L’utilisation de l’IA générative offre aux entreprises d’innombrable opportunités. Cependant, elle comporte également son lot de risques. Les dirigeants d’entreprises feront face à des défis liés à la constitution d’équipes ou à l’élaboration de procédures capables d’atténuer ces risques, afin de répondre aux exigences réglementaires en constante évolution et de gagner la confiance des consommateurs. Dans cet article, nous examinons les principaux risques liés à l’utilisation de l’IA générative, tels que le biais algorithmique, les problèmes de propriété intellectuelle, la confidentialité, la sécurité, l’interprétabilité, la fiabilité, l’impact organisationnel et les impacts sociaux et environnementaux. Nous explorerons également quelques mesures que les entreprises pourrons prendre pour une utilisation responsable de l’IA générative.
L’IA générative présente divers risques qui dérivent d’une gestion et d’une attention particulière. Voici les principaux domaines de préoccupation que nous avons pu identifier :
L’équité : Les modèles peuvent présenter un biais algorithmique en raison de données d’apprentissage imparfaites ou des décisions prises par des ingénieurs lors du développement d’un modèle.
La propriété intellectuelle : Les données d’apprentissage et la publication des modèles peuvent engendrer des risques importants en matière de propriété intellectuelle, tels que la violation de droits d’auteur, de marques, de brevets ou d’autres éléments légalement protégés. Les entreprises doivent comprendre quelles données sont utilisées pour la formation et comment elles sont utilisées dans les sorties générées par l’outil d’IA générative.
La confidentialité : Des problèmes de confidentialité peuvent survenir si les informations d’entrée de l’utilisateur se retrouvent dans la sortie du modèle de manière identifiable. L’IA générative peut également être utilisée pour créer et diffuser des contenus malveillants tels que la désinformation, les deepfakes et les discours de haine.
La sécurité : Des acteurs malveillants peuvent exploiter l’IA générative pour accélérer la sophistication et la rapidité des cyberattaques. De plus, elle peut être manipulée pour exécuter des actions malveillantes. Par exemple, grâce à une technique d’attaque par injection, des tiers peuvent fournir de nouvelles instructions/astuces au modèle, incitant le modèle à fournir des résultats inattendus aux producteurs de modèles et aux utilisateurs finaux.
L’Interprétabilité : L’IA générative s’appuie sur des réseaux de neurones avec des milliards de paramètres, ce qui rend difficile l’explication de la façon dont une réponse donnée a été émise.
La fiabilité : Pour une même requête, le modèle peut produire des réponses différentes, ce qui entrave la capacité de l’utilisateur à évaluer l’exactitude et la fiabilité du résultat.
L’impact organisationnel : L’IA générative pourrait avoir un impact significatif sur la main-d’œuvre, et des impacts négatif et/ou disproportionné sur des groupes spécifiques ou des communautés entières.
Les impacts sociaux et environnementaux : Le développement et la formation des modèles sous-jacents peuvent avoir des conséquences sociales et environnementales causées, notamment par une augmentation des émissions de carbone.
En définitive, pour exploiter les avantages de l’IA générative tout en minimisant les risques, il est essentiel que les entreprises adoptent une approche responsable. La gestion du biais algorithmique, la protection de la propriété intellectuelle, la préservation de la confidentialité, le renforcement de la sécurité, la recherche de l’interprétabilité, l’assurance de la fiabilité, la prise en compte des impacts organisationnels et la prise de la conscience des impacts sociaux et environnementaux sont autant de domaines clés à prendre en considération. En adoptant des pratiques éthiques, les entreprises peuvent préserver la confiance des consommateurs et garantir que l’IA générative contribue positivement à leur succès à long terme.