6 éléments clés d’une stratégie solide de conformité de l’IA

L’IA est devenue un élément central de la façon dont les entreprises développent et déploient leurs logiciels. En effet, 92 % des organisations affirment que leurs développeurs utilisent des outils d’IA générative pour produire du code applicatif. Toutefois, à mesure que son adoption dépasse les équipes informatiques et de développement, les organisations doivent réfléchir plus attentivement aux conséquences de l’IA sur la sécurité et la conformité. 

Les attaques et menaces liées à l’IA sont de plus en plus fréquentes et exposent les entreprises mal préparées à davantage de risques. Que les organisations utilisent un fournisseur ou un modèle établi, comme OpenAI et ChatGPT, ou qu’elles développent leur propre solution, une stratégie solide de conformité de l’IA et une posture de sécurité robuste sont essentielles pour pérenniser leur activité. 

Grâce à une stratégie de conformité de l’IA adaptée, les entreprises peuvent ajouter une couche de sécurité supplémentaire à leurs systèmes, réduire les conséquences d’une attaque ou d’une violation impliquant l’IA et éviter de contrevenir aux règles et réglementations en vigueur. 

Qu’est-ce qu’une stratégie de conformité de l’IA ? 

Une stratégie de conformité de l’IA garantit que les systèmes et outils d’IA utilisés par les entreprises respectent les lois, réglementations et principes éthiques locaux. Elle couvre aussi la façon dont les entreprises utilisent l’IA en interne ou développent des systèmes d’IA, comme les grands modèles de langage (LLM). 

L’IA introduisant de nouveaux risques liés aux personnes, aux processus et aux technologies, la conformité ne peut pas reposer sur une approche universelle. Une stratégie complète associe des politiques claires, une gestion réfléchie des risques et des outils modernes afin de renforcer la sécurité.

Pourquoi les stratégies de conformité de l’IA sont importantes 

Les stratégies de conformité de l’IA contribuent à protéger les entreprises contre les risques, car les outils et systèmes d’IA sont intrinsèquement vulnérables et évoluent constamment. De nombreux utilisateurs ne connaissent pas pleinement les problèmes de sécurité que l’IA peut entraîner ni les risques que les nouveaux systèmes et outils font peser sur leur entreprise. Sans stratégie ni plan dédié, les employés et les utilisateurs pourraient, sans le savoir, exposer des produits ou des entreprises à des vulnérabilités et autres problèmes de sécurité. Des acteurs malveillants pourraient alors exploiter les systèmes et outils d’IA. 

De même, si les équipes de développement utilisent des outils de codage assisté par l’IA sans garde-fous de sécurité supplémentaires, elles risquent d’introduire des vulnérabilités dans les bases de code et les produits. La conformité de l’IA permet d’éviter ces problèmes tout en protégeant les entreprises contre des pertes financières ou des dommages importants. 

La conformité de l’IA est également importante pour :

• Instaurer un climat de confiance avec les clients, les partenaires et les principales parties prenantes. 

• Favoriser une culture de transparence et de responsabilité dans l’utilisation et le développement de l’IA.

• Protéger les données sensibles et les informations personnelles, et respecter les lois sur la confidentialité des données.

• Suivre facilement l’évolution de la réglementation et répondre de manière proactive aux préoccupations, afin de ne pas freiner la croissance ni la capacité à monter en charge. 

Réglementation relative à la conformité de l’IA 

Les États-Unis ne disposent pas encore de lois spécifiques encadrant les systèmes et outils d’IA, mais des textes sont en cours d’élaboration aux niveaux des États et du gouvernement fédéral. Il existe également des cadres volontaires, comme le cadre de gestion des risques liés à l’IA du NIST, qui aident les entreprises à gérer les risques liés à l’utilisation ou au développement de l’IA.  

Cela dit, les systèmes et outils d’IA font partie de l’écosystème informatique d’une entreprise et sont souvent utilisés dans le cycle de développement logiciel (SDLC). Ils peuvent donc être soumis aux cadres de conformité et aux réglementations fédérales et étatiques. C’est particulièrement vrai pour les entreprises de secteurs fortement réglementés, comme les services financiers, la santé ou l’assurance. 

Ces secteurs étant soumis à des lois strictes en matière de gouvernance des données et de cybersécurité, comme le Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) et le California Consumer Privacy Act (CCPA), les systèmes d’IA doivent être conçus et utilisés dans le respect de la confidentialité, de la sécurité et de la sûreté. 

