#206 Sécuriser GenAI
Subscribe to get the latest
on 2024-06-13 07:00:00 +0000
with Steve Orrin, Darren W Pulsipher,
Dans cet épisode, Darren poursuit son entretien avec Steve Orrin, le DSI d'Intel Federal. Ils discutent du changement de paradigme dans DevSecOps pour gérer l'Intelligence Artificielle et la nature dynamique du développement d'applications que l'IA nécessite.
Keywords
#aidevelopment #ethicaldatause #datadiversity #datatrust #aitraining #dataprovenance #aiscalability #datatraceability #aitransparency #aietics
Nous trouvons le pouvoir de transformation de la Transformation Numérique, DevOps, et de l’Intelligence Artificielle (IA) à la fascinante intersection de la technologie et du leadership des affaires. Dans ce domaine, nous nous pencherons sur deux aspects cruciaux : l’importance de sécuriser le processus de développement de l’IA et l’impératif d’une utilisation responsable et éthique des données. En comprenant ces points, nous pouvons exploiter le potentiel de l’IA pour non seulement révolutionner nos organisations, mais aussi inspirer confiance et assurance, poussant la transformation numérique à de nouveaux sommets.
Approvisionnement de Données Éthiques et Formation en IA
L’IA a révolutionné la manière dont nous interagissons avec la technologie. Le cœur de chaque système d’IA réside dans la diversité des données. Pourquoi ? Parce qu’un système d’IA apprend à partir des données, se nourrit de données et fonctionne en fonction des informations fournies. Plus les données sont diversifiées, mieux le système d’IA apprend et performe.
Cependant, l’aspect éthique de la collecte de données et de la formation de l’IA doit être considéré avec la plus grande urgence. Le système d’IA ne doit être déployé que sur des populations qui correspondent aux ensembles de données utilisés lors de la phase d’entraînement. L’utilisation éthique de l’IA implique une profonde confiance et une transparence, qui ne peuvent être obtenues qu’à travers une visibilité et un contrôle rigoureux tout au long du cycle de vie de développement de l’IA.
La Règle d’Or : Confiance
La construction de la confiance dans les systèmes d’IA est le résultat direct de leur fondation sur une gamme diversifiée de données. Cette approche empêche qu’un seul type ou source de données domine et dilue les éventuels biais qui pourraient exister dans n’importe quel ensemble de données. La règle d’or de la confiance dans les systèmes d’IA commence par la diversification des sources de données, réduisant ainsi une dominance excessive.
De plus, la visibilité de la provenance des données est essentielle à l’IA éthique. Elle fournit la transparence à l’institution déployante, montrant quelle information a été utilisée pour l’entraînement de l’IA et assurant ainsi sa performance optimale.
Evolutivité et Traçabilité
L’un des principaux défis du développement de l’IA est de gérer la scalabilité des données d’entraînement. La capacité à revenir à des états bien connus lors de l’entraînement est essentielle, mais comment fait-on cela avec des pétaoctets de données? Les fonctions de hachage ou les méthodes de blockchain deviennent essentielles pour gérer de grands pools de données.
La traçabilité, la responsabilité et l’audibilité occupent également une place centrale dans le processus de développement de l’IA. Dans le cas de sources de données non fiables, un système qui permet l’extraction des données du pipeline est nécessaire pour empêcher leur utilisation dans la formation en cours.
La Route Devant
Le voyage pour sécuriser le développement de l’IA est guidé par les principes de transparence, de confiance et d’éthique. Il ne s’agit pas de simples suggestions, mais d’éléments essentiels pour favoriser la confiance dans les systèmes d’IA tout en assurant leur efficacité. Le chemin peut sembler difficile, mais ces étapes fournissent une feuille de route claire pour naviguer dans les complexités de l’AI DevSecOps.
Que ce soit à travers la diversification des sources de données, le traitement respectueux des données qu’elles méritent, ou la documentation cohérente du processus de cycle de vie des données, les principes de confiance, de visibilité et un engagement acharné envers les pratiques éthiques sont au cœur des technologies d’IA en plein essor.