L'essor rapide de l'intelligence artificielle dans lesentreprises semble nouveau, urgent et parfois écrasant. Pourtant, pour de nombreux responsables des technologies et de la sécurité, il y a un fort sentiment de déjà-vu.Les conversations qui ont lieu aujourd'hui sur l'adoption de l'IA reflètent étroitement celles qui ont entouré les débuts de l'adoption du cloud il y a plus de dix ans. Le même mélange d'enthousiasme, de scepticisme, d'anxiétéréglementaire et de pénurie de compétences refait surface, mais avec une technologie différente au centre.
Lorsque les plateformes de cloud computing telles qu'Amazon Web Services et Microsoft Azure ont fait leur entrée dans l'espace des entreprises, les organisations se sont efforcées de trouver un équilibre entre l'innovation et le contrôle. L'informatique fantôme a prospéré, les données ont été déplacées au-delà des périmètres traditionnels et les équipes de sécurité ont été invitées à protéger des environnements qu'elles n'avaient pas conçus. L'IA suit une trajectoire similaire, mais à une vitesse supérieure et avec des enjeux plus importants.
Il est essentiel de comprendre ce parallèle et les organisations qui reconnaissent les leçons tirées de l'adoption précoce du cloud sont bien mieux placées pour adopter l'IA en toute sécurité, de manière durable et d'une manière qui apporte une réelle valeur ajoutée à l'entreprise.
L'une des caractéristiques déterminantes de l'adoption précoce de l'informatique dématérialisée était la vitesse à laquelle les unités opérationnelles devançaient la gouvernance formelle. Les développeurs ont mis en place des charges de travail en quelques minutes. Les équipes de marketing ont adopté les outils SaaS sans consulter le service informatique. Les processus d'approvisionnement étaient loin derrière l'innovation.
L'adoption de l'IA reproduit ce schéma presque à l'identique. Les équipes utilisent déjà des outils d'IA générative pour rédiger du contenu, analyser des données, générer du code et automatiser des décisions. Beaucoup de ces outils se situent en dehors des processus d'approbation existants, créant des angles morts autour du traitement des données, de la propriété intellectuelle et de la conformité.
Tout comme le cloud a obligé les organisations à repenser les modèles de gouvernance, l'IA exige de passer d'un contrôle rigide à une habilitation assortie d'une surveillance. Les interdictions générales ont tendance à échouer, tandis que l'adoption permissive sans garde-fou crée un risque à long terme. Les organisations qui réussissent sont celles qui définissent des principes clairs pour l'utilisation acceptable, les limites des données et la responsabilité, puis qui permettent à l'innovation de se produire dans ces limites.
L'adoption précoce de l'informatique dématérialisée a mis fin à de nombreuses hypothèses traditionnelles en matière de sécurité. Les défenses basées sur le périmètre n'avaient plus de sens lorsque les données et les charges de travail se trouvaient en dehors du réseau de l'entreprise. L'identité est devenue le nouveau plan de contrôle et les modèles de responsabilité partagée ont remplacé l'infrastructure en propriété exclusive.
L'IA introduit une perturbation similaire. Les modèles, les messages-guides, les données de formation et les résultats font tous partie de la surface d'attaque. L'automatisation à outrance, la fuite de données par le biais de messages-guides et la manipulation de modèles sont désormais des préoccupations réelles. Les équipes de sécurité ne peuvent pas se contenter de greffer l'IA sur les contrôles existants en espérant que tout se passera bien.
Ce que le cloud nous a appris, c'est que la sécurité doit être intégrée dès le départ dans la stratégie d'adoption de la technologie. Cela signifie qu'il faut comprendre où les systèmes d'IA sont utilisés, à quelles données ils accèdent, comment les résultats sont validés et comment les abus sont détectés. Cela signifie également qu'il faut accepter que tous les risques ne peuvent pas être éliminés, mais qu'ils peuvent être gérés intelligemment.
