L'IA déterre les données oubliées : atout ou risque ?

L'IA, un levier de productivité aux conséquences inattendues

L'intelligence artificielle, notamment sous sa forme générative, a ouvert de nouvelles perspectives pour les entreprises en facilitant l'accès à des informations précieuses. Cependant, cette avancée technologique n'est pas sans poser des défis. Lors d'une conférence récente, des experts en déploiement d'IA ont mis en garde contre les risques potentiels associés à une adoption précipitée de ces technologies.

Les entreprises qui ont intégré l'IA dans leurs processus ont parfois dû interrompre temporairement ces déploiements. La raison ? Une réévaluation nécessaire des informations sensibles qui pourraient être exposées. Lors d'un panel à la conférence Veeam à New York, des dirigeants ont souligné que le problème ne réside pas dans l'IA elle-même, mais plutôt dans la gestion des énormes volumes de données accumulées par les organisations. L'une des solutions envisagées est la mise en place d'une nouvelle structure de gouvernance des données.

Les défis de la gestion des données anciennes

Steve MacIntyre, vice-président senior chez Fidelity Investments, a partagé l'expérience de son entreprise, qui compte 400 000 employés. Grâce aux prompts de l'IA, des données longtemps oubliées, stockées sur des plateformes comme SharePoint ou des réseaux de stockage, ont refait surface. "Ce n'était pas un problème d'IA", a-t-il précisé. "C'était lié à la productivité et à la capacité de l'IA à retrouver rapidement des informations."

De son côté, Wim Geurden, architecte en chef chez EY, a décrit le défi de déterminer la propriété des données au sein de son réseau mondial d'affiliés. L'IA a permis de faire émerger des données dans des endroits inattendus, posant des questions sur leur gestion. "EY Global ne possède aucune des données", a-t-il expliqué. "Chaque cabinet membre détient ses propres données, ce qui a soulevé des questions sur la gestion de ces informations."

Chez EY, le défi était accentué par la découverte de plusieurs pétaoctets de données dispersées sans gestion du cycle de vie. Geurden a décrit cette situation comme un véritable "Far West", avec de nombreux sites SharePoint sans propriétaires identifiés. L'absence de gestion structurée a compliqué la tâche de savoir quand ces données avaient été accédées pour la dernière fois.

Mettre en place des garde-fous efficaces

Chez EY, l'ouverture des vastes réserves de données à l'IA a nécessité une approche rigoureuse pour identifier les détenteurs des données. "La première étape a été de tout arrêter", a déclaré Geurden. Seuls les utilisateurs licenciés pouvaient accéder à l'outil Copilot.

Le processus de vérification a impliqué l'étiquetage des données, avec des catégories telles que "confidentiel" ou "services financiers". L'IA a aidé à cette tâche, bien que le taux de rotation du personnel atteigne 25 % par an, rendant l'étiquetage humain difficile. Geurden a souligné la nécessité d'aller au-delà des étiquettes de haut niveau pour inclure des restrictions géographiques et des étiquetages par ligne de métier, en lien avec les contrats clients.

Une autre priorité était d'avoir une image historique des données et leurs versions au moment où l'IA a fonctionné. Cela permettrait de comprendre l'évolution des données et de garantir une gestion adéquate.

La gouvernance, un pilier essentiel

La gouvernance des données est cruciale pour le succès des déploiements d'IA, selon les dirigeants. "Nous devons savoir ce qui est utilisé", a affirmé MacIntyre. Cela implique de gérer l'IA fantôme et l'IT fantôme, en s'assurant que l'inventaire des actifs est précis et aligné avec les cas d'utilisation approuvés.

MacIntyre a également souligné l'importance de définir un environnement sécurisé pour le fonctionnement des agents IA. "Nous devons mettre en place une architecture qui offre la bonne visibilité et télémétrie", a-t-il ajouté, pour surveiller le comportement des agents IA.

Un autre défi majeur est l'identification des agents IA. "Comment donner une identité à un agent ?" s'est interrogé MacIntyre. "Ils deviennent alors comme des employés, mais que se passe-t-il si un agent ne vit que quelques secondes ?" Ce problème complexe reste sans solution claire, illustrant les défis persistants posés par l'intégration de l'IA dans les entreprises.