10 risques liés à l'IA générative et comment les atténuer
Alors que les industries privilégient l'IA générative pour l'innovation et l'automatisation, son potentiel s'accroît. Toutefois, des risques liés à l'IA générative, tels que la précision et les questions éthiques, persistent. Relever ces défis est essentiel pour que l'IA profite à l'humanité.
Découvrez les 10 principaux risques liés à l'IA générative et les mesures pour les atténuer :
Risques liés à la fiabilité du modèle et à l'intégrité des résultats
1. Risques liés à la précision de l'IA générative
Les outils d'IA générative comme ChatGPT s'appuient sur de vastes modèles de langage entraînés sur d'immenses ensembles de données . Pour répondre à une question ou générer une réponse à une invite, ces modèles interprètent l'invite et produisent une réponse à partir de leurs données d'entraînement. Bien que ces ensembles de données contiennent des milliards de paramètres, ils restent des ensembles finis et les modèles génératifs peuvent parfois produire des réponses erronées.
Les modèles d'IA générative peuvent engendrer de nombreux risques potentiels en matière de précision :
- Généralisation plutôt que spécificité : étant donné que les modèles génératifs sont conçus pour généraliser à partir des données sur lesquelles ils sont entraînés, ils peuvent ne pas toujours produire d’informations précises pour des requêtes spécifiques, nuancées ou hors échantillon.
- Absence de vérification : Les modèles génératifs peuvent produire des informations qui semblent plausibles mais qui sont inexactes ou fausses. Sans vérification externe ni contrôle des faits, les utilisateurs risquent d’être induits en erreur.
- Absence de source de vérité : L’IA générative ne possède pas de « source de vérité » intrinsèque. Elle ne « sait » pas les choses comme les humains, avec le contexte, l’éthique ou le discernement. Elle génère des résultats à partir de tendances observées dans les données, et non d’une compréhension fondamentale.
Comment atténuer les risques d'hallucinations et d'inexactitude ?
Pour atténuer les risques liés à la précision de l'IA générative, il est nécessaire de combiner des stratégies techniques et procédurales. Voici quelques pistes pour y remédier :
- Qualité et diversité des données : assurez-vous que l’IA soit entraînée sur des données de haute qualité, diversifiées et représentatives. Ainsi, elle aura plus de chances de produire des résultats précis pour un large éventail de requêtes.
- Mises à jour régulières du modèle : Mettre à jour en permanence le modèle d’IA avec de nouvelles données afin d’améliorer sa précision et de s’adapter à l’évolution du paysage informationnel.
- Vérification externe : Il est impératif de toujours corroborer les résultats de l’IA générative avec d’autres sources fiables, notamment pour les applications critiques. La vérification des faits et la validation spécifique au domaine sont essentielles.
- Formation des utilisateurs : Sensibilisez les utilisateurs aux atouts et aux limites de l’IA. Ils doivent comprendre quand se fier aux résultats de l’IA et quand demander une vérification supplémentaire.
Limites
D'après une étude récente, les hallucinations observées dans les modèles de langage sont une conséquence statistique de leur entraînement et de leur évaluation. Lors du pré-entraînement, les modèles optimisent l'entropie croisée pour approximer la distribution du langage, ce qui implique mathématiquement qu'ils généreront des sorties plausibles mais incorrectes.
Même avec des données d'entraînement sans erreur, des hallucinations peuvent survenir en raison d'une incertitude inhérente, de données limitées (par exemple, des faits rares et isolés) ou des limitations du modèle. 1 Par conséquent, il est presque impossible d’éliminer complètement les hallucinations ; notre objectif devrait être d’informer précisément les utilisateurs et d’essayer de les minimiser .
2. Risques de biais liés à l'IA générative
Le risque que l'IA générative perpétue, voire amplifie, les biais constitue une autre préoccupation majeure. À l'instar des risques liés à la précision, lorsque les modèles génératifs sont entraînés sur un ensemble de données donné, les biais présents dans cet ensemble peuvent amener le modèle à générer un contenu biaisé.
