L’intelligence artificielle promet d’\u00e9normes gains de productivit\u00e9, mais soul\u00e8ve \u00e9galement de nombreuses questions concernant la protection des donn\u00e9es et son utilisation responsable. Dans un cadre adapt\u00e9, il est possible de concilier ces deux aspects. Dans cet article \u2013 et de mani\u00e8re plus approfondie lors de l\u2019atelier \u00ab Atelier IA \u00bb \u2013 vous d\u00e9couvrirez comment utiliser l\u2019IA de mani\u00e8re s\u00fbre et efficace avec un minimum d\u2019efforts. <\/p>\n\n
L’intelligence artificielle (IA) a transform\u00e9 en peu de temps le quotidien professionnel de nombreuses organisations. Les textes sont r\u00e9dig\u00e9s plus rapidement, les analyses peuvent \u00eatre automatis\u00e9es, les id\u00e9es surgissent d’un simple clic. Ce qui semblait encore futuriste il y a peu fait aujourd’hui partie du quotidien. Avec peu d\u2019efforts et les connaissances de base n\u00e9cessaires, une organisation peut mettre en place une infrastructure d\u2019IA s\u00e9curis\u00e9e qui l\u2019assiste efficacement au quotidien (voir l\u2019encadr\u00e9 ci-dessous : \u00ab Atelier IA \u00bb). <\/p>\n\n
Cette nouvelle productivit\u00e9 s’accompagne \u00e9galement d’une nouvelle incertitude. Que deviennent r\u00e9ellement les donn\u00e9es que nous saisissons dans les syst\u00e8mes d’IA ? Qui les stocke ? Et nos contenus sont-ils \u00e9ventuellement utilis\u00e9s pour entra\u00eener des mod\u00e8les tiers ? <\/p>\n
La question de la s\u00e9curit\u00e9 rev\u00eat une importance capitale, en particulier pour les organisations \u00e0 but non lucratif et les organismes de financement. En effet, celles-ci traitent souvent des informations sensibles : dossiers de projet, d\u00e9cisions de financement, strat\u00e9gies ou donn\u00e9es \u00e0 caract\u00e8re personnel. Le d\u00e9fi ne consiste donc pas seulement \u00e0 utiliser l\u2019IA, mais \u00e0 l\u2019utiliser de mani\u00e8re responsable et s\u00e9curis\u00e9e. <\/p>\n\n
La protection des donn\u00e9es est essentielle.<\/a> Bon nombre d\u2019outils d\u2019IA tr\u00e8s r\u00e9pandus s\u2019appuient sur des infrastructures cloud de fournisseurs am\u00e9ricains. Or, on ignore souvent ce qu\u2019il advient des donn\u00e9es saisies. Le traitement des donn\u00e9es \u00e0 caract\u00e8re personnel, r\u00e9gi par la loi sur la protection des donn\u00e9es, n\u2019est pas le seul aspect sensible. Le traitement des secrets d\u2019affaires et des strat\u00e9gies internes, ou encore de la propri\u00e9t\u00e9 intellectuelle telle que les concepts ou les textes, est presque plus crucial, en particulier lorsque ces derniers proviennent de tiers. <\/p>\n\n C’est un secret de polichinelle que ce sont surtout les organisations qui n’ont pas de r\u00e9ponse \u00e0 ces questions ou qui, en r\u00e9action, interdisent toute utilisation de l’IA, qui commettent une erreur capitale. Si l\u2019utilisation d\u2019outils d\u2019intelligence artificielle est interdite, les collaborateurs se contentent d\u2019utiliser les versions gratuites de ChatGPT et autres. Or, ce sont pr\u00e9cis\u00e9ment ces versions gratuites qui ne prot\u00e8gent absolument pas les donn\u00e9es. Au contraire : dans ce cas, les utilisateurs \u00ab paient \u00bb avec leurs donn\u00e9es. <\/p>\n\n Cela pose probl\u00e8me aux organisations qui traitent des donn\u00e9es sensibles. <\/p>\n\n Une utilisation responsable de l\u2019intelligence artificielle \u00e9tait donc \u00e9galement au c\u0153ur de l\u2019\u00ab AI Learning Journey \u00bb<\/a>, men\u00e9 en collaboration avec SwissFoundations et lanc\u00e9 par Spheriq fin 2023. Il en est ressorti clairement que ce qui importe, ce n\u2019est pas seulement ce dont l\u2019IA est capable, mais aussi les conditions dans lesquelles elle est utilis\u00e9e. Ce parcours d\u2019apprentissage a donc donn\u00e9 naissance \u00e0 un cadre pour l\u2019utilisation responsable de l\u2019IA : PeakPrivacy. <\/p>\n\n PeakPrivacy<\/a> place la souverainet\u00e9 des donn\u00e9es des organisations au c\u0153ur de son approche et associe des lignes directrices conceptuelles \u00e0 une solution technique. Les mod\u00e8les d\u2019IA sous-jacents sont exploit\u00e9s sur des serveurs propres \u00e0 l\u2019organisation, de sorte que les donn\u00e9es sensibles ne quittent pas l\u2019infrastructure de celle-ci. Trois principes sont ici essentiels : <\/p>\n\n C’est ainsi que, pour la premi\u00e8re fois, il est possible de concilier de mani\u00e8re coh\u00e9rente productivit\u00e9 et protection des donn\u00e9es. <\/p>\n\n Pour utiliser l’IA \u00e0 bon escient, il est tout d’abord utile d’avoir une