Comparer les cadres d'IA : comment décider si vous en avez besoin et lequel choisir
72 % des organisations utilisent désormais régulièrement des technologies d'IA — et pourtant, 44 % des organisations ont subi des impacts négatifs de l'IA, notamment des préoccupations en matière de confidentialité des données et des biais dans les modèles d'IA.
Alors que l'adoption des outils d'intelligence artificielle explose, la sécurité est devenue une préoccupation cruciale, des violations de données aux dilemmes éthiques. Pour relever ces défis, une variété de cadres d'IA a été développée, chacun conçu pour fournir des conseils et des meilleures pratiques pour gérer les risques uniques associés à l'IA.
Mais de nombreuses entreprises se retrouvent avec des questions pressantes, telles que : qu'est-ce qu'un cadre d’IA exactement ? Quelles sont les différences entre eux ? Mon entreprise a-t-elle besoin d'en adopter un ? Si oui, lequel ? Par où commencer ?
Plongeons dans les fondamentaux des principaux cadres d'IA pour répondre à ces questions et bien plus encore.
Qu'est-ce qu'un cadre de cybersécurité de l'intelligence artificielle, et avez-vous besoin d'en adopter un ?
À mesure que l'IA continue de transformer les industries et de remodeler les économies, les organisations et les responsables gouvernementaux reconnaissent la nécessité de cadres organisés pour gérer les risques de sécurité uniques associés à l'IA. L'introduction du règlement européen sur l'IA, ainsi que d'initiatives similaires à travers le monde, souligne l'urgence de réglementer l'IA et d'établir de solides pratiques de gouvernance de l'IA.
Les cadres d'IA offrent une approche structurée pour identifier, évaluer et atténuer les risques associés à l'IA, garantissant que les organisations peuvent exploiter le potentiel de la technologie tout en se protégeant contre ses pièges.
Examinons certains des avantages de l'adoption d'un cadre d'IA formel :
1. Conseils pour établir une gouvernance solide de l'IA
Un cadre d'IA offre des conseils complets pour établir une gouvernance robuste de l'IA et mettre en œuvre les meilleures pratiques de sécurité. Ces cadres servent de modèles pour les organisations, les aidant à mettre en place les structures, politiques et procédures nécessaires pour gérer l'IA efficacement.
En suivant un cadre bien défini, les organisations peuvent s'assurer que leurs systèmes d'IA sont conçus, développés et déployés en tenant compte de la sécurité, minimisant les risques et renforçant la résilience globale de leurs initiatives d'IA.
2. Répondre aux risques uniques associés à l'IA
L'IA introduit un ensemble de risques nouveaux, distincts de ceux généralement rencontrés dans les organisations. Ceux-ci comprennent les biais algorithmiques, les attaques adverses et les vulnérabilités des modèles, parmi d'autres.
Un cadre d'IA procure une approche structurée pour gérer ces risques uniques, offrant des outils et stratégies spécifiques pour les identifier et les atténuer. Sans un tel cadre, les organisations pourraient avoir du mal à naviguer dans le paysage complexe des risques liés à l'IA, pouvant potentiellement se retrouver exposées à des vulnérabilités imprévues.
3. Réduire la probabilité de violations de données introduites par l'IA
Les systèmes d'IA reposent souvent sur de grandes quantités de données, dont certaines peuvent être sensibles ou contenir des informations personnellement identifiables. Si elles ne sont pas correctement gérées, ces systèmes peuvent devenir des cibles pour des cyberattaques, menant à des violations de données significatives.
En adoptant un cadre d'IA, les organisations peuvent mettre en œuvre des mesures de protection des données robustes, telles que le chiffrement, les contrôles d'accès et des pratiques de gestion sécurisée des données, réduisant ainsi la probabilité de violations et garantissant la protection des données tout au long du cycle de vie de l'IA.
4. Assurer que le personnel comprend les risques et opportunités de l'IA
L'un des principaux avantages d'un cadre d'IA est qu'il aide à s'assurer que tout le personnel au sein d'une organisation comprend les risques et opportunités associés à l'IA. Ces cadres incluent souvent des composants de formation et de sensibilisation qui éduquent les employés sur comment développer, déployer et utiliser les outils IA de manière responsable et sécurisée. Cela améliore non seulement la sécurité des systèmes d'IA mais donne aussi aux employés les moyens de tirer parti de l'IA de manière à maximiser ses bénéfices tout en minimisant les risques.
