L’IA augmente la portée de toutes les décisions qu’elle soutient, y compris celles qui sont mauvaises. Des données médiocres peuvent se propager par des flux de travail automatisés, une propriété incertaine peut retarder l’intervention, et des contrôles tardifs peuvent empêcher la montée en puissance de solutions prometteuses.
Ce qui affectait autrefois un rapport isolé peut désormais influencer les clients, les employés, les opérations et les résultats réglementaires. Nous instaurons la confiance dans la gestion des données et de l’IA dès le départ en renforçant la qualité, la responsabilité, les contrôles et les pratiques responsables d’IA afin que l’organisation puisse évoluer avec assurance.
Accroître la confiance dans l’utilisation des données et de l’IA
Clarifier la propriété et la responsabilité
Améliorer la qualité et la cohérence des données critiques
Gérer les risques réglementaires, opérationnels et de modèles
Déployez une IA responsable avec confiance
01
Introduisez les pratiques de propriété et de cycle de vie qui maintiennent les données utiles, accessibles et bien gérées dans toute l’organisation.
02
Créer une gouvernance que les gens peuvent appliquer en pratique, avec des politiques, des normes, des droits de décision clairs et des contrôles opérationnels.
03
Identifiez et traitez les problèmes de qualité qui compromettent les rapports, les décisions, l’expérience client et la performance de l’IA.
04
Intégrer des protections et une supervision appropriées tout au long du cycle de vie de l’IA, de l’évaluation précoce au déploiement et à l’utilisation continue.
Leadership éclairé et recherche pour stimuler l’innovation
Des données et de l’IA fiables signifient que les décisions de formation des informations et des systèmes sont fiables, gouvernées, explicables, sécurisées et utilisées de manière appropriée. La confiance n’est pas une certification ou un contrôle unique. Cela découle d’une propriété claire, d’une gestion efficace des données, d’une gouvernance proportionnée, de méthodes transparentes, d’un suivi continu et de la capacité à identifier et traiter les problèmes lorsqu’ils surviennent.
La gouvernance des données définit la responsabilité, les droits décisionnels, les politiques, les normes et les contrôles liés aux données. La gestion des données met ces attentes en pratique dans des activités telles que la qualité, les métadonnées, l’accès, la lignée, le cycle de vie et les données maîtresses. La gouvernance fixe les règles et la propriété. La direction fournit les processus et les capacités nécessaires pour les appliquer de manière cohérente dans les opérations quotidiennes.
Les modèles et agents d’IA peuvent amplifier les problèmes liés aux données qu’ils utilisent. Des données incomplètes, obsolètes, biaisées, dupliquées ou mal définies peuvent conduire à des résultats peu fiables et à des décisions faibles à grande échelle. La qualité des données pour l’IA doit prendre en compte non seulement la précision, mais aussi la pertinence, la provenance, la représentativité, la rapidité et la pertinence des données à l’usage prévu.
La gestion des données maîtresses crée des enregistrements cohérents et gouvernés pour des entités importantes telles que les clients, les produits, les fournisseurs, les employés ou les sites. Il résout les définitions contradictoires et les doublons entre les systèmes afin que les équipes et les applications d’IA puissent travailler à partir d’une perspective partagée. Cela permet une meilleure fiabilité des rapports, une personnalisation, une automatisation, une prise de décision et une coordination opérationnelle entre les fonctions.
L’IA responsable nécessite des principes clairs : la propriété, la classification des risques, le contrôle des données, les tests, la documentation, l’explicabilité, la supervision humaine, la surveillance et la réponse aux incidents. Ces fondations devraient être intégrées au cycle de vie de l’IA plutôt qu’ajoutées lors de l’approbation. Les contrôles exacts doivent refléter le cas d’utilisation, son impact potentiel, la réglementation applicable et l’appétit pour le risque propre de l’organisation.
La confiance et la rapidité s’améliorent ensemble lorsque les exigences sont claires, les preuves réutilisables et les contrôles proportionnels au risque. Des définitions courantes, des produits de données approuvés, des contrôles de qualité automatisés, une documentation standard et des chemins d’examen établis réduisent le travail répétit. Intégrer les équipes de gouvernance dans la conception dès le début aide également les équipes de livraison à résoudre les problèmes avant qu’ils ne deviennent des obstacles coûteux au déploiement.
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