L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique (IA/ML) transforment les industries, ouvrant de nouvelles sources de revenus et améliorant les capacités des développeurs et des solutions qu’ils créent, que ces avancées aient déjà eu un impact direct sur vos processus ou produits ou non.
Cependant, une immense responsabilité accompagne un grand pouvoir, une innovation et une opportunité. Tous les modèles d’IA reposent sur les données, et vos équipes et votre technologie sont responsables de la qualité, de la source et de la conformité de ces données. Peu importe la solidité et la fiabilité des garanties et protections fournies par le fournisseur de données, vous ne pouvez pas vous reposer uniquement sur elles.
L’impact se produit plus rapidement que jamais, les enjeux sont plus importants et les répercussions sont plus étendues. Les effets de données erronées, non vérifiées ou mal gérées se propagent le long du pipeline d’IA : vous perdez la crédibilité et la confiance de vos utilisateurs finaux, qu’il s’agisse de clients payants externes ou d’analystes internes, si vous utilisez des données inexactes ou non vérifiées. Ces problèmes de « mauvaises données » peuvent également être fréquemment liés à des hallucinations dans les programmes d’IA ; cependant, identifier des problèmes spécifiques peut être difficile.
Même si votre entreprise a besoin de capacités d’IA pour prospérer, maintenir l’intégrité, la provenance et la conformité des données exige une approche rigoureuse de la gouvernance de l’IA.
L’importance de faire confiance aux données d’IA
Bien que nos informations, modèles et produits en intelligence artificielle/apprentissage automatique aient un grand potentiel, ils ne sont aussi bons que les données sur lesquelles ils reposent. Les résultats peuvent aller de mauvais et décevants à désastreux et embarrassants s’ils sont basés sur une base défectueuse provenant de sources erronées, non vérifiées ou insuffisamment surveillées.
Il ne s’agit pas seulement de protéger vos données en intelligence artificielle contre les erreurs ; il s’agit également de préserver la réputation de votre entreprise et la confiance de vos clients dans la technologie. Il est également essentiel pour maximiser le retour sur investissement en intelligence artificielle et fournir de manière cohérente de nouvelles solutions pratiques et réussies.
Étant donné qu’il est beaucoup plus coûteux de corriger les erreurs trouvées en production que celles découvertes plus tôt, les organisations doivent agir en amont et intégrer la gouvernance et la conformité dans leurs flux de données en intelligence artificielle dès le départ. Une gouvernance des bases de données, des données et de l’intelligence artificielle inadéquate affecte non seulement les performances, mais aussi votre résultat net.
L’objectif est de protéger à la fois le client et le fournisseur. Lorsque les systèmes d’intelligence artificielle dysfonctionnent, la confiance du client est entamée. Des pipelines d’intelligence artificielle mal gérés peuvent avoir des effets négatifs sur la réputation du fournisseur, augmenter les dépenses d’exploitation et éventuellement entraîner des pénalités réglementaires.
La gouvernance vise à permettre aux équipes de travailler plus rapidement, en toute confiance et avec agilité, tout en prévenant les dommages. Les organisations peuvent développer des programmes en intelligence artificielle sans compromettre la qualité, à condition que les procédures appropriées soient mises en place.
Avec un glissement vers la gauche, les concepts DevOps ont depuis longtemps prouvé leur valeur en réduisant les incidents de production en détectant et en corrigeant les problèmes possibles dès le départ.
Déplacer la gouvernance de l’IA vers le DevOps de base de données
Quelles que soient les sources, l’intégration précoce de la gouvernance, de la sécurité et de la conformité protège l’intégrité des données d’IA, préservant les utilisateurs finaux et la réputation de l’organisation. La base de la gouvernance de l’IA doit être les bases de données qui hébergent les données sources et les données qui ont été converties et utilisées dans toute l’entreprise.
Le cadre fondamental pour une gouvernance de l’IA de bout en bout à l’échelle de l’organisation est établi en automatisant les mises à jour de la base de données, en protégeant l’accès aux pipelines de données et en évaluant les données tôt dans le pipeline.
1. Automatisation des pipelines de données d’IA
Dans ce processus, l’automatisation est essentielle car elle permet l’évolutivité et la reproductibilité tout au long du pipeline d’IA. Sans automatisation, il est pratiquement impossible de recréer et de valider les modifications, laissant les entreprises vulnérables aux erreurs et aux problèmes de conformité.
La mise en œuvre de flux de travail automatisés donne aux équipes la capacité de :
- Surveiller les modifications et enregistrer les actions
- Créer des enregistrements audités
- Vérifier la source des données, afin que la gouvernance ne soit pas une réflexion après coup, mais plutôt une caractéristique du développement de l’IA
2. Limiter l’accès aux données d’IA
Des règles d’accès aux données solides, personnalisées et adaptables sont nécessaires pour la gouvernance de l’IA afin de garantir que les données privées sont sécurisées, uniquement accessibles aux utilisateurs autorisés et facilement accessibles aux personnes concernées.
Les autorisations peuvent être facilement limitées en étendant l’automatisation pour gérer les restrictions d’accès, réduisant ainsi la possibilité de violations et de modifications illégales tout en préservant la conformité. La même prudence s’applique une fois de plus : même si les fournisseurs de données pour l’IA promettent de gérer la sécurité, la conformité et les contrôles d’accès, vous ne pouvez pas vous fier à eux pour le faire.
Les organisations de bases de données peuvent appliquer ces protections de manière uniforme tout au long du processus en mettant en œuvre DevOps en tant que service dans leurs pipelines. Les flux de travail doivent surveiller qui a consulté ou modifié les données et quand, et les données doivent être restreintes à ceux qui en ont besoin. Cette traçabilité garantit la responsabilité et renforce la sécurité.
3. Validation précoce des données
Étant donné que les modèles d’IA dépendent de données précises et conformes, la validation précoce est cruciale. En abordant tôt les problèmes de conformité et de qualité des données dans le pipeline, on évite les erreurs coûteuses et longues à trouver et à corriger. De plus, cela garantit des résultats fiables et des expériences utilisateur améliorées.
Des tests répétables de compatibilité de schéma, d’exactitude des données et de conformité lors des premières phases de développement sont rendus possibles en automatisant la procédure de gestion des changements de base de données qui est la base du pipeline d’IA. En plus de réduire les risques en aval, cela favorise l’ouverture et la confiance dans le développement de l’IA pour une amélioration continue.
La validation précoce garantit que les systèmes d’IA sont construits sur une base solide et saine de données d’entrée en permettant aux équipes de repérer les problèmes avant qu’ils ne deviennent plus graves. Les organisations peuvent mettre à l’échelle en toute sécurité leurs initiatives d’IA tout en maintenant l’intégrité et la conformité en examinant de manière proactive les données à leur entrée, leur conversion et leur transfert via différentes plates-formes et bases de données.
Conclusion
En utilisant le DevOps de base de données comme fondement de votre plan de gouvernance de l’IA, vous garantissez que vos équipes peuvent développer en toute confiance, croître de manière responsable et maintenir la confiance tout au long du processus. L’incorporation de la gouvernance, de la conformité et de la sécurité dans vos processus protège votre entreprise et jette les bases de systèmes d’IA offrant des avantages fiables et tangibles.
Source:
https://dzone.com/articles/devops-key-to-reliable-ai-data-governance