5. Simplifier la conformité avec les réglementations émergentes sur l'IA
Alors que l'IA continue d'évoluer, le paysage réglementaire qui l'entoure évolue également. Le règlement européen sur l'IA, ainsi que d'autres lois et règlements émergents, imposent de nouvelles exigences aux organisations utilisant l'IA. Naviguer dans cet environnement juridique complexe et en constante évolution peut être un défi.
Un cadre d'IA simplifie la conformité en fournissant des directives claires et des meilleures pratiques qui s'alignent sur les exigences réglementaires. Cela aide les organisations à anticiper les obligations légales, à éviter les amendes potentielles et à maintenir leur réputation sur un marché en rapide évolution.
Pour déterminer si votre organisation bénéficierait de la mise en place d'un cadre d'IA, vous pouvez vous poser ces questions :
- À quel point notre organisation utilise-t-elle des outils IA ? Les technologies d'IA sont-elles intégrantes de nos opérations, processus décisionnels ou interactions avec les clients ? Quelle est l'importance de ces systèmes d'IA pour nos fonctions commerciales ?
- Quels types de données nos systèmes IA traitent-ils ? Nos modèles d'IA traitent-ils des informations sensibles, propriétaires ou personnellement identifiables (PII) ? Comment sécurisons-nous actuellement les données utilisées pour entraîner et déployer des modèles d'IA ?
- Quels sont les risques potentiels associés à nos systèmes IA ou à leur utilisation ? Avons-nous identifié les risques spécifiques que les systèmes IA pourraient introduire, tels que les préjugés, les attaques adverses ou les vulnérabilités des modèles ? Comment ces risques pourraient-ils impacter notre organisation, nos clients ou nos parties prenantes s'ils ne sont pas correctement gérés ?
- À quel point notre organisation est-elle préparée à gérer les incidents de sécurité liés à l'IA ? Avons-nous des protocoles en place pour détecter, répondre à et atténuer les infractions ou incidents de sécurité liés à l'IA ? À quelle vitesse pourrions-nous nous remettre d'un incident de sécurité lié à l'IA, et quelles en seraient les conséquences ?
- Avons-nous l'expertise nécessaire en IA au sein de notre organisation ? Notre équipe dispose-t-elle des connaissances et compétences requises pour relever les défis de sécurité uniques posés par l'IA ? Sommes-nous équipés pour surveiller et améliorer en continu la sécurité de nos systèmes IA ?
- Sommes-nous conformes aux réglementations et normes IA pertinentes ? Existe-t-il des réglementations ou normes IA émergentes, telles que le règlement européen sur l'IA, auxquelles notre organisation doit se conformer ? Quelle confiance avons-nous en notre capacité à satisfaire ces exigences légales et réglementaires ?
- Comment garantissons-nous l'utilisation éthique de l'IA dans notre organisation ? Avons-nous un cadre en place pour garantir que nos systèmes IA sont équitables, transparents et alignés sur les principes éthiques ? Comment gérons-nous les préjugés potentiels et les risques éthiques dans nos modèles IA ?
- Quel est notre niveau de gouvernance et de supervision de l'IA ? Avons-nous des structures de gouvernance claires et des mécanismes de responsabilité pour superviser le développement et le déploiement de l'IA ? Comment veillons-nous à ce que les projets IA soient alignés avec nos valeurs et objectifs organisationnels ?
- Comment abordons-nous actuellement la transparence et l'explicabilité de nos systèmes IA ? Pouvons-nous expliquer comment nos systèmes IA prennent des décisions, et communiquons-nous cela efficacement aux utilisateurs et parties prenantes ? Quelle est la transparence de nos processus IA, et offrons-nous des mécanismes d'audit et de responsabilité ?
- Quel est l'impact potentiel des échecs ou violations de données IA sur notre organisation ? Quelles pourraient être les conséquences financières, réputationnelles ou opérationnelles si nos systèmes IA étaient compromis ? À quel point est-il important pour notre organisation de mitiger ces risques de manière proactive ?