Voici quelques risques de biais liés à l'IA générative :
- Biais de représentation : Si les groupes ou points de vue minoritaires sont sous-représentés dans les données d’entraînement, le modèle risque de ne pas produire de résultats reflétant ces groupes, voire de les représenter de manière erronée.
- Amplification des biais existants : Même si un biais initial dans les données d'entraînement est mineur, l'IA peut parfois l'amplifier en raison de la façon dont elle optimise les modèles et les tendances populaires.
Par exemple, un modèle à 280 milliards de paramètres a présenté une toxicité accrue de 29 % par rapport à un modèle à 117 millions de paramètres datant de 2018. À mesure que les systèmes d'IA se développent, les risques de biais augmentent également. La figure ci-dessous illustre cette tendance : les modèles plus complexes génèrent des réponses plus toxiques.
Figure 1 : Rapport sur l'indice d'IA de Stanford 2
Comment atténuer les risques de biais ?
- Des données d'entraînement diversifiées peuvent contribuer à réduire les biais de représentation.
- La surveillance et l'évaluation continues des résultats du modèle peuvent aider à identifier et à corriger les biais.
- L’établissement de normes éthiques et d’une supervision lors du développement de l’IA contribue à minimiser les biais et encourage une utilisation responsable.
3. Risques d'affrontement et de manipulation
Les entrées adverses désignent des entrées conçues intentionnellement pour tromper les modèles d'IA et les amener à produire des résultats incorrects ou nuisibles. Dans le contexte de l'IA générative, ces entrées peuvent manipuler subtilement le modèle afin de générer un contenu biaisé, faux, voire offensant, ce qui peut amplifier les risques existants liés à l'exactitude, à l'éthique et à la sécurité. Voici quelques exemples de telles menaces :
- Propagation de la désinformation : les attaquants peuvent concevoir des messages qui exploitent les faiblesses des modèles pour diffuser des récits trompeurs ou manipulateurs.
- Génération de contenu toxique : des requêtes soigneusement formulées peuvent contourner les mécanismes de sécurité et inciter le modèle à produire un contenu offensant ou inapproprié.
- Exploitation du modèle : des techniques adverses peuvent être utilisées pour extraire des données d’entraînement sensibles ou influencer les résultats de manière non intentionnelle, ce qui soulève des problèmes de confidentialité et de propriété intellectuelle.
Comment atténuer la manipulation ?
- Entraînement des modèles : Incorporer des techniques d’entraînement adverses pour exposer les modèles à des incitations malveillantes et leur apprendre à répondre en toute sécurité.
- Filtrage et assainissement rapides : Mettre en œuvre des couches de prétraitement pour détecter et bloquer les modèles d’entrée nuisibles.
- Évaluation continue : Tester régulièrement les modèles avec des entrées adverses connues afin d'évaluer leur résilience et d'améliorer les défenses.
Risques liés à la protection et à la sécurité des données
4. Risques liés à la confidentialité et à la sécurité des données dans le cadre de l'IA générative
Les technologies d'intelligence artificielle générative, notamment les modèles entraînés sur de vastes quantités de données, présentent des risques spécifiques pour la confidentialité des données sensibles. Voici quelques-unes des principales préoccupations :
- Fuite de données : Même si une IA est conçue pour générer du contenu inédit, il est possible qu’elle reproduise par inadvertance des extraits de données d’entraînement. Si ces données contiennent des informations sensibles, elles risquent d’être divulguées.
- Utilisation abusive des données personnelles : Si une IA générative est entraînée sur des données personnelles de clients sans anonymisation appropriée ou sans obtention des autorisations nécessaires, elle peut enfreindre les réglementations relatives à la protection des données et les normes éthiques.
5. Problèmes de provenance des données
Étant donné que les modèles génératifs peuvent produire d'énormes quantités de contenu, il peut s'avérer difficile de retracer l'origine d'une donnée spécifique. Cela peut engendrer des difficultés pour déterminer les droits et la provenance des données.
Comment atténuer les risques liés aux données ?
