Fondements de la confiance: Naviguer dans la fiabilité de l’IA (une série en quatre parties)

Partie 3: Confidentialité et sécurité des données

Si vous êtes comme moi, vous essayez de minimiser le partage d'informations personnelles identifiables. Ce n'est pas que je me méfie de tout le monde, c'est juste que je comprends que de nombreux conseillers en conflit d'intérêts jugent le partage de vos informations justifié.

Dans certains cas, les informations que vous partagez peuvent être nécessaires à l'exécution de la tâche. Dans ce cas, il est conseillé de mener des recherches pour déterminer si la personne ou l'entreprise peut être considérée comme un conseiller de confiance. Cependant, lorsque vous intégrez l'IA générative à votre solution ou que vous l'intégrez à des solutions d'IA, vous devez veiller à protéger les données en transit et au repos.

Exposer les informations ou perdre la protection/le contrôle des données de votre entreprise serait comparable à un employé vous demandant d'inscrire vos informations de carte de crédit sur un bout de papier pour finaliser une transaction. Même s'il promettait de détruire le document après la transaction, j'aurais toujours des inquiétudes en matière de sécurité et je me demanderais si je devrais traiter cette personne comme un conseiller de confiance.

Confidentialité et sécurité des données

Tout comme nous accordons une grande importance à ce que nous partageons avec notre entourage, la protection de la confidentialité des données dans les solutions d'IA est encore plus cruciale. Lorsque l'IA générative est intégrée aux processus métier, il est crucial de prendre des mesures supplémentaires pour préserver votre avantage concurrentiel et empêcher la divulgation d'informations sensibles.

Connaître les avantages et les inconvénients des LLM publics et privés vous permet de créer une solution qui vous servira de conseiller fiable et digne de confiance. Un LLM privé est comme un conseiller ayant signé un accord de confidentialité, garantissant la confidentialité de vos échanges et la divulgation exclusive des informations nécessaires à la réalisation de votre projet.

Rocket Software accompagne les entreprises en leur permettant d'exécuter leurs modèles d'IA en toute sécurité au sein de leurs propres environnements de données, réduisant ainsi la nécessité de transférer des données sensibles vers des sites externes. Cette approche, qui consiste à intégrer le modèle aux données, préserve la souveraineté des données et aide les organisations à se conformer aux normes réglementaires, tout en renforçant la protection grâce à une intégration étroite des charges de travail d'IA aux systèmes d'entreprise critiques.

Pour en savoir plus sur les solutions de modernisation et de sécurité des données de Rocket Software, rendez-vous sur rocketsoftware.com/solutions/data-modernization .

Pour les transferts de données nécessaires entre les bases de données d'une solution d'IA générative, Rocket Software propose des méthodes sécurisées et fiables pour protéger les informations sensibles tout au long du processus. Grâce à l' intégration de API Rocket, les entreprises peuvent contrôler et chiffrer l'accès aux données, garantissant ainsi que seules les requêtes autorisées soient traitées. Parallèlement, notre solution Rocket Data Replication (RDRS) assure un déplacement rapide, cohérent et sécurisé des données entre les systèmes, minimisant les risques lors des transferts. Ensemble, ces outils permettent de garantir que seules les données nécessaires sont partagées, assurant ainsi un niveau élevé de sécurité et de conformité sans compromettre les performances.

Choisir entre des modèles de langages étendus (MLL) publics et privés exige une attention particulière aux besoins spécifiques de votre organisation, notamment en matière de protection de la confidentialité et de la sécurité des données. Comme nous l'avons souligné, les LLM privés offrent un niveau de confidentialité comparable à celui de conseillers de confiance liés par des accords stricts, tandis que les modèles publics peuvent nécessiter des garanties supplémentaires pour protéger les informations sensibles. Trouver le juste équilibre garantit que votre solution d'IA stimule l'innovation, tout en préservant l'intégrité et la confiance dont votre entreprise dépend. Restez connectés ! Dans le dernier article de la série, nous aborderons l'adéquation des cas d'utilisation et le coût, aidant les organisations à déterminer quand la valeur d'une solution d'IA justifie l'investissement et comment aligner les déploiements d'IA sur les objectifs stratégiques afin de maximiser le retour sur investissement tout en minimisant les risques.

Pour plus d'informations sur Rocket Software, ainsi que sur les produits, solutions et services que nous proposons pour vous aider à intégrer l'IA à la solution de votre entreprise, veuillez consulter rocketsoftware.com .