compr\u00e9hension r\u00e9aliste de ses capacit\u00e9s. De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, l’intelligence artificielle d\u00e9signe la capacit\u00e9 d’une machine \u00e0 effectuer des t\u00e2ches qui requi\u00e8rent normalement une r\u00e9flexion humaine, telles que la r\u00e9daction de textes, la synth\u00e8se d’informations ou la reconnaissance de mod\u00e8les. <\/p>\n\n Les \u00ab grands mod\u00e8les linguistiques \u00bb (LLM), qui constituent le c\u0153ur de l’IA actuelle, excellent particuli\u00e8rement dans des t\u00e2ches telles que : g\u00e9n\u00e9rer des textes, r\u00e9sumer des contenus, r\u00e9pondre \u00e0 des questions, classer ou traduire des textes, ainsi que formuler des suggestions, des id\u00e9es ou des recommandations. <\/p>\n\n Dans le m\u00eame temps, ces syst\u00e8mes ont des limites \u00e9videntes. Ils peuvent, par exemple, reproduire les pr\u00e9jug\u00e9s pr\u00e9sents dans les donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement. Il n\u2019est pas rare que des relations complexes soient mal interpr\u00e9t\u00e9es \u2013 mais pr\u00e9sent\u00e9es avec une clart\u00e9 et une conviction apparentes telles que l\u2019erreur sous-jacente passe presque inaper\u00e7ue. En d\u2019autres termes : les informations sont formul\u00e9es de mani\u00e8re convaincante, bien qu\u2019elles soient erron\u00e9es. La stabilit\u00e9 constitue \u00e9galement une faiblesse g\u00e9n\u00e9rale : les r\u00e9sultats sont difficilement reproductibles. Or, si la recommandation varie \u00e0 chaque r\u00e9p\u00e9tition, la confiance dans la technologie s\u2019effrite rapidement, et \u00e0 juste titre. <\/p>\n\n C\u2019est pourquoi l\u2019IA est moins une intelligence automatis\u00e9e qu\u2019un outil potentiellement puissant. Le philosophe et expert en IA Luciano Floridi va jusqu\u2019\u00e0 r\u00e9interpr\u00e9ter l\u2019acronyme \u00ab AI \u00bb comme signifiant \u00ab Agency, not Intelligence \u00bb (capacit\u00e9 d\u2019agir, et non intelligence). Le \u00ab A \u00bb d\u00e9signe donc ici une capacit\u00e9 d\u2019action num\u00e9rique \u00e9tendue. Cela modifie consid\u00e9rablement la perspective : l\u2019intelligence artificielle est un outil qui apporte un soutien, mais qui ne devrait pas prendre de d\u00e9cisions responsables de mani\u00e8re autonome. <\/p>\n\n Depuis la fin du parcours d\u2019apprentissage sur l\u2019IA, Spheriq n\u2019est pas rest\u00e9 inactif non plus. Sur la base des principes \u00e9labor\u00e9s, une nouvelle dimension de l\u2019assistance par l\u2019IA dans le secteur \u00e0 but non lucratif a entre-temps vu le jour<\/a> avec Spheriq AI<\/strong>. L\u2019id\u00e9e sous-jacente est simple : l\u2019IA est particuli\u00e8rement performante lorsqu\u2019elle ne se contente pas d\u2019utiliser des connaissances g\u00e9n\u00e9rales sur le monde, mais qu\u2019elle peut \u00e9galement exploiter une base de donn\u00e9es sp\u00e9cifique<\/strong>. <\/p>\n\n Spheriq AI combine donc deux \u00e9l\u00e9ments : d’une part, une architecture de mod\u00e8les d’IA performante et, d’autre part, la base de connaissances sp\u00e9cifique de Spheriq. Gr\u00e2ce \u00e0 <\/strong> des outils d’agent<\/a>, diff\u00e9rents composants d’IA peuvent ainsi collaborer, \u00e0 l’instar d’une \u00e9quipe d’assistants sp\u00e9cialis\u00e9s. La base de connaissances sp\u00e9cifique et les concepts d\u2019orientation centraux tels que \u00ab Fit \u00bb, \u00ab Hope \u00bb et la \u00ab logique d\u2019accompagnement \u00bb<\/a> cr\u00e9ent le contexte id\u00e9al. <\/p>\n\n Cette combinaison ouvre de nouvelles perspectives. Les assistants IA d\u00e9di\u00e9s aux demandes de subventions facilitent, par exemple, l’examen des dossiers. Une recherche intelligente dans le secteur des fondations permet de d\u00e9terminer rapidement et avec pr\u00e9cision les cas o\u00f9 une demande vaut la peine d\u2019\u00eatre d\u00e9pos\u00e9e et ceux o\u00f9 ce n\u2019est pas le cas. Spheriq AI apporte \u00e9galement un soutien rapide et fiable pour l\u2019\u00e9valuation de portefeuilles ou la diligence raisonnable lors de l\u2019examen d\u2019une collaboration. Et le champ des possibilit\u00e9s est loin d\u2019\u00eatre \u00e9puis\u00e9 pour autant. <\/p>\n\nPeakPrivacy : la souverainet\u00e9 des donn\u00e9es est une priorit\u00e9<\/strong> <\/h2>\n\n
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Ce dont l’IA est r\u00e9ellement capable \u2013 et ce dont elle n’est pas capable<\/strong> <\/h2>\n\n
C’est le contexte qui fait la force de l’outil<\/strong> <\/h2>\n\n
Conforme aux exigences d’audit plut\u00f4t que ponctuel<\/strong> <\/h2>\n\n