Qu'est-ce que l'IA TRiSM ?

Gartner définit AI TRiSM (ou gestion de la confiance, des risques et de la sécurité en matière d'IA) comme le cadre de référence pour une gouvernance responsable de l'IA. Il vise à rendre les systèmes d'IA dignes de confiance, fiables, équitables et sécurisés, en couvrant tous les aspects, de la performance des modèles à la protection des données.

Gartner prévoit que les organisations qui mettront en œuvre l'approche TRiSM en matière d'IA constateront une amélioration de 50 % de l'adoption de l'IA, de son alignement sur les objectifs commerciaux et de son acceptation par les utilisateurs d'ici 2026.

L'IA TRiSM est plus importante que jamais car :

• 78 % des organisations utilisent désormais l'IA dans au moins une fonction métier, pourtant la plupart fonctionnent sans cadre de gouvernance formel.
• Les contrôles conventionnels n'ont pas été conçus pour les risques uniques que présentent les systèmes d'IA.

De plus, le marché de l'IA TRiSM devrait atteindre 8,7 milliards de dollars d'ici 2032.

Les entreprises qui ne disposent pas d'une gestion cohérente des risques liés à l'IA s'exposent à un risque accru de violations de données, de pertes importantes et d'atteintes à leur réputation. Celles qui souhaitent gérer ces risques tout en préservant la productivité de l'IA peuvent commencer par l'intégrer. Sécurité des données IA dans leur approche de gouvernance.

Pourquoi les organisations ont besoin de l'IA TRiSM

L'adoption de l'IA progresse rapidement, mais sa gouvernance, elle, ne suit pas.

71 % des organisations utilisent déjà l'IA générative dans leurs opérations quotidiennes, comme la création de code et l'analyse de texte. Cependant, la plupart des entreprises ne disposent toujours pas de politiques claires définissant comment l'IA peut être utilisée, surveillée ou contrôlée. Par conséquent, l'IA se propage plus rapidement que les équipes chargées de la gestion des risques ne peuvent la maîtriser.

Cette lacune crée des risques que les programmes de sécurité traditionnels n'ont jamais été conçus pour gérer, tels que :

• Les modèles d'IA produisent des résultats biaisés qui affectent les décisions commerciales clés.
• Les systèmes génératifs produisent des informations erronées que les équipes considèrent comme exactes.
• Des employés exposent des données sensibles à des systèmes d'IA, ce qui entraîne des violations de la confidentialité des données.
• Des acteurs malveillants lancent des attaques adverses afin que les modèles d'IA donnent de mauvaises réponses ou contournent les contrôles.

Les autorités de réglementation exercent une pression croissante face aux menaces que représentent les systèmes d'IA. Citons par exemple la loi européenne sur l'IA, le cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST et la norme ISO 42001, qui exigent toutes des organisations qu'elles mettent en place des systèmes adéquats de gestion des risques liés à l'IA. Le non-respect des normes de conformité peut entraîner des amendes pouvant atteindre 4 % du chiffre d'affaires mondial, ainsi que des contrôles juridiques et des audits.

Un autre aspect susceptible d'être affecté est la perception de votre marque par les clients. Des outils de recrutement biaisés, des décisions de prêt opaques et des chatbots aux comportements erratiques ont déjà nui à la réputation de certains clients et entraîné des poursuites judiciaires.

Les quatre piliers de l'IA TRiSM

Il existe quatre piliers essentiels à connaître concernant l'IA et la gestion des risques liés à l'IA : l'explicabilité, le modelOps, la sécurité des applications d'IA et la protection de la vie privée. Chacun de ces piliers aborde un aspect différent des risques liés à l'IA, depuis la prise de décision jusqu'à la protection des données personnelles.

Explicabilité

L'explicabilité aide les équipes à comprendre comment l'IA parvient à ses conclusions. Elle traduit la logique interne complexe d'un modèle en un langage compréhensible par les humains.

C'est important car la méfiance s'installe lorsque les décisions de votre système d'IA apparaissent opaques. Si un outil de recrutement rejette un candidat ou si un modèle financier suggère une opération risquée, les personnes concernées ont besoin d'explications claires.