En outre, si les entreprises exercent leurs activités à l’échelle mondiale ou prévoient de se développer à l’international, elles doivent tenir compte des lois sur l’IA en vigueur dans d’autres pays. Par exemple, l’UE a adopté l’AI Act, qui réglemente le développement et l’utilisation de l’IA. Pour accéder au marché, les entreprises doivent respecter des exigences strictes, notamment mettre en place des systèmes d’évaluation et d’atténuation des risques et fournir une documentation détaillée. 

6 éléments clés d’une stratégie de conformité de l’IA 

Élaborer une stratégie de conformité de l’IA n’a pas à être une tâche insurmontable. La mise en place de politiques et de procédures implique de nombreux éléments, mais diviser la stratégie en six domaines clés peut en simplifier la gestion.  

1. Gestion des risques   

La gestion des risques est un élément essentiel de toute stratégie de cybersécurité ou de conformité. En gérant activement les risques, les entreprises peuvent limiter les conséquences d’un incident de sécurité tout en veillant à la sécurité de leurs systèmes d’IA. Elles doivent :

• Évaluer régulièrement les risques : Examiner régulièrement les systèmes d’IA pour repérer les risques et les vulnérabilités potentiels. Il s’agit notamment de catégoriser, de hiérarchiser et d’analyser les risques afin d’en déterminer la criticité et les mesures à prendre.  

• Mettre en place des procédures d’atténuation des risques : Les entreprises doivent élaborer et mettre en œuvre des contrôles pour traiter les risques critiques associés aux systèmes d’IA. Parmi les mesures courantes figurent la modification des processus, l’ajout de politiques ou de mesures de sécurité et la supervision humaine. 

• Utiliser des outils de surveillance continue et de sécurité : Les outils de surveillance continue, comme un système de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM), peuvent aider à détecter les vulnérabilités, les menaces de sécurité ou les problèmes de conformité liés aux systèmes d’IA et à l’infrastructure informatique au sens large.  

• Élaborer un plan de réponse aux incidents : Les cadres de conformité et les réglementations exigent souvent la mise en place d’un plan de réponse aux incidents. En cas d’incident de sécurité, les principales parties prenantes et équipes doivent savoir quelles mesures prendre pour en limiter les conséquences.   

2. Confidentialité des données

L’IA repose sur les données : il est donc nécessaire de protéger les données sensibles ou privées. C’est indispensable dans les secteurs fortement réglementés, mais aussi pour éviter à une entreprise de subir des violations ou d’autres incidents de sécurité majeurs. 

• Respecter les lois et réglementations relatives à la confidentialité des données : Les organisations doivent connaître les règles et réglementations qui encadrent la confidentialité des données dans leur secteur ou leur région. Lorsqu’elles traitent des données dans des systèmes d’IA, elles doivent respecter les réglementations applicables. Elles peuvent notamment appliquer le principe de minimisation des données afin de réduire le volume d’informations traitées ou collectées par les systèmes d’IA. 

• Mettre en place des mesures robustes de sécurité des données : Les mesures traditionnelles de sécurité des données n’ont pas été conçues pour les systèmes d’IA. Dans bien des cas, les entreprises doivent adopter une approche à plusieurs niveaux pour garantir la sécurité des données de l’IA et leur confidentialité. Le chiffrement, les contrôles d’accès, le principe du moindre privilège et les audits de sécurité peuvent protéger les données utilisées par les systèmes d’IA contre les accès non autorisés et l’exploitation. 

3. Gouvernance

En plus de protéger la confidentialité des données, les entreprises doivent se doter d’un cadre de gouvernance solide. Celui-ci garantit la sécurité des données et le respect de la réglementation, tout en définissant des orientations pour une utilisation appropriée et éthique de l’IA. 

• Définir des limites éthiques : Les organisations doivent définir ce qu’implique une utilisation responsable de l’IA. Ces limites éthiques peuvent ensuite servir de base aux politiques et procédures internes relatives à l’IA. 

• Élaborer des politiques, procédures et documents internes : Ceux-ci doivent encadrer l’utilisation acceptable de l’IA et le traitement des données. Les entreprises doivent également créer un AI Bill of Materials (AIBOM) répertoriant tous les aspects de leurs systèmes d’IA, y compris les pipelines de données, les procédures d’entraînement et les performances opérationnelles.

• Se conformer aux cadres de gouvernance existants : Même si votre organisation n’est pas tenue de respecter un cadre particulier, en adopter un peut être utile. La norme internationale ISO 42001 définit des exigences précises pour mettre en place, utiliser, maintenir et améliorer les systèmes d’IA que vous utilisez ou créez. 

• Créer un comité de supervision : La supervision humaine est essentielle à l’utilisation des systèmes d’IA. Des personnes chargées d’examiner régulièrement les processus, les projets, les journaux et les systèmes contribuent à réduire les risques et à garantir le maintien de la conformité. 

