Avec la diffusion de l’intelligence artificielle (IA) dans différents secteurs, la question de la mise en œuvre responsable de l’IA est devenue la principale. Les secteurs commercial et gouvernemental sont confrontés à des problèmes d’éthique, de conformité réglementaire et d’évaluation proactive des risques pour garantir que l’IA est utilisée de manière transparente et éthique.

Naviguer dans la mise en œuvre responsable de l’IA

L’IA responsable peut avoir différentes significations pour les entreprises en fonction du secteur dans lequel elles évoluent et de la manière dont elles utilisent l’IA. Il est donc important de définir ce que cela signifie pour l’entreprise ou l’organisation. Cela signifie évaluer les risques, respecter les réglementations et décider si l’organisation est un fournisseur d’IA, un client ou les deux. Par exemple, pour un organisme de santé, l’IA responsable signifiera probablement la confidentialité des données et la conformité HIPAA.

Une fois la définition définie, les organisations doivent formuler les principes qui guideront le développement et l’utilisation de l’IA. La transparence est le facteur principal, englobant le partage public de vos principes d'IA. Reconnaître les difficultés auxquelles vous devrez faire face lorsque vous travaillerez sur vos systèmes d'IA est la première étape pour les résoudre. Grâce à cela, les collaborateurs pourront comprendre les principes et utiliser l’IA de manière responsable.

Stratégies pour une sécurité numérique améliorée

À la lumière des menaces en constante évolution liées à l’IA, les organisations doivent élaborer des stratégies proactives pour améliorer la sécurité numérique. La nature changeante des menaces générées par l’IA rend leur défense difficile. En outre, il faut savoir que si l’IA peut être appliquée au profit de l’entreprise, d’autres tenteront d’en abuser. Les équipes de sécurité, d’informatique et de gouvernance, ainsi que l’ensemble de l’organisation, doivent être prêts à faire face aux conséquences des abus de l’IA.

L'une des méthodes efficaces de protection contre les menaces basées sur l'IA consiste à former et à former continuellement les employés afin qu'ils puissent connaître et signaler les nouvelles menaces de sécurité. Par exemple, les tests de simulation de phishing peuvent être ajustés au cas où les e-mails de phishing générés par l'IA seraient sophistiqués afin que les employés puissent être plus vigilants. En outre, les mécanismes de détection basés sur l’IA contribuent à la détection des valeurs aberrantes et des dangers possibles, renforçant ainsi les mesures de cybersécurité.

Anticiper et atténuer les défaillances liées à l'IA

Avec l’intégration croissante de l’IA dans les opérations commerciales, les entreprises doivent réfléchir aux moyens de se préparer et d’éviter les pannes liées à l’IA, telles que les violations de données alimentées par l’IA. Les outils d’IA permettent aux pirates de créer des attaques d’ingénierie sociale très puissantes. Pour le moment, c’est un bon point de commencer par disposer d’une base solide pour protéger les données des clients. Cela signifie également que les fournisseurs tiers de modèles d’IA n’utilisent pas les données de vos clients, ce qui ajoute protection et contrôle.

De plus, l’IA peut également être utile dans la gestion de crise pour la rendre plus robuste. Commençons par les crises de sécurité, par exemple les pannes et les pannes, où l’IA peut trouver la cause d’un problème beaucoup plus rapidement. L’IA peut rapidement parcourir un ensemble de données pour trouver « l’aiguille dans la botte de foin » qui indique l’origine de l’attaque ou le service en panne. En outre, il peut également vous fournir les données pertinentes en quelques secondes seulement grâce à des invites conversationnelles.