Comment profiter de l’IA en s’assurant de répondre aux contraintes réglementaires, de gouvernance et de préservation de la confidentialité des données? Selon Jérôme Girs, senior consultant au sein de NSI Luxembourg, les possibilités sont nombreuses. Se poser les bonnes questions au départ permet de réaliser les choix de plateformes, de modèles et d’architecture les plus appropriés.
L’intelligence artificielle, c’est incontestable, ouvre de nouvelles perspectives. Mais la mise en œuvre de ces technologies au cœur des environnements professionnels doit tenir compte de nombreux enjeux, liés à la réglementation, à la sécurité ainsi qu’à la préservation de la confidentialité des données. «La mise en œuvre d’outils qui s’appuient sur l’intelligence artificielle doit effectivement être bien encadrée, commente Jérôme Girs, Senior Consultant au sein de NSI Luxembourg (CEGEKA Group). Parce que ces solutions ne peuvent pas fonctionner sans données, des questions relatives à l’utilisation, à la localisation et à la confidentialité de ces dernières se posent automatiquement. D’autre part, une solution d’intelligence artificielle peut être plus ou moins gourmande en ressources informatiques. Selon la plateforme, en fonction des modèles choisis, les coûts associés à son utilisation peuvent considérablement varier.»
Jérôme Girs, Senior Consultant, NSI Luxembourg
Une solution IA, de type chatbot, qui soutient les ressources humaines en apportant des réponses aux questions posées par les collaborateurs sera amenée à traiter des données personnelles, protégées dans le cadre du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Dans le cadre d’une société juridique, l’IA peut faciliter l’analyse ou la rédaction de contrats sur base d’un corpus existant. Ces données, toutefois, n’ont pas vocation à sortir de l’entreprise. «Ces considérations n’ont rien d’anodin. Au regard de ses besoins et de ses contraintes, toute organisation qui souhaite appuyer son développement sur l’IA devra se poser un certain nombre de questions. Les réponses apportées détermineront la nature de la plateforme à mettre en œuvre pour soutenir la solution, mais aussi les politiques d’utilisation de l’IA en entreprise», poursuit Jérôme Girs. Si CoPilot ou ChatGPT, dans leurs versions accessibles au grand public, ont démontré leur efficacité à de nombreux points de vue, leur utilisation en entreprise doit être strictement encadrée, au risque d’exposer l’organisation à des sanctions réglementaires.
Heureusement, ces modèles d’intelligence artificielle, comme de très nombreux autres, peuvent aujourd’hui être déployés aisément dans des environnements dédiés. «Si cela est requis, il est possible de déployer des modèles sur une infrastructure privée, en local. Cependant, il faut avoir conscience que pour fonctionner efficacement, l’intelligence artificielle requiert une puissance de calcul importante. Dans ce cas, il faudra installer des GPU en local. Or, celles-ci sont coûteuses et leur disponibilité est limitée», poursuit Jérôme Girs.
L’alternative, dès lors, réside dans la mise en œuvre d’une plateforme partagée, mais localisée au Luxembourg ou en Europe, hébergée dans des environnements offrant des garanties de sécurité et de préservation de la confidentialité suffisantes. «Dans cette optique, en partenariat avec IBM, nous mettons en œuvre des environnements au départ desquels nos clients peuvent déployer des modèles d’intelligence artificielle en fonction de leurs besoins, ajoute le senior consultant de NSI Luxembourg. Nous les aidons aussi à structurer leurs données, qu’ils peuvent héberger chez eux ou à travers la plateforme, selon les contraintes identifiées.»
La donnée, nous le disions, est le carburant nécessaire au fonctionnement des solutions d’intelligence artificielle. Les modèles, qu’ils s’appellent Llama (le modèle de META), Mistral ou DeepSeek, constituent le moteur de la machine. «Au-delà de la localisation des données, le choix du modèle est aussi un élément déterminant dans la mise en œuvre de la solution. La plateforme IBM (Watson X), en l’occurrence, permet d’accéder à une vaste variété de modèles qui peuvent répondre à de nombreux besoins. Les capacités des modèles, leur taille, leur niveau d’instruction sont autant de paramètres qui ont une influence sur les performances de la solution, mais aussi sur ses besoins en GPU et son coût», poursuit Jérôme Girs.
La plateforme d’IBM garantit notamment que les modèles accessibles depuis sa plateforme n’exposent pas les utilisateurs à des problématiques liées à la propriété intellectuelle.
«L’autre grand défi réside dans les aspects de gouvernance à mettre en place autour des modèles, pour garantir la conformité de l’utilisation vis-à-vis de la réglementation (IA-Act, RGPD, DORA…) ou encore assurer la validité des modèles dans le temps», poursuit l’expert. «D’ailleurs la plateforme d’IBM propose des protections contractuelles standard de la propriété intellectuelle, ce qui est un avantage certain face aux autres solutions du secteur.»
Jérôme Girs, Senior Consultant, NSI Luxembourg
Au regard de toutes ces possibilités, les équipes de NSI Luxembourg sont là pour aider les organisations à se poser les bonnes questions et opérer les bons choix, au regard de leurs besoins, de leurs contraintes. «Les solutions d’IA, qu’elles soient prédictives ou génératives sont des leviers d’innovation et d’amélioration de la compétitivité formidables, pour peu que l’on soit en mesure de bien les mettre en œuvre, explique Jérôme Girs. Elles sont actuellement très efficaces pour extraire des données de documents, générer des résumés, classifier des informations ou des e-mails, produire du code ou encore traduire du texte. Notre rôle, aux côtés des organisations, est de leur permettre d’exploiter tout ce potentiel, au travers de la mise en œuvre de solutions techniques, mais aussi en formant les équipes pour garantir une gestion et une utilisation optimales des outils déployés.»