d'entrée contre les accès non autorisés et les menaces de sécurité.
• Automatiser et contrôler la qualité des données avant de les injecter dans l'entraînement des modèles pour garantir la qualité des données, prévenir les biais dans les données d'entraînement et maintenir l'intégrité des données tout au long du développement de l'IA.
• Gouverner, versionner et étiqueter vos données tout en suivant leur lignage pour maintenir l'intégrité des données, garantir leur qualité et répondre aux exigences de conformité réglementaire.
• Appliquer des flux de travail d'approbation pour empêcher l'entraînement des modèles d'IA sur des sources de données non prévues, réduisant ainsi les risques associés aux processus d'entraînement de l'IA et garantissant un développement responsable de l'IA.
• Suivre les artefacts de modèle, les datasets, les versions et les parties prenantes pour la confiance, l'explicabilité et la responsabilité dans le développement de systèmes d'IA, en soutenant les pratiques de gouvernance de l'IA et de gestion des risques.
• Automatiser l'analyse des pertes de test après le (ré)entraînement en évaluant le comportement du modèle sur des entrées de test spécifiques pour identifier les risques potentiels, détecter les anomalies et s'assurer que les performances du système d'IA répondent aux attentes.
• Chiffrer, authentifier et autoriser les modèles et les Endpoints d'IA tout en journalisant, auditant et monitoring des accès pour la sécurité de l'IA, protégeant ainsi les systèmes d'intelligence artificielle contre les cybermenaces et les vulnérabilités de sécurité.
• Isoler les LLM et autres modèles d'IA des systèmes internes et externes pour atténuer les risques liés aux vulnérabilités de sécurité, contenir les risques potentiels et empêcher les défaillances du système en cascade.
• Mettre en œuvre le MLOps avec HITL (intervention humaine) en appliquant des autorisations, des versions, des balises, des propriétés et des approbations pour les modèles d'IA en production lors du déploiement de systèmes d'IA, garantissant des pratiques d'IA responsables tout au long du cycle de vie de l'IA.
• Hébergez les modèles d'IA derrière une passerelle pour limiter le débit du filtrage de sécurité, de la détection des informations personnellement identifiables (PII), de la modération des sujets et du filtrage par mots-clés, afin de répondre aux menaces de sécurité de l'IA et de protéger les données personnelles sensibles.
• Auditez et surveillez l'accès aux données et aux modèles d'IA à chaque étape du cycle de vie de l'IA grâce à un monitoring continu, en effectuant des évaluations régulières des risques et en mettant en œuvre des processus complets de gestion des risques.

La mise en œuvre de ces contrôles pratiques de gestion des risques nécessite une collaboration entre les data scientists, les ingénieurs, les équipes de sécurité et le personnel de gouvernance. Les organisations devraient établir des cadres clairs de gestion des risques qui définissent les responsabilités, les procédures d'escalade et les protocoles de réponse pour différents types de risques liés à l'IA. Ces cadres devraient s'aligner sur la tolérance au risque plus large de l'organisation et soutenir à la fois les objectifs d'innovation et de gestion des risques.

Le Data Sharing et la collaboration sécurisés permettent aux dirigeants d'entreprise d'obtenir des insights précis, opportuns et pertinents pour la prise de décision stratégique. La Databricks Data Intelligence Platform fournit un point d'accès unique pour consolider et interroger en toute sécurité les données provenant de plusieurs sources afin d'extraire rapidement des insights de données structurées et non structurées via des applications d'IA, tout en préservant la sécurité de l'IA et la confidentialité des données.

En mettant en œuvre une gouvernance de l'IA solide, les institutions financières cultivent une base de confiance dans leurs données historiques, permettant aux systèmes d'IA d'analyser rapidement et avec précision des datasets de modèles d'IA vastes et complexes. Les systèmes d'IA dignes de confiance nécessitent des efforts complets de gestion des risques dans toute l'organisation, de la collecte initiale des données au développement et au déploiement de l'IA, jusqu'aux opérations continues.

Équilibrer l'innovation et le risque dans l'intelligence artificielle

La gouvernance de l'IA responsable exige que l'organisation assume la responsabilité et le contrôle de ses données et de ses modèles d'IA avec un monitoring continu complet, des contrôles de confidentialité et une gouvernance de l'IA tout au long du processus de développement et de déploiement de l'IA. La responsabilité ne peut plus être attribuée uniquement au DSI pour équilibrer l'innovation et la sécurité de l'IA tout en s'alignant sur les priorités de l'entreprise. Il doit y avoir une compréhension commune entre les équipes commerciales, de données, de sécurité, de confidentialité et de gouvernance pour libérer tout le potentiel de l'IA grâce à des pratiques d'IA responsable.

Les systèmes d'intelligence artificielle doivent être développés selon des principes de développement de l'IA responsable qui privilégient la transparence, l'équité et la responsabilité. Les organisations qui mettent en œuvre des pratiques de gestion des risques liés à l'IA devraient se concentrer sur la réalisation d'évaluations régulières des risques, la mise en œuvre de stratégies d'atténuation des risques et le maintien de systèmes d'IA dignes de confiance qui apportent une valeur commerciale tout en gérant efficacement les risques.

Databricks collabore avec le NIST au sein du Consortium de l'Institut pour la sécurité de l'intelligence artificielle pour établir une nouvelle science de la mesure qui permettra l'identification de mesures et de méthodologies éprouvées, évolutives et interopérables afin de promouvoir le développement de systèmes d'IA dignes de confiance et leur utilisation responsable. Cette collaboration soutient les cadres plus larges de gestion des risques liés à l'IA et les principes du cadre de gestion des risques liés à l'IA (AI RMF).

Les risques émergents auront un impact sur le développement et l'utilisation à la fois des modèles d'IA autonomes et des systèmes d'IA agentifs que Databricks voit ses clients utiliser de plus en plus pour créer des applications d'IA avec des Agents spécifiques à un domaine. L'erreur humaine coûte des milliards aux entreprises réglementées et ces pertes peuvent être attribuées à des problèmes de données et au volume de données historiques qui doit être suivi. L'IA peut aider aux efforts de gestion des risques et de conformité réglementaire en détectant des anomalies, des tendances et des modèles que les humains pourraient ne pas remarquer et en générant des alertes basées sur un ensemble de règles.

Utilisez le framework de sécurité de l'IA de Databricks pour obtenir des conseils essentiels pour développer et déployer en toute sécurité des systèmes d'IA, et maintenir des modèles d'IA à grande échelle par le biais de frameworks complets de gestion des risques liés à l'IA. Le framework aide les organisations à s'assurer que leurs modèles d'IA restent sécurisés et continuent de générer de la valeur commerciale, tout en gérant les risques liés à l'IA et en mettant en œuvre une gestion pratique des risques sur toutes les technologies d'IA. Cette approche complète de la gestion des risques liés à l'IA aide les organisations à équilibrer l'innovation avec l'atténuation des menaces de sécurité et la conformité réglementaire.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original