Le verbatim d’… Antoine Couret, fondateur d’AleIA et président du Hub France IA

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L’intelligence artificielle est synonyme de progrès, mais qu’en est-il de la protection des données ?

Prouesses médicales, voitures automatisées, gains de productivité… L’intelligence artificielle est omniprésente dans nos sociétés. Souci, des dérives existent. La protection des données reste l’un des points d’ombre de ces avancées technologiques. Un dilemme formulé en 1980 par David Collingridge : la double contrainte de l’implantation de nouvelles technologies illustre une plongée vers l’inconnu. D’un côté, les répercussions de ces technologies ne seront connues qu’une fois celles-ci implantées. De l’autre, l’on doit s’interroger sur la question du pouvoir, soit la possibilité de contrôle de ces machines. Mais comment maîtriser un algorithme pour qu’il se « comporte » bien ?

Antoine Couret, fondateur d’AleIA et président du Hub France IA, a développé un système de protection et de sécurisation des données. Une manière d’assurer la souveraineté de ce modèle de développement et de concurrencer, par la même occasion, le modèle américain. MM

L’intelligence artificielle est omniprésente dans nos sociétés.

Quelles sont pour une entreprise les principaux risques ou sources de difficultés des projets d’intelligence artificielle de nos jours ?

Je vais séparer la partie difficultés d’un côté, et risques de l’autre, car il s’agit de deux questions bien différentes. Les difficultés dépendent évidemment de la taille des entreprises. Les trois principales que l’on a identifiées sont les suivantes :

La première difficulté, c’est l’acquisition de données natives et de qualité et le fait d’avoir assez de données pour pouvoir entraîner les algorithmes. On le constate, dans certaines filières, voire de très grands groupes, la donnée manque, ce qui pose de vrais problèmes pour développer les algorithmes les plus pertinents. Et lorsque la donnée est là, elle n’est parfois pas d’assez bonne qualité pour être exploitée.

La deuxième difficulté, selon moi, tient à la gouvernance, à la gestion de la donnée et à sa sécurité, à la fois pour le fait de garantir la conformité à la régulation mais aussi pour qu’elles soient protégées, leur détournement pouvant évidemment être catastrophique.

Enfin, nous retrouvons dans la plupart des entreprises une troisième difficulté : le passage en production, qui permet de passer d’un premier test à une application opérationnelle, avec une infrastructure adaptée. Cette étape d’industrialisation est essentielle mais souvent non maîtrisée, car il faut pouvoir passer à l’échelle, ce qui doit avoir été prévu dès le départ, sinon ce sera source d’échec. C’est pour cela que beaucoup de projets ne passent pas en production : ils ont généré des coûts (pour les produire) mais pas de bénéfice.

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