L'IA Générative et les Défis de l'Éthique et de la Sécurité : Comment Prévenir le Plagiat et Garantir l'Intégrité.

L'intelligence artificielle générative a connu une ascension spectaculaire depuis la sortie de ChatGPT, il y a environ un an. Cette technologie révolutionnaire a fait des vagues dans le monde des affaires, poussant de nombreuses entreprises à développer ou adopter des modèles d'IA. Un rapport récent du Gartner révèle que cette tendance est loin de s'essouffler. Selon les prévisions, d'ici 2026, environ 80 % des entreprises auront intégré des API (interfaces de programmation d'applications) ou des modèles d'IA générative dans leurs opérations, voire développé leurs propres modèles. Cela signifie qu'en seulement trois ans, le nombre d'entreprises impliquées dans l'adoption ou la création de modèles d'IA générative aura été multiplié par seize, un bond significatif par rapport aux 5 % d'entreprises concernées en 2023. Arun Cold, affirme que "l'IA générative est devenue une priorité absolue et a suscité une formidable innovation avec de nouveaux outils". Le rapport du Gartner identifie plusieurs innovations majeures qui devraient façonner le paysage technologique au cours de la prochaine décennie. Parmi celles-ci, nous allons explorer trois domaines clés : les applications basées sur l'IA générative, les modèles de base de l'IA et la gestion de la confiance, du risque et de la sécurité de l'IA, ou AI TRiSM.

Les Applications Basées sur l'IA Générative.Les applications basées sur l'IA générative sont conçues pour exploiter les capacités de l'IA générative en vue d'accomplir des tâches spécifiques. ChatGPT est un exemple éloquent de ce type d'application, utilisant l'IA pour synthétiser des réponses à des requêtes textuelles. Les organisations adoptent ces applications pour améliorer l'efficacité des employés ou proposer des expériences améliorées à leurs clients.Le modèle le plus répandu aujourd'hui est ce que l'on appelle le "text-to-X", qui facilite l'accès des employés à des tâches auparavant spécialisées grâce à des prompts en langage naturel. De plus en plus de sociétés de conseil recourent à l'adoption ou au développement de modèles d'IA afin d'aider leurs clients à trouver plus facilement les informations dont ils ont besoin dans des bases de données massives. Cependant, ces applications ne sont pas exemptes de défauts, étant parfois sujettes à des hallucinations et à des réponses inexactes, ce qui remet en question leur fiabilité.

Les Modèles de Base de l'IA. Les modèles de base font référence aux modèles d'apprentissage automatique sous-jacents aux applications d'IA générative, similaires à ce que GPT représente pour ChatGPT. Ces modèles de base sont formés sur de vastes ensembles de données et alimentent diverses applications capables d'exécuter une multitude de tâches. Le Gartner place ces modèles de base au sommet des attentes exagérées dans le cycle de Hype, prédisant qu'ils serviront de base à 60 % des cas d'utilisation du traitement du langage naturel (NLP) d'ici 2027.

AI TRiSM - Gestion de la Confiance, du Risque et de la Sécurité de l'IA.

Enfin, l'AI TRiSM englobe un ensemble de solutions visant à résoudre les problèmes liés aux modèles d'IA générative et à garantir le succès de leur déploiement. Les risques associés à ces modèles incluent la fiabilité, la désinformation, la partialité, la protection de la vie privée et l'équité. Une mauvaise gestion de ces problèmes peut être préjudiciable aux organisations, exposant des données sensibles et propageant des informations erronées au sein de l'entreprise.M. Chandrasekaran met en garde en soulignant que "les organisations qui ne gèrent pas de manière cohérente les risques liés à l'IA sont enclines à connaître des résultats négatifs, tels que des échecs de projets et des violations". En conséquence, l'AI TRiSM revêt une importance cruciale pour les organisations, car elle leur permet de minimiser les risques et de protéger leurs membres.En somme, l'essor de l'IA générative ouvre la voie à d'innombrables opportunités, mais il s'accompagne également de défis majeurs. Pour tirer parti de cette technologie tout en maintenant l'intégrité, les entreprises devront aborder ces trois domaines clés : les applications basées sur l'IA générative, les modèles de base de l'IA et la gestion de la confiance, du risque et de la sécurité de l'IA. En gardant un œil attentif sur ces enjeux, les entreprises seront mieux armées pour naviguer dans le paysage en constante évolution de l'IA générative.