4. Qualité des données et biais 

L’IA peut produire des hallucinations, et des acteurs malveillants peuvent empoisonner les données ou lancer d’autres types d’injections de prompt, ce qui risque de nuire à la qualité des données, des entrées et des sorties. Pour aider les systèmes d’IA à fonctionner avec précision et cohérence, les lignes directrices doivent fixer des normes éthiques, notamment en matière de :

• Examen et surveillance réguliers de la qualité des données. L’IA fonctionne grâce aux données : leur qualité compte. Examiner les données peut éviter les inexactitudes et les boucles de rétroaction. Cela peut aussi aider à repérer les biais présents dans les données d’entraînement, susceptibles d’entraîner des résultats biaisés ou injustes. 

• Mise en œuvre de techniques d’atténuation des biais. En plus d’examiner les données pour repérer les biais, les entreprises peuvent retraiter les données ou utiliser des outils de détection des biais afin d’éviter que des schémas biaisés ne s’inscrivent dans les systèmes d’IA. 

5. Formation et sensibilisation

L’IA reste une technologie relativement récente : les organisations ne peuvent donc pas s’attendre à ce que tous les utilisateurs la connaissent bien. Former et sensibiliser les employés aux systèmes d’IA peut favoriser leur adoption et garantir la conformité. C’est aussi un excellent moyen d’ajouter une couche de sécurité à votre stratégie. Si les employés savent reconnaître les signes d’un dysfonctionnement ou d’un problème de sécurité et connaissent les mesures à prendre, ils peuvent en limiter les conséquences. 

La formation favorise également une culture de transparence, de responsabilité et d’utilisation responsable de l’IA. Il devient ainsi beaucoup plus facile de mettre en œuvre des procédures de conformité, des principes éthiques et des politiques internes. 

6. Suivi de la conformité et de la réglementation 

Il est essentiel de vous tenir informé pendant l’élaboration de votre stratégie de conformité de l’IA. Les réglementations et exigences de conformité continueront d’évoluer à mesure que davantage d’entreprises adopteront et développeront des systèmes d’IA. Comprendre les changements et leur incidence sur votre entreprise facilitera les transitions. C’est aussi un excellent moyen de maintenir votre stratégie à jour, sans avoir à la refondre lorsque vous pénétrerez un nouveau marché ou que de nouvelles lois entreront en vigueur. 

Comment mettre en œuvre une stratégie de conformité de l’IA

Chaque organisation adoptera une approche légèrement différente, selon le lieu et la façon dont elle utilise l’IA. Voici néanmoins quelques étapes générales pour vous lancer :

1. Présenter la stratégie de conformité : Veillez à ce que chacun connaisse son rôle, de la direction aux équipes d’ingénierie, en passant par les équipes juridiques et de conformité.  

2. Définir des objectifs clairs, établir les priorités de mise en œuvre et fixer un calendrier : Commencez par les domaines les plus risqués et précisez quand les politiques et les formations seront déployées. Pour les sujets les plus urgents et les plus risqués, comme un cadre de conformité obligatoire, cela peut se faire immédiatement ou dans un délai plus court. 

3. Mettre en place des procédures supplémentaires de sécurité et de gestion des risques : Une posture de sécurité robuste est l’un des éléments les plus importants d’une stratégie de conformité de l’IA. Ajouter des outils de sécurité spécifiquement conçus pour l’IA et élaborer des plans de réponse aux incidents adaptés à l’IA permet de traiter les problèmes de sécurité liés à l’IA susceptibles d’avoir une incidence sur la conformité. 

4. Lancer ou poursuivre les programmes de formation : Tous les employés ou utilisateurs de systèmes d’IA doivent suivre des formations ou des programmes de sensibilisation. Ceux-ci portent généralement sur l’utilisation responsable, les consignes de l’entreprise, les normes éthiques ainsi que la sécurité et la confidentialité des données.  

5. Recueillir des commentaires pour améliorer la stratégie en continu : Les équipes doivent pouvoir donner leur avis en toute confiance sur le déroulement de la mise en œuvre. Leurs retours peuvent révéler les faiblesses de la stratégie ou les difficultés rencontrées lors de son déploiement. 

6. Réexaminer et mettre à jour régulièrement la stratégie de conformité de l’IA : Prévoyez des examens trimestriels pour vous assurer que la stratégie reste pertinente et efficace. En la maintenant à jour, même en l’absence de changements réglementaires ou d’exigences nouvelles, vous en faciliterez la gestion dans la durée.

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