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La confiance a toujours été primordiale pour le succès d’une entreprise. C’est plus vrai que jamais à l’ère de l’IA générative.
Les entreprises doivent avoir l’assurance que les décisions et les résultats critiques générés par leurs solutions d’IA sont dignes de confiance et fiables. Ils doivent déterminer si l’IA fonctionne en toute sécurité uniquement à partir de leurs données exclusives, répondre aux problèmes de cybersécurité associés et tenir compte de l’impact environnemental de la formation de grands modèles linguistiques (LLM). Ils doivent comprendre comment leur système a pris une décision, a assuré la conformité aux exigences commerciales et réglementaires et a atténué les comportements biaisés ou incendiaires.
L’importance de la confiance est encore plus claire aujourd’hui, alors que l’IA générative change le paysage de ce qui est possible avec l’IA. Par exemple, les modèles d’IA générative peuvent produire des réponses très crédibles et bien structurées, de sorte qu’il peut être difficile d’identifier une réponse incorrecte sans l’expertise appropriée en la matière. L’IA générative n’a pas de fiabilité test-retest, ce qui signifie que vous pouvez poser la même question plusieurs fois à un LLM et obtenir des réponses différentes à chaque fois. Il ne comprend pas le sens, ce qui ne fait qu’exacerber ces risques.
De nombreux chefs d’entreprise ressentent la pression des investisseurs, des clients, des employés et autres pour accélérer leur adoption de l’IA, y compris l’IA générative, mais ils évaluent l’urgence d’agir face aux risques potentiels. Dans un récent rapport de l’IBM Institute for Business Value intitulé « La prise de décision des PDG à l’ère de l’IA », les trois quarts des PDG interrogés ont déclaré qu’ils pensaient que l’avantage concurrentiel dépendrait de celui qui possède l’IA générative la plus avancée, mais 48 % des PDG les personnes interrogées s’inquiètent des biais ou de l’exactitude des données.
L’expérience d’IBM Consulting auprès de clients de tous les secteurs et à toutes les échelles géographiques en matière d’IA nous a montré que l’instauration de la confiance dans l’IA au sein de l’entreprise nécessite une approche socio-technique qui englobe les personnes, les processus et la technologie.
Voici trois actions que les dirigeants devraient envisager pour contribuer à renforcer la confiance lorsqu’ils font évoluer l’IA :
1. Ne vous contentez pas de publier vos principes : mettez-les en pratique
L’équité, l’explicabilité, la confidentialité, la robustesse et la transparence sont les piliers d’IBM pour une IA digne de confiance. Ce sont des mots puissants et simples pour définir les exigences fonctionnelles et non fonctionnelles des modèles d’IA, mais compliqués à donner vie.
Par exemple, considérons la transparence. Les utilisateurs doivent être en mesure de voir comment fonctionne le service d’IA, d’évaluer ses fonctionnalités et de comprendre ses forces et ses limites. Cela aide un utilisateur du modèle à déterminer s’il est approprié à sa situation.
La transparence renforce la confiance, et la meilleure façon de promouvoir la transparence est la divulgation. Pour rendre cela opérationnel, il faut s’assurer que les systèmes d’IA partagent des informations sur les données collectées, comment elles seront utilisées et stockées et qui y a accès. Les systèmes doivent expliquer clairement leurs objectifs aux utilisateurs.
2. Établir une gouvernance de l’IA pour intégrer la discipline de l’éthique de l’IA
Il est facile de dire que l’éthique est importante, mais l’intégration de ces principes éthiques dans vos opérations nécessite une gouvernance. La gouvernance de l’IA est la façon dont vous définissez les politiques et établissez la responsabilité tout au long du cycle de vie de l’IA. Il est important d’établir une structure organisationnelle, des politiques, des processus et un suivi. Un comité d’éthique de l’IA peut être un catalyseur naturel. Chez IBM, nous intégrons nos principes de confiance et de transparence dans l’ensemble de notre entreprise par le biais d’un comité d’éthique de l’IA qui assure une gouvernance centralisée et tient notre entreprise et tous les IBM responsables de nos valeurs.
3. Focus sur la culture et la collaboration interfonctionnelle
L’objectif devrait être de faire en sorte que l’IA reflète mieux les communautés qu’elle dessert. Mais pour garantir que les systèmes d’inégalité ne se perpétuent pas dans l’IA, il faut établir la bonne culture organisationnelle pour gérer l’IA de manière responsable.
Les équipes qui créent des outils et des processus d’IA doivent représenter plusieurs disciplines, compétences et expériences vécues. Envisagez de faire appel non seulement à des ingénieurs et à des data scientists, mais également à des concepteurs, des professionnels du droit et aux utilisateurs attendus eux-mêmes. Les méthodes collaboratives, comme IBM Garage, sont conçues pour aider les organisations à disposer d’un cadre permettant d’accélérer l’innovation et de conduire une transformation significative et durable qui place l’utilisateur au centre et contribue à atténuer les préjugés. La mise en place de systèmes qui sollicitent un feedback continu sur les outils et processus basés sur l’IA peut également contribuer à obtenir de meilleurs résultats. Tous ces éléments peuvent contribuer à produire des résultats qui suscitent la confiance des utilisateurs.
L’IA peut être un outil puissant pour alimenter la transformation des entreprises, mais sa mise en œuvre réussie peut dépendre de son utilisation fiable et éthique.
IBM Consulting est particulièrement bien placé pour aider les entreprises à naviguer dans cette nouvelle ère de l’IA, en appliquant l’IA à l’échelle de l’entreprise tout en suivant une approche fondée sur des principes et centrée sur l’humain qui renforce la confiance. La combinaison de nos capacités de conseil en IA fiable et de nos logiciels puissants, comme la plateforme d’IA et de données IBM Watsonx, peut aider les entreprises à auditer et à atténuer les risques, à mettre en œuvre des cadres de gouvernance holistiques, à opérationnaliser l’IA, à former et à guider ainsi qu’à apporter des changements organisationnels.
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Cet article a été créé par IBM avec Insider Studios.