Alors que de plus en plus d'entreprises déploient des solutions d'IA, il est important de se rappeler que la rapidité est inutile si l'on avance dans la mauvaise direction. Autrement dit, un projet pilote d'IA prometteur n'a que peu d'intérêt s'il n'est jamais mis en production.

Lors d'un test contrôlé, certains problèmes liés aux prototypes d'IA passent inaperçus. En revanche, les questions plus complexes concernant l'accès, la qualité des résultats, la propriété et la validation ont tendance à se poser lorsque l'équipe tente de connecter l'IA aux données de l'entreprise.

C’est lors de cette transition entre le projet pilote et le déploiement que les projets d’IA s’arrêtent souvent, après que l’organisation dans son ensemble a introduit des contraintes que le projet pilote n’avait pas rencontrées.

C’est précisément là le problème. Gouvernance de l'IA vise à résoudre ce problème. En fournissant aux développeurs des règles claires d'accès, de validation et de supervision lors de la conception, la gouvernance de l'IA améliore les chances d'un prototype prometteur devenant un système l'organisation peut faire confiance à cette approche et l'utiliser pour créer une valeur durable.

Construire rapidement a un coût

Mendix Les clients affirment que l'IA leur permet de développer des applications plus rapidement qu'avec les méthodes low-code ou de développement traditionnelles. Cependant, ces équipes soulignent également le temps consacré à la mise en place et au maintien des contrôles qualité, des mesures de sécurité, des processus de déploiement et des normes de maintenance.

Chaque nouveau projet nécessitant ses propres contrôles, ce travail peut accaparer un temps considérable initialement économisé lors du développement. Rien du projet précédent n'est réutilisé et le travail de révision est inévitablement répété.

Les équipes doivent également tenir compte des risques qui compliquent notoirement le déploiement et rendent la maintenance d'une application plus difficile qu'elle ne devrait l'être. Ces risques incluent :

1. Des décisions qu'il est impossible de retracer ou d'enquêter.
2. Une forte dépendance à l'égard d'un seul fournisseur de modèles complique un changement futur
3. Un agent sans point défini de contrôle humain peut prendre actions consécutives sans approbation

En s'attaquant de front à ces risques grâce à une gouvernance de l'IA, les équipes de développement ont une vision plus claire de la mise en production et peuvent transformer les investissements en IA en résultats mesurables.

Selon PwC74 % de la valeur économique de l'IA est captée par seulement un cinquième des organisations. Les entreprises appartenant aux 20 % restantes sont environ trois fois plus susceptibles de laisser l'IA prendre des décisions de manière autonome et sont les plus performantes en matière de gouvernance. L'étude de PwC montre également que ces leaders de l'IA sont les plus performants non pas parce qu'ils déploient simplement plus d'outils d'IA, mais parce qu'ils privilégient la mise en place de bases solides autour des données, de la gouvernance et de la confiance.

Le véritable avantage concurrentiel de l'IA réside dans sa capacité à durer ; un atout que la rapidité sans gouvernance ne peut offrir.

La gouvernance est le mécanisme sous-jacent C’est ce qui rend possible le passage du projet pilote à la production et permet aux initiatives d’IA de se développer avec crédibilité au lieu de s’enliser à chaque évaluation. Voici trois façons de gérer les risques liés à la gouvernance de l’IA.

1. Rendre le flux de travail et ses preuves inspectables

Demandez à un responsable du développement s'il peut vérifier que tout ce qui a été produit pendant le développement a été examiné avant la mise en production, et la réponse sera souvent une variante de : « Je pense que oui, mais je ne peux pas le confirmer. »

Cela devient un problème majeur pour les organisations dont les politiques nécessitent une validation explicite.

Pour remédier à cela, les équipes doivent rendre la logique applicative, les autorisations, les étapes de validation et les points d'approbation visibles aux personnes responsables. Elles doivent également consigner qui a examiné un élément et à quel moment. Si un résultat généré par l'IA est contesté ultérieurement, les traces des interactions du modèle et des appels d'outils pertinents peuvent aider l'équipe à enquêter sur l'incident.

Ainsi, en cas de problème, il existe un nom, un enregistrement et une preuve de contrôle à chaque étape. Les audits consistent alors à retrouver des informations plutôt qu'à les reconstituer.

2. Conserver une certaine flexibilité dans le choix du modèle

Les besoins d'une organisation sont rarement, voire jamais, figés. À mesure que ces besoins évoluent, le modèle le mieux adapté à la tâche peut changer.

Les équipes doivent pouvoir évaluer un autre fournisseur sans avoir à reconstruire le flux de travail métier de l'application. Elles ont également besoin d'un processus convenu pour tester et approuver un remplaçant, notamment en ce qui concerne la qualité des résultats, le traitement des données et l'impact sur les utilisateurs.

Avec cet état d'esprit dans, Mendix Ce système prend en charge la connexion à plusieurs modèles d'IA, permettant ainsi aux équipes de changer de fournisseur en fonction de l'évolution de leurs besoins. La gouvernance étant centralisée au-dessus de la couche concernée, la politique n'a besoin d'être définie qu'une seule fois. Les équipes peuvent ainsi conserver les contrôles existants pour évaluer l'impact d'un nouveau modèle ou déploiement.

3. Définir des limites pour les agents et des points d'approbation pour les personnes

L'utilisation de données organisationnelles par un agent peut exposer des informations via ses réponses si l'accès n'est pas rigoureusement contrôlé. Par conséquent, l'accès d'un agent aux informations de l'entreprise doit faire l'objet d'une attention aussi soutenue que les actions qu'il peut entreprendre.

Avant le déploiement, les équipes doivent définir clairement les données que l'agent peut utiliser, les actions qu'il peut effectuer et les décisions qui nécessitent l'intervention d'une personne.

Prenons l'exemple d'un agent qui examine une demande et prépare une recommandation. Il peut recueillir les informations autorisées et rédiger une réponse. Mais avant de mettre à jour un système critique, le processus est interrompu afin qu'un employé désigné puisse valider et approuver son travail. Cette décision est consignée à des fins d'audit. MendixLes équipes peuvent configurer la vérification humaine comme une étape obligatoire du flux de travail d'un agent, de sorte que le processus ne peut pas se poursuivre tant que l'approbation n'est pas donnée.

Simplifiez la gouvernance du prochain déploiement

Tester, valider et sécuriser une plateforme de développement prend du temps, mais Mendix Les clients ont constaté ces avantages lorsqu'ils passent à l'échelle supérieure. Ils doivent gérer plus de 10 applications. Ces applications s'appuient sur des contrôles et des garanties établis au niveau de la plateforme. MendixCela signifie qu'un examen fondamental beaucoup moins approfondi est nécessaire pour chaque nouveau projet.

Les contrôles partagés offrent aux développeurs un point de départ cohérent et une preuve de la manière dont les règles ont été appliquées. Mendix est conçu pour assurer une gouvernance centralisée à travers les applications, les agents et les flux de travail à mesure que le portefeuille s'élargit.

Pour évaluer si votre approche actuelle peut suivre le rythme, posez-vous les questions suivantes : votre équipe peut-elle démontrer que tout ce qu’elle produit a été validé avant la mise en production ? Et peut-elle continuer à le faire à mesure que l’IA augmente le volume de travail ?