L'adoption des techniques suivantes peut contribuer à rendre le raisonnement de votre modèle d'IA plus transparent :

• Analyse de l'importance des fonctionnalitésCe graphique indique les données et les entrées qui ont le plus influencé la décision du modèle. Les caractéristiques ayant un score plus élevé ont un impact plus important sur les résultats de l'IA.
• LIME (Explications locales interprétables et indépendantes du modèle): Explique pourquoi un modèle a fait une prédiction spécifique pour un cas particulier, plutôt que d'examiner l'ensemble des données.
• SHAP (Explications additives de Shapley): Décompose une prédiction pour montrer la contribution de chaque entrée, aidant ainsi à comprendre pourquoi le modèle a pris cette décision.

L'explicabilité présente des avantages commerciaux indéniables. Les parties prenantes font davantage confiance aux systèmes d'IA lorsque les décisions de ces derniers sont plus faciles à comprendre. De plus, les organismes de réglementation peuvent plus aisément vérifier la conformité, et les biais ou erreurs sont plus faciles à détecter avant qu'ils ne causent des dommages.

ModelOps (Opérations sur les modèles)

ModelOps assure le contrôle des modèles d'IA tout au long de leur cycle de vie. Il couvre le développement, les tests, le déploiement, la surveillance et la maintenance.

Cette couche est essentielle car les modèles ne restent pas précis indéfiniment ; des changements dans les données ou les tendances peuvent rapidement rendre leurs résultats moins fiables. Sans surveillance et maintenance continues, vous risquez de prendre de mauvaises décisions, de perdre du temps et de rater des opportunités.

Pour éviter cela, suivez les pratiques ci-dessous afin de garantir la précision et la fiabilité de vos modèles :

• Contrôle de version: Permet de suivre les changements de modèle afin que vous sachiez toujours quelle version est utilisée.
• Tests systématiques: Vérifie régulièrement les modèles afin de détecter les erreurs ou les comportements inattendus avant qu'ils ne causent des problèmes.
• Surveillance des performancesCela consiste à observer l'évolution des modèles au fil du temps afin de repérer les débuts de dérive des résultats.
• recyclage régulier: Met à jour les modèles avec de nouvelles données afin de garantir la précision et la pertinence des prédictions.

La mise en œuvre de ces pratiques présente plusieurs avantages commerciaux, notamment des décisions plus fiables, moins d'erreurs coûteuses et des modèles d'IA qui restent alignés sur vos objectifs commerciaux au fil du temps.

Sécurité des applications d'IA (AI AppSec)

AI AppSec protège les modèles et les données qu'ils utilisent contre toute falsification ou attaque.

Les attaquants peuvent tromper ou exploiter les systèmes d'IA d'une manière impossible avec les logiciels classiques. Les attaques adverses, l'empoisonnement de modèles, les injections de requêtes et les accès non autorisés peuvent tous produire des résultats erronés ou divulguer des informations sensibles. Ignorer ces menaces expose votre entreprise à de graves risques.

Voici quelques méthodes de sécurité que vous pouvez appliquer :

• Cryptage: Brouille les données afin que seuls les utilisateurs ou systèmes autorisés puissent les lire.
• Contrôles d'accès: Limiter les personnes autorisées à utiliser ou à modifier les modèles et les données afin de réduire les risques d'utilisation abusive.
• sécurité de la chaîne d'approvisionnement: Vérifie les outils, les bibliothèques et les sources de données utilisés en IA afin de prévenir les vulnérabilités cachées.
• résistance aux attaques adversesLes modèles sont testés avec des entrées trompeuses ou malveillantes afin qu'ils apprennent à donner des résultats corrects même lorsque quelqu'un essaie de les duper.

Ces stratégies de sécurité vous garantissent un système stable et fiable. Elles vous permettent d'éviter des erreurs coûteuses, de conserver le contrôle opérationnel et de protéger vos données sensibles.

Confidentialité

La protection de la vie privée concerne la protection des données personnelles et sensibles que l'IA utilise pour l'entraînement, les tests et la prise de décision.

Les systèmes d'IA sont exposés à d'énormes quantités d'informations, et une simple violation de données peut entraîner des problèmes juridiques, des pertes financières ou une atteinte à la réputation. Les mesures de protection de la vie privée permettent d'éviter que ces risques ne se concrétisent.

Les étapes suivantes peuvent contribuer à protéger les données pendant que l'IA travaille :

• tokenisation des donnéesLes données réelles sont remplacées par des variables anonymes afin de préserver la confidentialité des informations sensibles.
• confidentialité différentielleDu « bruit » contrôlé est ajouté aux ensembles de données afin que l'IA puisse apprendre des modèles sans exposer les individus.
• Gestion du consentement: Conserve un registre des données utilisables et veille au respect des autorisations des utilisateurs.
• Conformité au RGPD/HIPAAGarantit que les processus d'IA respectent les règles légales et réglementaires en matière de protection des données.

