La dépendance à l'IA en tant que risque opérationnel : quatre étapes pour renforcer la souveraineté des données

La mise hors service temporaire du modèle d’IA Claude Fable 5 a suscité un débat sur la dépendance vis-à-vis de certains fournisseurs d’IA. Pour le cabinet de conseil en IA Neurawork, cette affaire met avant tout en évidence une chose : les entreprises ont besoin d’une stratégie d’IA autonome qui ne dépende pas d’un seul fournisseur, d’un seul modèle ou d’un seul système juridique.

« De nombreuses entreprises se concentrent actuellement sur la question de savoir quel modèle d'IA est le plus performant. La question la plus importante est toutefois la suivante : qu'adviendra-t-il de mes processus si ce modèle n'est plus disponible demain ? », déclare Christoph Knöll, fondateur et directeur général du cabinet de conseil en IA Neurawork.

La disponibilité des systèmes d'IA en tant que risque opérationnel

Du point de vue de Neurawork, le cas de Claude Fable 5 illustre parfaitement que la disponibilité des systèmes d'IA peut constituer un risque opérationnel croissant. La souveraineté des données, la conformité et la fiabilité ne sont donc plus des questions secondaires, mais des conditions essentielles à une utilisation productive de l'IA.

C'est pourquoi l'entreprise a développé « Operational AI », un concept destiné à aider les entreprises à mettre en place des applications d'IA de manière plus autonome, plus fiable et plus rentable. Ce concept repose sur quatre étapes.

Étape 1 : Identifier le goulot d'étranglement économique

Ce n'est pas la technologie qui vient en premier, mais la problématique économique. Les entreprises devraient d'abord analyser quel goulot d'étranglement a le plus d'impact sur le chiffre d'affaires, les coûts ou la croissance. Ce n'est qu'ensuite qu'il convient d'examiner comment l'IA peut contribuer à résoudre ce problème.

Étape 2 : Bien comprendre les processus

Dans un deuxième temps, le processus concerné est analysé en détail et décomposé en différentes étapes de travail. L'objectif est de déterminer à quels stades l'IA apporte réellement une valeur ajoutée et quelles tâches peuvent être automatisées même sans recourir à de grands modèles d'IA.

Étape 3 : Mettre en place l'architecture avec assurance

L'architecture technique est ensuite mise au point. À cet égard, Neurawork recommande d'intégrer des technologies ouvertes, des infrastructures européennes et des systèmes spécialisés. Les modèles linguistiques performants ne doivent être utilisés que lorsqu'ils apportent une réelle valeur ajoutée.

Étape 4 : Intégrer la gouvernance et la résilience

La dernière étape prend en compte la conformité, la protection des données, la loi européenne sur l'IA, le RGPD ainsi que les solutions techniques de repli. Cela doit permettre aux entreprises d'éviter qu'une défaillance d'un seul fournisseur ne paralyse l'ensemble de leurs processus.

« La plupart des entreprises associent d'emblée l'IA à des modèles. Nous leur recommandons de commencer par réfléchir à leurs propres processus. Celles qui comprennent leurs processus dépendent nettement moins de plateformes spécifiques et peuvent ainsi exploiter l'IA de manière plus rentable », explique M. Knöll.

Selon Neurawork, ce sont surtout les entreprises qui ne considèrent pas l'IA comme un outil isolé, mais comme un élément à part entière d'une architecture d'entreprise autonome et résiliente qui bénéficieront à l'avenir d'avantages concurrentiels.

Plus d'informations : www.neurawork.ai

Cet article est paru initialement sur m-q.ch - https://www.m-q.ch/de/ki-abhaengigkeit-als-betriebsrisiko-vier-schritte-zu-mehr-datensouveraenitaet/