IA

L’IA sera source de valeur si la data est maîtrisée et gouvernée au sein des organisations

L'IA sera source de valeur si la data est maîtrisée et gouvernée au sein des organisations

26 novembre 2024

Transformation Data

Équipe Transformation Data

Maureen Delaloi

Albert Bendayan

Apolline Morelle

Louis Allavena

Yijun Wen

Cédric Le Feur

Contrairement à une idée reçue, la réglementation de l’IA à vocation à favoriser son développement et son partage dans les projets des organisations.  

Chez Rhapsodies Conseil, nous considérons que les bonnes pratiques Data sont indispensables à la réussite des projets IA (intégration d’un outil ou développement interne).  Nous abordons le sujet de l’IA par les usages raisonnés de ces technologies. Pour assurer le succès de l’intégration de l’IA dans notre quotidien, nous mettons l’accent sur la gouvernance et la mise en qualité des données. En effet la maîtrise des données est pour nous un incontournable de la réussite d’un projet IA, au même titre que les questions éthiques et réglementaires que nous avons dû nous poser pour définir notre charte d’IA qui intègre les exigences de l’AI Act comme la gestion des risques tout au long du cycle de vie du système d’IA. 

Gouvernance des données : Une structure solide

Une gouvernance des données efficace est cruciale pour garantir des données maîtrisées et conformes à la réglementation. Cette efficacité passe par des politiques claires de gestion et suivi de la qualité des données, des responsabilités définies, ainsi que par une traçabilité des données. Et ce, en lien avec le cycle de vie du projet IA. 

En assurant une supervision continue, la gouvernance aide à éviter les biais, à respecter les droits des individus et à maintenir la transparence des processus, en ligne avec les exigences des autorités régulatrices.

Qualité des données : L’essence de l’IA

Pour que les modèles d’IA fonctionnent de manière optimale, il est essentiel de fournir des données de haute qualité. Cela implique la vérification de la cohérence, de l’exactitude et de la pertinence des données. Des processus de validation et de nettoyage des données doivent être mis en place pour éviter les erreurs, les biais et garantir que les modèles sont alimentés par des informations fiables.  

Cette démarche est d’autant plus essentielle pour les applications classées « à haut risque » par l’AI Act. Tout traitement automatisé de données personnelles pour évaluer divers aspects de la vie d’une personne (situation économique, intérêts, localisation, etc.), est considéré comme un traitement à haut risque. Ainsi les défaillances peuvent avoir des conséquences majeures comme des fuites de données personnelles, des biais discriminatoires ou la mise en place par ceux qui déploient des systèmes de surveillance humaine.  

Conformité avec l’AI Act : Processus intégrés et documentation

L’AI Act impose des obligations précises aux projets IA, notamment en matière de documentation, de traçabilité des décisions et d’explicabilité des modèles. Les fournisseurs de modèles doivent effectuer des évaluations de modèles, y compris mener et documenter des tests contradictoires afin d’identifier et d’atténuer le risque systémique. Ils doivent repérer, documenter et signaler les incidents graves et les éventuelles mesures correctives à l’Office AI et aux autorités nationales compétentes dans les meilleurs délais.  

Pour répondre à ces obligations, il est essentiel de mettre en place des processus intégrés qui permettent de suivre, documenter et auditer les données utilisées à chaque étape du projet.  

Cette approche préventive renforce non seulement la conformité, mais facilite également l’adaptation aux futures régulations et les audits de conformité éventuels. 

En résumé, avant de vous lancer dans un projet IA nous vous conseillons fortement de respecter un ensemble de bonnes pratiques Data et de les personnaliser selon votre contexte :  

ia valeur

Nous attirons aussi votre lecture sur un sujet crucial de l’impact de l’IA.  En raison de l’impact environnemental et social important et croissant de l’IA et en particulier de l’IA Générative, ses usages doivent rester limités au strict nécessaire pour les organisations. Les prises de décision autour du déploiement de ces technologies doivent se faire en prenant en compte systématiquement ces enjeux.


–> Voir la norme AFNOR de référence sur le sujet !

Pour aller plus loin, n’hésitez pas à contacter l’un de nos experts Transformation Data :

Articles qui pourraient vous intéresser