Des pratiques de protection de la vie privée rigoureuses réduisent les risques de violations, renforcent la confiance des organismes de réglementation et des clients, et permettent aux équipes d'utiliser efficacement l'IA sans mettre en péril les données sensibles.

Outre la mise en œuvre des quatre piliers que nous avons abordés, vous avez également besoin d'un système approprié. évaluation des risques liés aux donnéesCela vous aide à identifier les risques de divulgation ou d'utilisation abusive d'informations sensibles et à assurer une cohérence entre toutes les informations.

Les couches du cadre TRiSM d'IA de Gartner

La solution AI TRiSM aide les organisations à maîtriser l'IA pendant son déploiement. Gartner la décompose en quatre couches, chacune gérant une partie différente des opérations d'IA, afin que les décisions restent claires, traçables et sécurisées.

Couche 1 : Gouvernance de l’IA

La gouvernance de l'IA vous offre une visibilité complète sur chaque modèle et application d'IA au sein de l'organisation. Il s'agit de savoir précisément ce qui est exécuté, où et qui en est responsable. Un inventaire exhaustif garantit que chaque modèle, agent et système est pris en compte, évitant ainsi tout oubli.

Une fois l'inventaire établi, vous pouvez définir des politiques, attribuer des rôles et assurer le suivi de la conformité. Ainsi, chacun sait qui est responsable et quelles règles chaque système doit respecter.

Couche 2 : Inspection et application des règles d’exécution de l’IA

Une fois les modèles d'IA lancés, cette couche les surveille en permanence. Elle détecte les résultats inhabituels, les comportements inattendus et tout ce qui enfreint les règles de fonctionnement.

Il vérifie également la présence de contenu suspect et surveille les systèmes d'IA afin de déceler d'éventuels problèmes de sécurité. En cas de problème détecté, des outils de contrôle interviennent immédiatement pour éviter qu'il ne s'aggrave.

Couche 3 : Gouvernance de l'information

L'intelligence artificielle repose systématiquement sur les données, et cette couche vise à garantir leur maîtrise. Elle englobe la découverte des données existantes, leur classification et la gestion des accès.

En cartographiant les flux de données et en suivant leur traçabilité, les équipes peuvent identifier précisément l'origine des informations et leur parcours au sein des systèmes d'IA. Une gestion des données défaillante est souvent la principale cause des difficultés rencontrées par les projets d'IA et des risques qu'ils font courir aux informations sensibles.

Couche 4 : Infrastructure et pile

La dernière couche se concentre sur les systèmes dont dépend l'IA, notamment le cloud, les serveurs et les environnements de déploiement. Elle examine l'ensemble de la pile technologique pour garantir un fonctionnement sécurisé et une intégration optimale au sein de la stratégie de cybersécurité globale de l'organisation. Cette couche s'appuie également sur les cadres de cybersécurité existants, assurant ainsi que les systèmes d'IA respectent les mêmes normes de sécurité que le reste de votre environnement informatique.

Pour résumer, Gestion de la posture de sécurité par IA (AI-SPM) Il permet de gérer ces différentes couches depuis une interface unique. Il offre une visibilité sur l'ensemble des modèles, surveille le comportement en cours d'exécution, suit l'utilisation des données et vérifie l'infrastructure, permettant ainsi aux équipes de détecter les risques et de garantir le bon fonctionnement de l'IA, sans aucun angle mort.

Conclusion

L'approche TRiSM en matière d'IA transforme la manière dont les organisations adoptent l'IA, en la rendant sûre et pragmatique. Elle deviendra la norme d'ici 2 à 5 ans, et les entreprises qui s'y mettent dès maintenant bénéficient déjà d'un avantage concurrentiel.

Intégrer la gouvernance de l'IA aux opérations quotidiennes permet aux équipes de déployer l'IA avec assurance, tandis que d'autres prennent du retard. L'objectif est de garantir une adoption de l'IA stable, sécurisée et fiable pour l'ensemble de l'organisation.

La solution AI-SPM de Cyera met en œuvre AI TRiSM en recensant tous les actifs d'IA, en appliquant la gouvernance des données et en suivant les risques liés à l'IA dans toute l'entreprise. Planifiez une démonstration pour le voir en action.