Pendant les premiers jours de l'informatique dématérialisée, de nombreuses organisations ont eu du mal à trouver des personnes possédant la bonne combinaison d'expertise en matière d'infrastructure, de sécurité et d'application. La formation a pris du retard par rapport à la demande, et un soutien externe est devenu essentiel.
L'IA crée un défi similaire en matière de compétences. Les scientifiques des données, les ingénieurs de l'IA, les spécialistes de la gouvernance et les professionnels de la sécurité qui comprennent les risques liés à l'IA sont tous en pénurie. Il n'est pas réaliste d'attendre des équipes existantes qu'elles absorbent tout cela du jour au lendemain.
La leçon à tirer du cloud est que le renforcement des capacités doit être délibéré. Cela passe par une formation ciblée, une définition réaliste des rôles et un recours sélectif aux servicesgérés et aux partenaires. Les organisations qui considèrent l'IA comme un simple achat de technologie ne parviennent souvent pas à en réaliser la valeur. Celles qui investissent dans les personnes et les processus en plus de l'outillage tendent à mûrir beaucoup plus rapidement.
L'adoption du cloud a d'abord été plus rapide que la réglementation, créant des incertitudes quant à la résidence des données, à la confidentialité et à la responsabilité. Au fil du temps, les cadres et les normes ont rattrapé leur retard, fournissant des orientations plus claires aux organisations.
L'IA suit le même chemin. Des réglementations apparaissent, mais elles sont encore en évolution et inégales selon les régions. En attendant que la réglementation soit parfaitement claire avant d'adopter l'IA, les entreprises risquent d'être distancées par leurs concurrents qui apprennent et s'adaptent déjà.
L'approche la plus efficace est à l'image des stratégies de cloud computing qui ont fait leurs preuves. Élaborer des programmes d'IA transparents, vérifiables et alignés sur les pratiques existantes de gestion des risques. Si la gouvernance est solide, le changement de réglementation devient un ajustement plutôt qu'une crise.
L'IA est actuellement dans sa phase expérimentale pour de nombreuses organisations, mais le passage à la dépendance opérationnelle se fait rapidement. L'aide à la décision, l'interaction avec les clients, la détection des fraudes et les opérations de sécurité sont toutes de plus en plus influencées par des systèmes pilotés par l'IA.
C'est au cours de cette transition que les risques se concentrent. À mesure que la dépendance augmente, les défaillances ont un impact plus important. L'expérience du cloud montre l'importance de la résilience, de la surveillance et de la planification d'urgence. Les systèmes d'IA doivent être compris, testés et gérés comme des composants essentiels de l'entreprise, et non comme des outils nouveaux.
La similitude entre l'IA et l'adoption précoce de l'informatique dématérialisée est un guide pour avancer plus intelligemment. Les organisations qui ont tiré les leçons de l'informatique dématérialisée disposent désormais d'un guide.
Commencez par accepter que l'adoption de l'IA est inévitable.Mettez en place les éléments fondamentaux : contrôles de sécurité de l'identité, des données, du web et de la charge de travail. Concentrez-vous sur la visibilité plutôt que sur les restrictions. Définir une gouvernance qui permette une utilisation sûre. Traiter la sécurité comme une exigence de conception, et non comme une réflexion après coup. Investir dans les compétences et reconnaître où l'expertise externe ajoute de la valeur. Enfin, prévoyez l'intégration de l'IA dans les processus critiques.
L'IA, comme le cloud avant elle, récompensera les organisations qui concilient vitesse et discipline. Celles qui répètent les erreurs du passé redécouvriront des problèmes familiers à une échelle beaucoup plus grande.
Si vous souhaitez savoir comment adopter l'IA de manière sûre, responsable et conforme à vos cadres de risque et de gouvernance existants, contactez nos spécialistes pour comprendre les mesures pratiques que votre organisation devrait prendre dès maintenant.