Si ces questions révèlent des lacunes dans vos pratiques actuelles en matière d'IA, envisagez de mettre en place un cadre d'IA pour vous aider à aborder ces préoccupations de manière systématique.
La prochaine question à se poser est quel cadre adopter. Examinons certains des cadres d'IA les plus importants et les types d'organisations auxquels ils conviennent le mieux.
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Quel cadre IA convient à vos besoins ? Comparaison des principaux cadres IA
Comme l'IA est un domaine relativement nouveau, ces cadres IA sont encore à leurs débuts. Cela peut être un défi majeur de comprendre les différences entre eux et leurs lignes directrices et normes qui se chevauchent. Et parce que tant de cadres IA partagent des objectifs similaires, il peut être difficile de discerner lequel correspond le mieux à votre organisation.
Ci-dessous, nous vous présenterons un aperçu des principaux cadres IA pour comprendre leurs domaines de concentration spécifiques et vous aider à choisir le cadre — ou la combinaison de cadres — qui s'aligne le mieux avec vos objectifs.
| Framework | Governing body | Purpose | Applicable to | Certification? | General requirements |
|---|---|---|---|---|---|
| NIST AI RMF | National Institute of Standards and Technology (NIST) | Guide organizations in managing AI-related risks | Organizations of all sizes using AI | Voluntary | Focuses on risk management, transparency, accountability, and continuous improvement |
| ISO 42001 | International Organization for Standardization (ISO) | Establish a comprehensive AI management system | Organizations implementing AI systems | Certification | Requires setting up an AI management system with policies, risk management, and continuous improvement processes |
| OECD AI Principles | Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) | Promote responsible stewardship of AI | Governments, organizations, and stakeholders using AI | Voluntary | Emphasizes human rights, fairness, transparency, and accountability in AI use |
| IEEE AI Ethics Guidelines | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) | Ensure AI systems align with ethical principles | Engineers, policymakers, and organizations developing AI | Voluntary | Promotes ethical AI design, focusing on human rights, transparency, and accountability |
| British Standards Institution AI Standard | British Standards Institution (BSI) | Guide the ethical design and application of AI and robotics | Organizations designing or implementing AI and robotic systems | Voluntary | Ethical risk assessment and mitigation, human-centric design, and continuous improvement |
| Google Secure AI Framework | Provide security best practices for AI | Organizations developing and deploying AI systems | Voluntary | Focuses on secure design, data protection, model integrity, and compliance | |
| OWASP AI Security and Privacy Guide | Open Web Application Security Project (OWASP) | Offer best practices for securing AI and protecting privacy | Organizations designing or implementing AI and robotic systems | Voluntary | Threat modeling, data security, model protection, and incident response |
| ISO 23894 | International Organization for Standardization (ISO) | Providee guidelines for ethical AI governance | Organizations involved in AI governance | Certification | Governance structures, risk management, and ethical considerations |
| IBM Framework for Securing Generative AI | IBM | Secure generative AI models and systems | Organizations using generative AI technologies | Voluntary | Model security, data protection, adversarial threat mitigation, and transparency |
Cadre de gestion des risques de l'IA NIST (AI RMF)
Le cadre de gestion des risques de l'IA NIST est conçu pour aider les organisations à gérer les risques associés au développement, au déploiement et à l'utilisation des systèmes d'IA. Publié en janvier 2023, le cadre met l'accent sur le développement d'une IA digne de confiance en abordant des aspects tels que l'équité, la transparence, la sécurité et la confidentialité.
Le cœur du cadre décrit quatre fonctions conçues pour aider les organisations à aborder les risques des systèmes d'IA : gouverner, cartographier, mesurer et gérer.
Le cadre AI RMF NIST est un cadre volontaire destiné à un large éventail d'organisations. Cette flexibilité permet aux organisations d'adapter le cadre à leurs besoins spécifiques, à leurs environnements réglementaires et à leurs tolérances aux risques. En adoptant l'AI RMF, les organisations peuvent mieux naviguer dans les complexités des technologies de l'IA, s'assurant qu'elles tirent profit des avantages de l'IA tout en atténuant les dommages potentiels.
