15 mai 2023
L'IA générative : un outil puissant mais controversé. Comment les entreprises peuvent-elles naviguer dans les défis de la protection des données et des conséquences potentielles ? Découvrez comment adopter une stratégie offensive pour tirer parti de l'IA générative tout en respectant la sécurité et la confidentialité des données.
L'intelligence artificielle générative (IA générative) fait débat, avec des demandes de moratoire, des restrictions d'accès à ChatGPT en entreprise et des saisines RGPD. Face aux défis de la protection des données et des conséquences potentielles de l'utilisation généralisée de l'IA générative, les entreprises doivent s'interroger et ajuster leur stratégie.
L'IA générative est un outil puissant qui facilite l'accès et l'utilisation de la connaissance numérisée, mais présente des limites.
Une IA générative est imbattable pour manipuler d’énormes quantités d’informations et les restituer (reformuler, réduire, traduire, comparer, …), sans raisonner et parfois au prix de sophismes hallucinants.
Cela demeure un algorithme probabiliste qui prédit les mots les uns après les autres, tels qu’il en a modélisé les relations (poids) durant son entraînement.
Pour utiliser un modèle à titre professionnel, il faut donner un contexte à la requête (prompt). Si ce prompt contient des données d'entreprise (financières, stratégiques, relatives aux ressources humaines), il les expose potentiellement à des intermédiaires techniques ou à un gouvernement étranger. Or, ces données peuvent contenir des informations personnelles. Par conséquent, il est prudent de restreindre l’usage de ChatGPT sur des données d'entreprise. Mais alors que faire pour profiter des capacités proposées ?
Il est temps de développer une stratégie offensive sur l'IA générative plutôt que d'attendre un cadre législatif européen, ce qui pourrait avantager les concurrents.
Les entreprises doivent explorer les alternatives aux grands modèles commerciaux d’IA génératives, en recentrant le domaine d'entraînement à leurs besoins spécifiques pour choisir les meilleures solutions. Il s’agit de relocaliser l’IA de façon souveraine (cloud) et d’évaluer des Proof Of Value (coût total et revenus).
Lorsque j'ai essayé une version entièrement locale sur mon ordinateur personnel, au-delà des limites (vitesse, précision), c'est le désir d'élargir, pour « moi », le champ de connaissances de mon modèle local qui m'a traversé l'esprit.
Pour intégrer l'IA générative de manière sereine et efficace, les entreprises doivent éviter les erreurs du passé et impliquer l'ensemble des collaborateurs.
Les dirigeants ont la responsabilité de favoriser une courbe d'apprentissage homogène par une sensibilisation et une formation de base des collaborateurs à l’usage de l’IA, tout en évitant l’installation d’une « Shadow AI » par les plus motivés.
Il est essentiel d'évaluer les perceptions, les inquiétudes et les attentes des collaborateurs concernant l'IA générative, et de les sensibiliser aux bonnes pratiques, en insistant sur l'importance d'un certain scepticisme face aux résultats obtenus. Une série de communications internes dédiées et l’utilisation de techniques d'intelligence collective permettront d'identifier les bénéfices et les ressources nécessaires pour mener à bien les projets liés à l'IA dans votre contexte particulier.
En impliquant les collaborateurs dans des projets pilotes, les entreprises pourront déterminer les ajustements requis (upskilling, processus), instaurer une gouvernance appropriée (répartition des responsabilités, éthique, gestion des risques) et évaluer la conformité de leurs données avec les exigences de l'IA (organisation des données, volumes suffisants, qualité sémantique, biais et data management). Par ailleurs, c’est le bon moment pour réorganiser et hiérarchiser le portefeuille des projets IA en cours selon les priorités de l'entreprise.
Les entreprises qui se préparent dès maintenant en réimaginant leurs modèles et leurs organisations vis-à-vis de l'IA, tout en accordant une attention particulière à la sécurité et à la validité des données, se créeront non seulement un avantage concurrentiel, mais aussi une indépendance à plus court terme.
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