Aujourd’hui, les dirigeants d’entreprise recherchent des solutions d’intelligence artificielle (IA) d’entreprise qui augmenteront l’efficacité opérationnelle, réduiront les coûts, amélioreront la prise de décision stratégique et soutiendront l’engagement des clients.

Gartner estime qu’en 2026, plus de 80 % des entreprises auront utilisé l’IA générative (GenAI) via des interfaces de programmation d’applications (API) ou en déployant des applications : une augmentation significative par rapport à moins de 5 % en 2023. Cependant, compte tenu des préoccupations croissantes concernant la confidentialité des données, les entreprises ont besoin de solutions d’IA pour assurer la sécurité des données et des actifs de leurs clients et de leur entreprise.

L’IA privée propose cette solution. Voici ce qu’est l’IA privée, pourquoi elle profite aux organisations préoccupées par la confidentialité des données et comment les responsables informatiques peuvent maximiser l’adoption de l’IA privée.

Qu'est-ce que l'IA privée ?

Les modèles GenAI populaires d’aujourd’hui, comme ChatGPT et Copilot, peuvent aider les entreprises à accomplir de nombreuses tâches, telles que l’analyse de données, l’interaction avec les clients, la création d’applications adaptées aux résultats, et plus encore. 

Toutefois, ces modèles d’IA manquent de transparence quant à la destination des données de l’utilisateur et à la manière dont elles sont utilisées, ce qui suscite des inquiétudes en matière de protection de la vie privée. Les chefs d’entreprise enthousiastes qui utilisent les modèles GenAI ne savent peut-être pas que des informations privées et sensibles peuvent être partagées avec des tiers ou utilisées dans le cadre de formations à l’IA.

 Mais les chefs d’entreprise ont désormais la possibilité d’utiliser une architecture d’IA privée, qui limite les requêtes et les demandes à la base de données interne de l’entreprise, à SharePoint, à l’API ou à d’autres sources privées. Cette approche intègre souvent la génération assistée par récupération (RAG) pour interagir en toute sécurité avec de grands modèles publics et fournir des réponses informées et spécifiques à l’organisation.

Avec l’IA privée, les organisations peuvent tirer parti des avantages de l’IA et des grands modèles de langage (LLM) tout en garantissant la sécurité de leurs données d’entrée.

IA privée contre IA publique

Nous avons atteint un point critique où l’IA est suffisamment avancée pour être largement adoptée, et sa démocratisation croissante transforme à la fois les entreprises et la société. Mais nous devons regarder au-delà de ce qu’un modèle d’IA peut faire pour examiner comment il est entraîné, d’où proviennent ses données et où ces données sont stockées.

Les modèles publics GenAI actuels ont été entraînés sur des ensembles de données publics. Par exemple, GPT-3 a été entraîné sur 45 téraoctets de données provenant de l’ensemble de données CommonCrawl.¹ Ils continuent également à être formés sur de nouvelles données que les utilisateurs soumettent aux modèles.

Cela représente un défi pour les entreprises qui souhaitent mettre en œuvre des initiatives d’IA, mais qui sont soucieuses de préserver la confidentialité de leur propriété intellectuelle et des données de leurs clients. Les informations saisies dans un modèle d’IA publique sont ensuite stockées dans une base de données tierce et mises à disposition des fournisseurs tiers. Les chefs d’entreprise estiment que le risque le plus important lié à l’adoption de la GenAI est l’inexactitude (56 %), mais que le risque de cybersécurité (53 %), le risque de violation de la propriété intellectuelle (46 %) et le risque de violation de la vie privée (39 %) sont secondaires.

Les organisations qui comprennent la valeur de la sécurité des données envisagent des solutions garantissant la confidentialité, le contrôle et l’efficacité — dont l’une est les modèles d’IA privés.

Comment la génération augmentée par récupération (RAG) facilite l’IA privée

L’adoption de l’IA privée ne signifie pas qu’une organisation doive créer son propre ChatGPT interne et les LLM fondamentaux à partir de zéro pour garantir la confidentialité de ses données. RAG est conçu pour garantir la sécurité, la conformité, la confidentialité et la souveraineté des données tout en utilisant l’IA. 

Au lieu d’interroger des ensembles de données publiques, un modèle d’IA interroge d’abord les bases de données internes de l’entreprise, les bibliothèques de documents et d’autres informations du système, comme l’intranet d’une entreprise. Une fois que l’IA récupère ces résultats, elle les ajoute à la requête et les envoie au modèle public. Avec RAG, les organisations peuvent sécuriser leurs données et empêcher leur utilisation publique tout en recevant des réponses robustes de LLM publics complexes.

Les organisations peuvent aller plus loin en ajoutant leurs propres données organisationnelles à un modèle d’IA public et en affinant le modèle avec les données spécifiques de leur entreprise. Bien entendu, ce sera plus cher et plus complexe que le RAG, mais c’est probablement une option que les entreprises adopteront à l’avenir.