ISO 42001
ISO 42001 fournit un cadre complet pour établir, mettre en œuvre, maintenir et améliorer en continu un Système de Gestion de l'Intelligence Artificielle (AIMS), qui se compose de l'ensemble des politiques, procédures et contrôles qu'une organisation met en œuvre pour aborder les risques liés à l'IA. La norme internationale a été créée grâce à la collaboration de parties prenantes mondiales, y compris des entreprises technologiques, des décideurs politiques et des organisations communautaires, et propose un moyen pour les organisations de montrer leur engagement envers l'excellence en gouvernance de l'IA.
La conformité à l'ISO 42001 implique la mise en œuvre de politiques et de procédures pour le développement et le déploiement d'une IA digne de confiance, suivant la méthodologie Planifier-Exécuter-Vérifier-Agir. Plutôt que de se concentrer sur des applications spécifiques de l'IA, elle propose un cadre pratique pour gérer les risques et opportunités liés à l'IA dans une organisation entière.
Contrairement à l'AI RMF NIST, l'ISO 42001 est un cadre IA certifiable. Les organisations peuvent démontrer leur conformité en complétant un audit tiers avec un organisme de certification accrédité.
Similaire à l'ISO 27001, le processus de certification pour l'ISO 42001 implique un audit de la Phase 1 (examen de la documentation), un audit de la Phase 2 (évaluation de la mise en œuvre et de l'efficacité de l'AIMS), une décision de certification, des audits de surveillance annuels et des audits de recertification tous les trois ans.
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Secureframe introduit la prise en charge de NIST AI RMF et ISO 42001
Principes de l'IA de l'OCDE
Développés par l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) pour promouvoir le développement et l'utilisation responsables de l'IA, ces principes ont été adoptés en 2019 et ont été approuvés par plus de 40 pays, ce qui en fait un cadre international important pour la gouvernance de l'IA.
Les principes de l'IA sont :
- Croissance inclusive, développement durable et bien-être : L'IA devrait contribuer à la croissance économique, au bien-être social et à la durabilité environnementale. Elle doit être utilisée de manière à bénéficier à l'ensemble de la société, y compris aux groupes marginalisés et vulnérables.
- Valeurs humaines et équité : Les systèmes d'IA doivent être conçus et utilisés de manière à respecter les droits humains, la dignité et l'autonomie. Cela inclut de garantir l'équité, de prévenir les biais et d'éviter la discrimination dans les résultats de l'IA.
- Transparence et explicabilité : Les systèmes d'IA doivent être transparents et compréhensibles pour les utilisateurs et les parties prenantes. Cela inclut de fournir des informations claires sur la manière dont les décisions d'IA sont prises et de garantir que les systèmes d'IA peuvent être audités et examinés.
- Robustesse, sécurité et sûreté : Les systèmes d'IA doivent être robustes, sécurisés et sûrs tout au long de leur cycle de vie. Cela implique des tests rigoureux, une surveillance et une gestion des risques pour prévenir les dommages, y compris une utilisation non intentionnelle ou malveillante.
- Responsabilité : Les organisations et les individus responsables des systèmes d'IA doivent être tenus responsables de leur bon fonctionnement et de leur impact. Cela inclut d'établir des lignes de responsabilité claires et de garantir qu'il existe des mécanismes pour aborder les problèmes découlant de l'utilisation de l'IA.
En plus des principes de base, l'OCDE fournit également des directives aux gouvernements et aux organisations sur la manière de mettre en œuvre ces principes de manière efficace. Par exemple, une organisation développant des solutions de santé basées sur l'IA pourrait s'assurer que ses produits sont accessibles à des populations diverses, y compris des communautés mal desservies. Elle mettrait également en place des processus pour évaluer régulièrement l'accessibilité et l'impact de ses solutions d'IA sur différents groupes démographiques afin de garantir que les bénéfices de l'IA sont distribués équitablement.
Lignes directrices éthiques de l'IA de l'IEEE
Ces lignes directrices font partie de l'initiative plus large de l'IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems, qui vise à prioriser le bien-être humain dans la création de systèmes autonomes et intelligents.
