Comment une entreprise se démarque-t-elle sur un marché concurrentiel grâce à l’IA ? Pour certains, il peut s’agir de mettre en œuvre un chatbot personnalisé ou de recommandations personnalisées basées sur des analyses avancées et diffusées via une application mobile auprès des clients. Pour d’autres, il s’agira peut-être simplement d’intégrer l’IA dans les opérations internes pour améliorer la prise de décision et renforcer la sécurité grâce à une détection plus efficace des fraudes.
Le pouvoir transformateur de l’IA est déjà évident dans la manière dont elle génère des efficacités opérationnelles significatives, en particulier lorsqu’elle est combinée à des technologies telles que l’automatisation des processus robotiques (RPA). En éliminant les tâches fastidieuses telles que la saisie des données, le traitement des documents et la génération de rapports, l’IA permet aux équipes de se concentrer sur des initiatives stratégiques à plus forte valeur ajoutée qui alimentent l’innovation.
Malheureusement, la mise en œuvre de l’IA à grande échelle n’est pas sans risques importants ; qu’il s’agisse de briser les silos de données bien ancrés ou de garantir que l’utilisation des données est conforme aux exigences réglementaires en constante évolution. À mesure que l’adoption de l’IA s’accélère, elle nécessite des quantités de données de plus en plus importantes, ce qui conduit un plus grand nombre d’utilisateurs à y accéder, à les transférer et à les gérer dans divers environnements. Chaque interaction amplifie le potentiel d’erreurs, de violations ou d’utilisation abusive, soulignant la nécessité cruciale d’un cadre de gouvernance solide pour atténuer ces risques. Avant tout, une gouvernance solide est essentielle.
Ne pas investir dans les pratiques de gouvernance et de sécurité des données risque non seulement de tomber dans des lacunes réglementaires et des violations de la gouvernance interne, mais également de mauvais résultats de l’IA qui peuvent freiner la croissance, conduire à des résultats biaisés et à des informations inexactes, et gaspiller les ressources d’une organisation.
Garder la gouvernance des données au cœur d’une IA efficace
Les données tombant entre de mauvaises mains devraient être une préoccupation pour toute entreprise, quelle que soit sa taille ou son statut sur le marché. Citons à titre d’exemple la violation en 2008 de la Société Générale, l’une des plus grandes banques françaises, lorsqu’un employé a contourné les contrôles internes pour effectuer des transactions non autorisées, entraînant une perte de milliards de dollars. De même, en 2017, Equifax a subi une violation de données qui a exposé les données personnelles de près de 150 millions de personnes. Ce type de mauvaise gestion des données entraîne non seulement des pertes financières, mais peut également nuire à la réputation d’une marque.
Les violations de données ne sont pas la seule préoccupation. Un paysage réglementaire en évolution présente des défis importants pour les entreprises, les obligeant à garder une longueur d’avance sur des exigences complexes et changeantes tout en gérant la conformité entre les juridictions. Les organisations doivent naviguer dans des cadres tels que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’UE, le California Consumer Privacy Act (CCPA) et des mandats spécifiques à un secteur tels que le Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA).
Avec l’essor de l’IA et de la prise de décision basée sur les données, de nouvelles réglementations telles que la loi européenne sur l’intelligence artificielle et l’éventuelle législation fédérale sur l’IA aux États-Unis créent des niveaux de responsabilité supplémentaires. Pour répondre aux exigences actuelles et futures, les entreprises doivent mettre en œuvre des cadres de conformité robustes qui incluent une surveillance en temps réel et des mécanismes de reporting proactifs.
Et les chefs d’entreprise connaissent le risque de stratégies de gouvernance des données inefficaces. Selon une enquête Cloudera, 72 % des chefs d’entreprise conviennent que la gouvernance des données est un catalyseur de valeur commerciale, soulignant le lien essentiel entre la sécurité des données et l’IA percutante.
Les analyses qui pilotent l’IA et l’apprentissage automatique peuvent rapidement devenir des problèmes de conformité si la sécurité, la gouvernance, la gestion des métadonnées et l’automatisation ne sont pas appliquées de manière cohérente à chaque étape du cycle de vie des données et dans tous les environnements. Veiller à ce que ces éléments soient au premier plan de votre stratégie de données est essentiel pour exploiter la puissance de l’IA de manière responsable et durable.
À mesure que l’utilisation de l’IA se répand, les données se déplacent fréquemment entre différentes infrastructures, ce qui rend plus difficile leur suivi et leur protection. Des solutions telles que la plateforme Cloudera répondent à diverses contraintes (organisationnelles, réglementaires ou autres) grâce à un service fédéré qui sécurise, gouverne et suit de manière cohérente les données dans les environnements de cloud hybride. La plateforme offre également un ensemble profondément intégré de technologies de sécurité et de gouvernance, garantissant une gestion complète des données et réduisant les risques.
À mesure que l’adoption de l’IA s’étend à l’ensemble des entreprises, les organisations doivent mettre en œuvre des mesures défensives solides et surveiller en permanence les menaces potentielles à mesure que l’IA est intégrée dans divers environnements.
Découvrez comment Cloudera peut aider votre organisation à garantir que la gouvernance et la sécurité des données sont adaptées pour suivre le rythme de l’adoption accélérée de l’IA.