Néanmoins, l'utilisation de modèles génératifs pour créer des données synthétiques constitue un bon moyen de protéger les données sensibles. Voici quelques mesures pour atténuer les menaces pesant sur la sécurité des données :
- Confidentialité différentielle : Des techniques comme la confidentialité différentielle peuvent être utilisées lors de l’entraînement du modèle afin de garantir que ses sorties ne soient pas étroitement liées à une seule entrée. Cela permet de protéger les données individuelles du jeu de données d’entraînement.
- Ensembles de données d'entraînement synthétiques : pour atténuer les risques liés à la sécurité des données, les modèles génératifs peuvent être entraînés sur des données synthétiques préalablement générées par des modèles d'IA.
- Masquage des données : Avant l’entraînement des modèles d’IA, les ensembles de données peuvent être traités pour supprimer ou modifier les informations permettant d’identifier une personne.
- Audits et contrôles réguliers : Des audits réguliers des résultats de l’IA afin de détecter d’éventuelles fuites ou violations de données peuvent contribuer à une détection et une rectification précoces.
Intelrisques liés à la propriété intellectuelle
L'intelligence artificielle générative (IA générative) pose divers défis aux normes et réglementations traditionnelles en matière de propriété intellectuelle (PI). Des questions se posent également quant à l'éligibilité des contenus générés par l'IA à la protection du droit d'auteur et aux risques de contrefaçon. Découvrez deux enjeux majeurs liés aux droits de propriété intellectuelle (PI) des contenus dans le contexte de l'IA générative.
Ces problèmes de propriété intellectuelle sont difficiles à résoudre compte tenu de la complexité des contenus générés par l'IA . Par exemple, observez le tableau « Next Rembrandt » dans la figure ci-dessous. Il est difficile de le distinguer d'une œuvre originale de Rembrandt.
Figure 2 : Nouveau Rembrandt 3
Voici quelques-uns des principaux risques et préoccupations liés à l'IA générative en matière de propriété intellectuelle :
6. Originalité et propriété
Si une IA générative crée une œuvre musicale, artistique ou littéraire, à qui appartiennent les droits d'auteur ? Au développeur de l'IA, à l'utilisateur qui l'a manipulée, ou peut-on considérer qu'aucun humain ne l'a créée directement et que, par conséquent, elle n'est pas protégeable par le droit d'auteur ? Ces questions posent problème lorsqu'on aborde la génération par l'IA.
7. Licences et droits d'utilisation
De même, comment les contenus générés par l'IA devraient-ils être concédés sous licence ? Si une IA crée du contenu à partir de données d'entraînement concédées sous certaines conditions (comme Creative Commons), quels droits s'appliquent à ce nouveau contenu ?
Les modèles génératifs peuvent produire involontairement des résultats ressemblant à des œuvres protégées par le droit d'auteur. Entraînés sur de vastes quantités de données, ils peuvent recréer par inadvertance des séquences ou des motifs protégés par des droits de propriété intellectuelle.
Détection du plagiat : La prolifération des contenus générés par l’IA peut rendre la détection du plagiat plus complexe. Si deux modèles d’IA entraînés sur des ensembles de données similaires produisent des résultats similaires, il devient difficile de distinguer le contenu original du contenu plagié.
Par exemple, une coalition de grands éditeurs de musique, menée par Universal Music Group et Concord Music Group, a déposé une nouvelle plainte pour violation de droits d'auteur contre la société d'IA Anthropic, réclamant plus de 3 milliards de dollars de dommages et intérêts.
La plainte allègue que Anthropic a téléchargé et utilisé illégalement plus de 20 000 œuvres musicales protégées par le droit d'auteur, y compris des paroles de chansons, des partitions et des compositions, pour entraîner ses modèles d'IA, tels que Claude.
La plainte cite également le PDG de Anthropic, Dario Amodei, et le cofondateur Benjamin Mann comme défendeurs, et fait suite à un litige antérieur dans lequel des preuves d'une autre affaire de droit d'auteur (Bartz c. Anthropic) ont révélé des téléchargements non autorisés importants de matériel protégé par le droit d'auteur. 4
Comment atténuer les risques liés à la propriété intellectuelle ?