L'objectif principal des lignes directrices éthiques de l'IA de l'IEEE est de s'assurer que les technologies IA sont développées et déployées de manière éthique, transparente, équitable et bénéfique pour la société. Par exemple, que les systèmes d'IA sont conçus pour respecter les droits humains fondamentaux tels que le droit à la vie privée et la liberté d'expression. En adhérant à ces directives, les organisations peuvent renforcer la confiance dans leurs systèmes d'IA, atténuer les risques et promouvoir l'utilisation responsable de l'IA dans différents secteurs.
Les lignes directrices de l'IEEE sont largement respectées et servent de point de référence pour les décideurs politiques, les ingénieurs et les organisations cherchant à naviguer dans les défis éthiques posés par l'IA et les systèmes autonomes.
Norme de l'IA de la British Standards Institution
La norme BSI AI fournit un cadre structuré pour identifier, évaluer et atténuer les risques éthiques dans la conception et l'utilisation des systèmes d'IA et de robotique. Cela inclut les impacts potentiels sur la vie privée, la sécurité, les droits de l'homme et le bien-être sociétal. Elle catégorise également les dangers éthiques en différents types, tels que les risques physiques, sociétaux et environnementaux. Cela aide les organisations à évaluer comment les systèmes d'IA et de robotique peuvent poser des défis éthiques, tels que violer la vie privée, causer des dommages ou créer des inégalités sociales.
Les organisations sont encouragées à intégrer le cadre dans leurs processus de développement d'IA, en particulier lors des phases de conception et de test. Cela implique de mener des évaluations de risques éthiques, d'appliquer les lignes directrices de la norme pour atténuer les risques identifiés et de surveiller en continu la performance éthique des systèmes d'IA.
Google Secure AI Framework (SAIF)
Il s'agit d'un cadre de sécurité développé par Google pour guider le développement et le déploiement de systèmes d'IA sécurisés, de la collecte de données à l'entraînement du modèle jusqu'au déploiement et à la surveillance continue. En mettant en œuvre les principes énoncés dans SAIF, tels que la sécurité par conception, la confidentialité des données et le déploiement et la surveillance sécurisés, les organisations peuvent construire des systèmes d'IA résilients aux attaques et conformes aux normes de sécurité et de confidentialité.
Guide de sécurité et de confidentialité AI OWASP
Une initiative du projet Open Web Application Security Project (OWASP), le Guide de sécurité et de confidentialité AI fournit des meilleures pratiques et des recommandations pour sécuriser les systèmes d'IA et s'assurer qu'ils respectent la vie privée. OWASP est bien connu pour sa concentration sur la sécurité Web, et ce guide étend sa mission au domaine de l'IA, abordant les défis et les risques uniques associés aux technologies d'IA.
Le guide propose un ensemble complet de meilleures pratiques pour sécuriser les systèmes d'IA et protéger la vie privée, telles que la modélisation des menaces, la sécurité des données, les défenses adversariales, l'intégrité du modèle, les techniques de préservation de la vie privée, les considérations éthiques et la réponse aux incidents.
ISO/IEC 23894
Bien qu'il soit encore en développement, ISO 23894 se concentrera sur la gouvernance des systèmes d'IA, visant à fournir des lignes directrices et des meilleures pratiques complètes pour que les organisations s'assurent que leurs technologies d'IA sont gérées de manière responsable et éthique. Cela inclut la définition des rôles et responsabilités, l'établissement de politiques et l'assurance de la surveillance du développement et du déploiement de l'IA.
Un axe important de l'ISO 23894 est de gérer les risques associés aux systèmes d'IA. Cela inclut l'identification des risques potentiels éthiques, juridiques, opérationnels et de conformité réglementaire et la fourniture de stratégies pour les atténuer tout au long du cycle de vie de l'IA.
Bien que l'ISO 42001 fournisse un cadre de système de gestion holistique pour l'IA, l'ISO 23894 se concentre plus étroitement sur les aspects de gouvernance et d'éthique des systèmes d'IA. Les deux normes sont complémentaires, avec 42001 offrant une perspective de gestion plus large et 23894 plongeant plus profondément dans la gouvernance et l'éthique.
Cadre IBM pour sécuriser l'IA générative
Il s'agit d'un ensemble complet de lignes directrices et de meilleures pratiques conçu par IBM pour aider les organisations à relever les défis uniques de sécurité des modèles d'IA générative, tels que ceux utilisés dans le traitement du langage naturel, la génération d'images et d'autres applications créatives.
