L'intelligence artificielle (IA), autrefois une tendance prometteuse, est devenue aujourd'hui une réalité fascinante. Selon des données de McKinsey, l'adoption de l'IA par les entreprises a atteint 72 % en 2024. Utilisée dans divers cas d'utilisation personnelle, dans les organisations et même dans les gouvernements, l'IA, en particulier l'IA générative (GenAI), devrait continuer à croître rapidement, ajoutant des billions de dollars à l'économie mondiale.
Bien que leurs avantages soient indiscutables, il existe encore des facettes obscures. Une recherche de la Deloitteont découvert que de nombreuses organisations pensent que de nouveaux problèmes pourraient surgir en raison de l'expansion des projets pilotes d'IA, de réglementations peu claires concernant les données confidentielles et de doutes sur l'utilisation de données externes (par exemple, des données de tiers sous licence). Les entreprises interrogées, 55 % ont déclaré éviter certains cas d'utilisation de l'IA en raison de problèmes liés aux données, et une proportion équivalente travaille à améliorer la sécurité de leurs données.
L'insécurité numérique a été un sujet important lors de l'édition 2024 du Forum économique mondial, qui l'a souligné comme l'un des principaux risques actuels, après la désinformation et les fausses nouvelles, les événements climatiques extrêmes et la polarisation politique. Les dirigeants interviewés ont mentionné que de nouveaux outils et capacités technologiques, tels que ceux fournis par l'intelligence artificielle, devraient compliquer la voie du crime informatique au cours de cette décennie.
Prévenir reste toujours mieux que guérir
Le développement de l'IACela comporte des risques pour les organisations si cela n'est pas mis en œuvre correctement. Cependant, une intelligence artificielle bien conçue peut non seulement prévenir les vulnérabilités, mais aussi devenir un outil extrêmement efficace pour lutter contre d'éventuelles attaques. Pour cela, la première étape est d'avoir en tête que l'adoption de l'IA doit se faire par étapes.
Lorsque la protection est privilégiée au détriment de la détection, avec des actions préventives, les violations deviennent beaucoup plus claires et faciles à contrôler. La préoccupation principale des entreprises doit être la sécurité de leur infrastructure. Une plateforme d'IA robuste avec des composants établis contribue à l'innovation, à l'efficacité et, par conséquent, à un environnement plus sûr.
Une des stratégies en ce sens est l'adoption de l'open source, aujourd'hui l'un des principaux moteurs de l'intelligence artificielle. Le code open source a été le moteur de l'innovation pendant des décennies et, en combinant l'expertise des communautés de développeurs du monde entier avec la puissance des algorithmes d'IA, libère un potentiel extrême pour une innovation sûre. Des solutions open source, basées sur le cloud hybride ouvert, offrent aux organisations la flexibilité d'exécuter leurs applications et systèmes d'IA dans n'importe quel environnement de données, qu'il s'agisse de clouds publics ou privés ou de l'edge, garantissant une sécurité accrue.
Plus sûre, une IA fiable
Plusieurs facteurs doivent être pris en compte lors de la mitigation des risques. Du point de vue de la transparence et de l'explicabilité, les algorithmes doivent être compréhensibles. De plus, il est essentiel de garantir que les systèmes d'IA ne perpétuent pas de préjugés. En tant qu'entreprise leader en solutions open source, chez Red Hat, nous promouvons des modèles de développement collaboratif et ouvert, où la communauté peut auditer et améliorer les algorithmes, facilitant ainsi le contrôle et la mitigation des biais en temps réel.
De plus, nous nous engageons à démocratiser l'utilisation de l'IA.par le biais du code ouvert et d'initiatives telles que les Small Language Models, qui permettent à davantage d'organisations de profiter de l'IA sans barrières technologiques ou financières. Un rapport récent de Databricksa montré que plus de 75 % des entreprises choisissent ces modèles open source plus petits et personnalisés pour des cas d'utilisation spécifiques.
Un exemple sont les environnements ouverts d'IA qui offrent une structure flexible permettant aux data scientists, ingénieurs et développeurs de créer, déployer et intégrer des projets de manière plus rapide et efficace. Les plateformes développées en open source ont une sécurité intégrée dans leur conception, ce qui facilite pour les organisations la formation et le déploiement de modèles d'IA avec des normes strictes de protection des données.
Alignés avec l'avenir
Une autre préoccupation des entreprises et de la société concernant l'utilisation de l'IA ??à grande é relacionada à sustentabilidade. Selona GartnerL'IA stimule une croissance rapide de la consommation d'électricité, le cabinet de conseil prévoyant que 40 % des centres de données d'IA existants seront limités en fonctionnement par la disponibilité d'énergie d'ici 2027.
Optimiser la consommation énergétique des infrastructures technologiques est essentiel pour réduire l'empreinte carbone et atténuer les effets du changement climatique, contribuant ainsi à atteindre les objectifs de l'Agenda 2030 des Nations Unies (ONU). Des projets comme Kepler et Climatik, par exemple, sont essentiels pour l'innovation durable.
L'IA et ses compléments, tels que GenAI et l'apprentissage automatique, peuvent — et le font déjà — révolutionner des secteurs essentiels grâce à des solutions innovantes, comme des diagnostics médicaux automatisés ou des analyses de risques dans le système judiciaire. Aux côtés d'autres technologies telles que l'informatique quantique, l'Internet des objets (IoT), l'Edge Computing, la 5G et la 6G, cette technologie sera la base du développement des villes intelligentes, de la découverte d'innovations sans précédent et de l'écriture d'un nouveau chapitre de l'histoire. Mais, embora todas essas soluções tenham um papel crucial, devemos sempre lembrar que são os talentos que as desenvolvem, implementam e as utilizam estrategicamente, para resolver problemas específicos, alinhando tecnologia e negócios.
La collaboration est donc essentielle pour atténuer les risques et progresser en toute sécurité vers un avenir durable construit sur les fondements de l'IA. La collaboration basée sur des principes de code ouvert favorise la transparence, une culture ouverte et le contrôle de la communauté, tout en stimulant le développement de technologies d'IA éthiques, inclusives et responsables à court et à long terme.
