Recourir à l’IA sans compromettre ses données

Dans le parcours d’adoption de l’intelligence artificielle, les organisations prennent de plus en plus conscience des enjeux de sécurisation et de préservation de la confidentialité des données. Pour Yannis Nakos, Chief Innovation Officer du groupe NSI, ces questionnements sont fondamentaux et doivent guider les choix en matière d’environnements IA mis en œuvre. À cet égard, la maîtrise des données n’est pas un frein à l’adoption de l’IA. Au contraire, elle doit permettre d’en tirer une valeur durable.

Les entreprises luxembourgeoises n’entendent pas rater le train de l’intelligence artificielle. Nombre d’entre elles, aujourd’hui, passent de la phase d’expérimentation à la mise en production de cas d’usage. Ce déploiement, cependant, s’accompagne de nombreuses questions, principalement en lien avec les enjeux de confidentialité des données.

«Dans les usages que l’on fait de l’intelligence artificielle, les risques à prendre en considération sont nombreux. Le traitement de données à caractère privé ou relevant de la propriété intellectuelle de l’entreprise implique de prendre un ensemble de mesures de précaution à travers le déploiement de solutions, commente Yannis Nakos, Chief Innovation Officer du groupe NSI. Dans le contexte géopolitique actuel, au regard des implications du Cloud Act américain, le simple fait d’héberger ses données auprès d’un cloud provider américain ou de procéder à leur traitement via une solution SaaS d’intelligence artificielle proposée par un acteur US implique un risque de perte de contrôle.»

L’enjeu de la perte de contrôle sur ses données

Malgré un cadre européen fort en matière de protection des données, les réglementations US permettent aux autorités outre-Atlantique de mettre la main sur toute information hébergée auprès d’un prestataire de services américain. Opérer des traitements via des solutions d’intelligence artificielle au départ de plateformes cloud constitue dès lors un risque à ne pas négliger.

«Les organisations luxembourgeoises que nous accompagnons dans leur démarche d’adoption de l’intelligence artificielle prennent conscience de ces enjeux» poursuit Yannis Nakos.

Notre rôle, dans ce contexte géopolitique incertain, est de les orienter vers des solutions appropriées, offrant des garanties de protection de la confidentialité de l’information robustes. On comprend très vite que ce n’est pas simplement une question de résidence de l’information.

Yannis Nakos, Chief Innovation Officer, NSI

Quand la sensibilité des données oriente les choix

L’idée n’est pas de diaboliser les solutions «made in USA». Pour le Chief Innovation Officer du groupe NSI, ce serait d’ailleurs contreproductif. «Bonne chance pour trouver un système d’exploitation dont l’origine n’est pas américaine, indique-t-il. Beaucoup de solutions en provenance des États-Unis sont performantes, appropriées et répondent aux besoins des acteurs européens.»

C’est davantage dans la manière dont on va stocker la donnée et la traiter que se trouve l’enjeu. «Chaque acteur, avant de déployer des solutions d’intelligence artificielle, devrait se demander où sont stockées ses différentes données, au regard de la sensibilité de chacune d’elles. Sont-elles hébergées sur leur propre data center, sur un cloud souverain ou encore auprès d’un cloud provider américain?», interroge le spécialiste.

Au-delà, il faut pouvoir identifier les données que l’on souhaite soumettre à l’intelligence artificielle dans le cadre des traitements et des cas d’usage envisagés.

Des modèles IA adaptés aux besoins métier

«En fonction des besoins, il s’agit de déterminer le mode de déploiement des solutions IA. Il est possible de mettre en œuvre des modèles d’intelligence artificielle, qu’ils soient européens, américains ou asiatiques, au départ d’une infrastructure souveraine, comme celle que NSI a mise en œuvre au Luxembourg. De cette manière, l’organisation est assurée qu’aucune autorité américaine n’est en mesure de mettre la main sur les données de l’entreprise», précise Yannis Nakos.

Le choix du modèle d’I.A , dans ce contexte, dépendra du besoin du client. «Aujourd’hui, les organisations peuvent accéder à une vaste étendue de modèles open source, facilement déployables au départ de notre cloud souverain IA, poursuit le Chief Innovation Officer du groupe NSI. De nombreux modèles et solutions d’agents prédéveloppés permettent d’accéder à des gains mesurables en productivité, en qualité de service et en capacité d’analyse, notamment sur des fonctions transverses comme les RH, le marketing ou le support informatique. La technologie est opérée dans un cadre neutre. Les données restent dans l’environnement du client. De cette manière, elles disposent de garanties que leurs données ne risquent pas d’être exposées à des tiers, en raison de dispositions réglementaires étrangères.»

Entre sécurité et coûts : des arbitrages stratégiques à effectuer

Déployer des modèles et tous services d’IA dans un environnement dédié afin de garantir la sécurité des traitements implique toutefois des coûts plus importants que ceux de solutions largement mutualisées. «Il est cependant important d’évaluer les coûts au même titre que les risques. Selon les usages et les données à traiter, les organisations opteront pour des solutions s’appuyant sur le cloud public ou d’autres, opérées depuis un environnement propre», poursuit Yannis Nakos.

De plus en plus, on voit émerger des solutions, comme la plateforme logicielle Sovereign Cloud publiée ce mois-ci par IBM par exemple, et adoptée par le groupe NSI, permettant de déployer des environnements IA souverains rapidement et de façon totalement sécurisée, en totale conformité avec l’IA ACT Européen. Elles permettent aux organisations de tester, d’itérer et d’industrialiser leurs cas d’usage sans compromettre la sécurité de leurs données ni ralentir leur transformation.

La gouvernance, comme socle d’une adoption durable

«Notre rôle, pour accompagner les organisations dans l’adoption de l’IA, est de leur permettre de faire des choix éclairés, en s’appuyant en particulier sur une gouvernance robuste de la donnée, conforme aux réglementations européennes en vigueur», conclut le Chief Innovation Officer du groupe NSI. Une gouvernance claire de la donnée permet non seulement de réduire les risques réglementaires, mais aussi d’accélérer la mise en production des cas d’usage IA, avec un meilleur alignement de coûts, de la sécurité adaptée ainsi que des équipes IT, métiers et juridiques.