Le cadre met l'accent sur l'importance de sécuriser les données utilisées pour entraîner les modèles d'IA générative, car ces données contiennent souvent des informations sensibles ou propriétaires. Les organisations sont encouragées à utiliser l'anonymisation des données, le chiffrement et des pratiques de gestion sécurisée des données pour protéger les données d'entraînement et assurer la conformité avec les réglementations sur la vie privée.
Les modèles d'IA générative peuvent être vulnérables aux attaques adversariales, où les entrées sont conçues pour manipuler le modèle afin de produire des résultats nuisibles ou trompeurs. En réponse, le cadre d'IBM conseille également aux organisations de mettre en place des mécanismes de détection, d'utiliser des techniques de défense adversariales et de tester en continu les modèles contre les menaces potentielles afin d'atténuer les risques d'attaques adversariales. Le cadre suggère également d'intégrer des vérifications d'équité, des outils de détection de biais et des directives éthiques dans le processus de développement pour s'assurer que les modèles d'IA générative produisent du contenu qui s'aligne avec les valeurs sociétales et les normes éthiques.
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FAQs
Qu'est-ce que le cadre NIST AI ?
Le cadre d'IA de NIST, officiellement connu sous le nom de Cadre de gestion des risques d'IA de NIST (AI RMF), est un ensemble de directives élaborées par le National Institute of Standards and Technology (NIST) pour aider les organisations à gérer les risques associés aux systèmes d'intelligence artificielle (IA). Le cadre fournit une approche structurée pour que les organisations évaluent, atténuent et surveillent les risques liés à l'IA, en mettant l'accent sur des aspects tels que la transparence, la responsabilité, l'équité et la sécurité.
Qu'est-ce que les cadres d'IA ?
Les cadres d'IA sont des ensembles structurés de directives, de meilleures pratiques et de principes conçus pour guider le développement, le déploiement et la gouvernance des systèmes d'intelligence artificielle. Ces cadres aident les organisations à gérer les risques uniques associés à l'IA, tels que les biais, les vulnérabilités de sécurité et les préoccupations éthiques, tout en assurant la conformité aux exigences légales et réglementaires.
Comment l'IA peut-elle être utilisée pour la cybersécurité ?
L'IA peut être exploitée dans la cybersécurité pour améliorer la détection, la prévention et la réponse aux cybermenaces. Les outils alimentés par l'IA peuvent analyser d'énormes quantités de données pour identifier des motifs et des anomalies qui pourraient indiquer une violation de sécurité ou une activité malveillante, ainsi qu'automatiser les tâches de cybersécurité courantes, telles que la surveillance du trafic réseau, l'identification des vulnérabilités et la réponse aux incidents.
Comment choisir le bon cadre d'IA sécurisé pour votre entreprise
Choisir le bon cadre d'IA pour votre organisation peut être une tâche ardue. Ces questions sont conçues pour vous guider dans le processus, vous aidant à identifier le cadre qui correspond le mieux aux objectifs spécifiques, au profil de risque et à l'environnement réglementaire de votre organisation.
En répondant à une série de questions ciblées, vous serez en mesure de naviguer dans les complexités de la sécurité de l'IA et de faire un choix éclairé qui soutient vos initiatives d'IA tout en protégeant contre les risques potentiels.
En fin de compte, si vous avez besoin de gestion des risques et de gouvernance complète, choisissez NIST AI RMF ou ISO 42001. Pour un fort accent sur l'éthique de l'IA et la conception centrée sur l'humain, les Directives éthiques de l'IEEE AI ou ISO 23894 pourraient être idéales. Si la sécurité et la confidentialité sont vos principales préoccupations, envisagez le cadre Google Secure AI, le guide de sécurité et de confidentialité de l'IA OWASP ou le cadre IBM pour la sécurisation de l'IA générative. Si vous avez besoin d'une certification formelle, ISO 42001 ou ISO 23894 sont probablement les mieux adaptés. Et si l'alignement avec les normes éthiques mondiales est essentiel, les Principes d'IA de l'OCDE ou la norme AI de l'Institut britannique de normalisation sont de bonnes options.