- Des lignes directrices et des politiques claires : L’établissement de lignes directrices claires sur l’utilisation de l’IA pour la création de contenu et les questions liées à la propriété intellectuelle peut aider à s’orienter dans ce paysage complexe.
- Efforts de collaboration : Les organismes industriels, les experts juridiques et les technologues devraient collaborer pour redéfinir les normes de propriété intellectuelle dans le contexte de l'IA.
- Solutions technologiques : La chaîne Block et d'autres technologies peuvent être utilisées pour suivre et vérifier la provenance et l'authenticité du contenu généré par l'IA.
Risques sociétaux et éthiques
Au fil des ans, le débat sur l'éthique de l'IA a été important. Cependant, les préoccupations éthiques liées à l'IA générative sont relativement récentes. Ce débat a pris de l'ampleur avec l'introduction de divers modèles génératifs, notamment ChatGPT et DALL-E (OpenAI).
8. Deepfakes
L'une des principales préoccupations éthiques liées à l'IA générative concerne les deepfakes. Les modèles génératifs peuvent désormais produire des images , des vidéos et même des sons photoréalistes de personnes. Ces contenus générés par l'IA peuvent être difficiles, voire impossibles, à distinguer des médias authentiques, ce qui soulève de graves questions éthiques. Ces créations peuvent diffuser de la désinformation, manipuler l'opinion publique, voire harceler ou diffamer des individus.
Par exemple, une étude menée par l'UNICEF, INTERPOL et le réseau mondial ECPAT montre qu'au moins 1,2 million d'enfants dans 11 pays ont déclaré que leurs images avaient été manipulées pour devenir des deepfakes explicites générés par l'IA au cours de l'année écoulée, avec des taux dans certains pays équivalents à environ un enfant sur 25.
L’UNICEF a souligné ses préoccupations quant à l’impact sur les enfants et a appelé à des définitions juridiques élargies et à des garanties renforcées de la part des gouvernements, des développeurs d’IA et des plateformes numériques afin de prévenir et d’atténuer un tel usage abusif de la technologie de l’IA. 5
Érosion de la créativité humaine
Une dépendance excessive à l'égard de l'IA pour les tâches créatives pourrait potentiellement diminuer la valeur de la créativité et de l'originalité humaines. Si le contenu généré par l'IA devient la norme, cela pourrait conduire à une homogénéisation des œuvres culturelles et créatives.
9. Impact sur le chômage
Les secteurs d'activité construits autour de tâches routinières et structurées, tels que le travail de bureau, les services juridiques, la finance et le traitement des données, sont les plus exposés à l'automatisation pilotée par l'IA.
Les emplois de début de carrière, notamment pour les jeunes actifs, sont particulièrement vulnérables car les tâches prévisibles et répétitives sont plus faciles à automatiser. À l'inverse, des secteurs comme la santé et l'éducation restent moins exposés en raison de la complexité des interactions humaines. Consultez notre article sur les pertes d'emplois liées à l'IA pour découvrir les secteurs les plus à risque et les prévisions des experts en IA.
Par exemple, des experts et des analystes du Forum économique mondial ont déclaré que l'intelligence artificielle affecte le marché du travail « comme un tsunami », notant que de nombreux pays et entreprises ne sont pas préparés au rythme du changement.
Bien que l'IA puisse contribuer à une croissance économique allant jusqu'à 0,8 %, elle a été citée comme un facteur dans environ 55 000 licenciements aux États-Unis en 2025, des entreprises telles qu'Amazon et Salesforce attribuant en partie les réductions de main-d'œuvre à l'automatisation. 6
10. Préoccupations environnementales
L'entraînement de grands modèles génératifs exige d'importantes ressources de calcul, ce qui peut engendrer une empreinte carbone considérable. Cela soulève des questions éthiques quant à l'impact environnemental du développement et de l'utilisation de tels modèles.
Comment atténuer les risques sociétaux ?
