Gouvernance de l'IA, gouvernance des données et gouvernance des données de l'IA : les piliers du succès de l'IA

Quel est le lien entre la gouvernance de l'IA et la gouvernance des données ? Mieux encore, qu'est-ce qui est le plus important pour une organisation : la gouvernance des données basée sur l'IA ou la gouvernance des données basée sur l'IA ? Ce sont des questions importantes, mais avant d'y répondre, comprenons le lien entre l'IA et la gouvernance des données.

Quel est le lien entre l’IA et la gouvernance des données ?

À première vue, il semble que la gouvernance des données et l’IA dépendent l’une de l’autre dans la mesure où vous avez besoin de données de haute qualité pour former vos modèles et systèmes d’IA et que pour pouvoir gérer efficacement les données, vous devez intégrer l’IA dans vos processus. Mais c’est là que réside le problème : techniquement, gouvernance des données elle-même ne dépend pas de l'IA. En fait, le rôle de l'IA dans la gouvernance consiste principalement à soutenir et à améliorer la gestion et gouvernance des données.

Mais la même chose ne s'applique pas lorsque nous inversons les rôles. Un modèle d'IA formé sur des données dont l'intégrité est douteuse est aussi bon que ChatGPT avoir du mal à répondre avec précision à une invite avec un problème mathématique simple.

Ces erreurs se produisent en raison de divers facteurs, notamment des données de formation insuffisantes, des hypothèses incorrectes formulées par le modèle ou des biais dans les données utilisées pour former le modèle. Les performances d'un système d'IA dépendent donc de la santé des données et, par extension, de l'efficacité de l'ensemble cadre de gouvernance des donnéesL'image ci-dessus est un bon exemple qui illustre ce problème.

Pour revenir à la question de la relation entre les deux, nous devons également réaliser qu’aujourd’hui, l’IA joue un rôle de plus en plus important dans presque tous les domaines, y compris gestion des données. En gardant à l’esprit les besoins des entreprises modernes et les avantages offerts par la pile de données moderne, l’IA et la gouvernance des données s’appuient l’une sur l’autre et fonctionnent en synergie. C’est exactement ainsi que les entreprises ont besoin qu’elles fonctionnent pour en tirer une réelle valeur.

Utiliser l'IA pour la gouvernance des données

Mais qu’en est-il des algorithmes ou des modèles d’IA utilisés pour améliorer la gouvernance des données elle-même ? Les organisations utilisent l’IA pour automatiser une grande partie des efforts redondants nécessaires pour garantir leur conformité aux exigences réglementaires pertinentes.

Plus précisément, les plateformes de gestion de données basées sur l’IA permettent aux organisations d’automatiser gestion de la qualité des données, classification, découverte, lignage, et l’évaluation d’impact, tout en améliorant Gestion des métadonnées, contrôle d'accès aux données et gestion de la confidentialité.

Cependant, pour tirer le meilleur parti de ces modèles et outils d’IA, ils nécessitent une supervision appropriée, c’est pourquoi nous avons une gouvernance de l’IA.

La gouvernance de l’IA nécessite une préparation à l’IA

Nous aborderons dans un instant la gouvernance des modèles et des systèmes d'IA. Commençons par parler de la préparation à l'IA. Comme il est évident, être prêt pour l'IA, ou être prêt pour l'IA, c'est lorsque votre organisation dispose du cadre et des politiques nécessaires pour adopter l'IA et l'intégrer dans ses processus, outils et systèmes. Gartner90 % des organisations à l’échelle mondiale utiliseront l’IA générative aux côtés de leurs collaborateurs.

L’une des conditions préalables les plus importantes pour être prêt à utiliser l’IA est l’accès à des données adaptées à l’IA, c’est-à-dire des données précises, propres et bien structurées pour l’ingénierie des fonctionnalités et l’apprentissage automatique (ML). Et pour obtenir des données d’une qualité aussi raffinée, vous avez besoin d’un cadre de gouvernance des données conçu pour l’IA.

La gouvernance de l’IA fait référence à tous les processus, politiques et outils que votre organisation utilise pour garantir que l’IA est utilisée de manière responsable et éthique. En d’autres termes, les systèmes d’IA doivent être conçus de manière à garantir la sécurité des personnes, des données ainsi que de la technologie d’IA elle-même tout au long de leur utilisation.

La gouvernance de l'IA est parfois utilisée comme synonyme de gouvernance des données de l'IA, qui est la supervision de la gestion et de l'utilisation des données de l'IA dans une organisation. Cependant, ces deux notions ne sont pas tout à fait identiques.

La gouvernance des données est-elle vraiment un parapluie ?

Pour faire la différence entre la gouvernance des données, la gouvernance de l’IA et la gouvernance des données de l’IA, nous devons considérer le mot clé, c’est-à-dire : données, ce qui signifie que la gouvernance des données de l'IA correspond aux principes de gouvernance appliqués aux données à utiliser par les modèles d'IA. Il suffit de rappeler que l'efficacité de ces modèles dépend toujours de la manière dont les données sur lesquelles ils sont formés sont gouvernées : gérez correctement les données et vous obtiendrez des données prêtes pour l'IA. En d'autres termes, la gouvernance des données de l'IA n'est qu'un élément de la gouvernance des données.

En ce qui concerne la gouvernance des données et la gouvernance de l’IA, les avis divergent. Certains estiment qu’elles devraient être séparées car elles impliquent des domaines d’intérêt différents et des risques associés à chacune. En premier lieu, la portée, les objectifs et la dynamique opérationnelle de la gouvernance diffèrent considérablement.

Conclure

Du point de vue d’une entreprise opérant dans un monde où l’IA est devenue la norme, il est important de noter que la gouvernance de l’IA et la gouvernance des données définissent ensemble les lignes directrices et les politiques d’utilisation des données, même pour les modèles d’IA et de ML.

Une telle entreprise s’appuie sur la gouvernance des données pour garantir que les données utilisées par ces modèles sont de haute qualité, sécurisées et conformes aux normes réglementaires. De même, elle a besoin d’une gouvernance de l’IA, que ce soit dans le cadre du cadre global de gouvernance des données ou dans le cadre d’une initiative distincte, pour superviser l’utilisation éthique et transparente des technologies de l’IA, garantissant l’équité, la responsabilité et l’explicabilité dans la prise de décision.