- Mobilisation des parties prenantes : Dialoguer avec diverses parties prenantes, notamment des spécialistes de l'éthique, des représentants de la communauté et des utilisateurs, afin de comprendre les éventuels pièges éthiques et de rechercher des solutions.
- Initiatives de transparence : Des efforts doivent être déployés pour rendre les processus et les intentions de l’IA transparents pour les utilisateurs et les parties prenantes. Cela inclut le marquage ou l’étiquetage du contenu généré par l’IA.
- Lignes directrices éthiques : Les organisations peuvent élaborer et respecter des lignes directrices éthiques qui abordent spécifiquement les défis posés par l’IA générative.
Outils pour surmonter les risques liés à l'IA générative
Pour réduire les risques liés aux initiatives d'IA générative, les organisations peuvent adopter des mesures telles que des cadres de gouvernance de l'IA, la sécurité LLM et des outils de sécurité d'IA agentique :
Les outils de gouvernance de l'IA permettent de faire respecter les normes, de contrôler les résultats et de fournir des cadres pour les audits et la formation des utilisateurs. Ils peuvent suivre et vérifier le contenu généré par l'IA, garantissant ainsi sa conformité aux lois sur les licences et les droits d'auteur.
Par exemple, Airia a introduit une fonctionnalité de gouvernance de l'IA qui complète ses outils existants de sécurité de l'IA et d'orchestration des agents , offrant une supervision, un contrôle et une conformité de bout en bout pour les systèmes d'IA des organisations.
Ce lancement répond aux défis croissants des entreprises en matière de responsabilité et d'exigences réglementaires (par exemple, la loi européenne sur l'IA, les normes NIST et ISO) en contribuant à garantir que l'IA se comporte de manière responsable, transparente et conforme aux politiques tout au long de son cycle de vie.
La suite de gouvernance comprend un tableau de bord de gouvernance, un registre centralisé d'agents et de modèles, un référentiel de modèles avec gestion des versions et pistes d'audit, l'automatisation de la conformité et des outils d'évaluation des risques. S'appuyant sur l'expertise de l'entreprise en matière de gouvernance, de risques et de conformité (GRC), cette solution permet aux entreprises de gérer les risques et de démontrer leur conformité tout en accélérant l'adoption de l'IA. 7
Les outils de sécurité LLM permettent de surveiller et de corriger les biais en temps réel, garantissant ainsi le respect des règles éthiques et l'équité des contenus. Ils mettent en œuvre des techniques de confidentialité différentielle, surveillent les fuites de données et sécurisent leur traitement. Ces outils fournissent également des cadres pour des audits réguliers afin de détecter et de corriger rapidement les problèmes de sécurité.
La sécurité de l'IA agentique vise à atténuer les risques introduits par les agents d'IA autonomes capables de planifier, de prendre des décisions et d'agir.
Comme ces outils peuvent exécuter des tâches en plusieurs étapes et fonctionner avec une supervision humaine limitée, les risques d'actions non autorisées, d'élévation de privilèges, de fuites de données et d'utilisation abusive du système augmentent.
Pour contrer ces menaces, les organisations mettent en œuvre des contrôles tels que la gestion stricte des identités et des accès, l'approbation par un humain, la surveillance et l'audit continus, la modélisation des menaces et des mécanismes de sécurité intégrés afin de garantir que les agents agissent dans des limites définies.
Par exemple, l'Autorité de développement des médias et des technologies de l'information de Singapour (IMDA) a annoncé au Forum économique mondial un cadre de gouvernance de l'IA modèle inédit pour l'IA agentique, visant à guider les organisations sur le déploiement responsable d'agents d'IA autonomes capables de planifier, de raisonner et d'agir au nom des utilisateurs.
Ce cadre définit des mesures techniques et non techniques pour évaluer et limiter les risques, garantir une véritable responsabilisation humaine, mettre en œuvre des contrôles tout au long du cycle de vie de l'agent et renforcer la responsabilité et la transparence de l'utilisateur final. 8
Liens de référence
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