Pourquoi les entreprises devraient aujourd’hui adopter l’IA privée

L’IA privée peut offrir plusieurs avantages aux responsables informatiques qui explorent de nouvelles solutions d’IA d’entreprise, notamment :

Confidentialité des données : le plus grand avantage de l’IA privée est la confidentialité des données, car elle offre aux organisations qui accordent la priorité à la sécurité des informations sensibles un moyen d’exploiter la puissance de l’IA.
Contrôle : l’IA privée permet de mieux contrôler la manière dont les données de l’entreprise sont utilisées, comment elles sont accessibles et qui y accède. Au lieu d’envoyer des données internes dans des modèles publics avec le risque d’exposition, les organisations peuvent garder le contrôle de leurs données, avec des garde-fous là où c’est nécessaire.
Rapidité et facilité : grâce à l’IA privée, les organisations peuvent facilement interroger leurs systèmes internes (bases de données, gestion de la relation client (CRM) et planification des ressources de l’entreprise (ERP)) via une interface en langage naturel, obtenant ainsi rapidement et efficacement des informations et des réponses à partir de leurs données grâce à des processus automatisés.
Conformité réglementaire : en contrôlant l’emplacement et l’utilisation des données, les organisations peuvent s’assurer qu’elles respectent les lois et réglementations relatives à la confidentialité, telles que la loi HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act), la loi CCPA (California Consumer Privacy Act) et le RGPD (General Data Protection Regulation).
Confiance des clients : sachant que 85 % des consommateurs souhaitent connaître la politique de confidentialité des données d’une entreprise avant d’effectuer un achat et que 46 % envisageront de changer de marque si une entreprise n’est pas claire sur la manière dont elle utilise les données clients, les organisations peuvent accroître la confiance des clients en renforçant la confidentialité de leurs données grâce à une IA privée.
Avantage concurrentiel : en développant leurs capacités d’IA, les organisations peuvent acquérir un avantage concurrentiel en encourageant l’innovation et en renforçant la confiance des clients. La création de grands modèles linguistiques spécifiques à un domaine, formés sur des données internes, peut servir de « hubs de connaissances », renforçant davantage cet avantage.

Comment les entreprises peuvent lancer et développer l’IA privée

La création du meilleur environnement dans lequel une infrastructure d’IA privée peut prospérer nécessite une certaine préparation et une prise de conscience, y compris les premières étapes suivantes :

Commencez par la qualité des données : les responsables informatiques peuvent commencer par garantir la qualité des données de leur entreprise, car l’IA a besoin de données de qualité pour fonctionner efficacement. Les données doivent être propres, organisées de manière cohérente, aussi récentes que possible et en temps réel. Cela peut signifier qu’il faut mettre en œuvre de nouvelles pratiques en matière de gouvernance et d’hygiène des données.
Créez un environnement propice : face à l’adoption de l’IA, 59 % des dirigeants d’entreprise se disent moyennement, peu ou pas du tout préparés.^² Il faut considérer l’IA comme le cloud qui exige une infrastructure de calcul, de réseau et de stockage renforcée. Les besoins en densité énergétique pour l’IA peuvent être jusqu’à dix fois supérieurs à ce que consomment les data centers traditionnels.

Vous pouvez vous tourner vers l’infrastructure de calcul haute performance (HPC) pour exécuter les applications d’IA, en particulier les solutions de colocation High Density qui peuvent prendre en charge les exigences en matière d’alimentation, de sécurité, de refroidissement et de conformité pour une infrastructure d’IA privée efficace.

Pour atténuer les problèmes de gravité des données, adoptez une approche distribuée pour traiter les données à la périphérie. Exploitez un échange privé d’IA à travers un tissu de données privé mondial pour adopter des options d’interconnectivité et de transport de données vers un écosystème plus large d’infrastructures IA, de jeux de données, de services et de réseaux.

Lorsque les responsables informatiques examinent ces besoins en matière d’IA privée, ils doivent également se demander si leur infrastructure IT existante sera en mesure de la prendre en charge, comment l’intégrer dans les systèmes existants et s’ils devront investir dans de nouvelles plateformes ou infrastructure IT pour soutenir l’évolution des ambitions en matière d’IA privée.
Constituez l’équipe et établissez un partenariat avec des experts : les équipes informatiques et d’ingénierie collecteront et prépareront les données pour les offres d’IA privées. Les responsables informatiques peuvent également avoir besoin d’ingénieurs en IA ou en logiciels pour faire évoluer le modèle d’IA, qu’il s’agisse de créer une interface en langage naturel, une simple application web ou un robot. 

En raison de la confidentialité des données et de la gestion de l’accès, les équipes de sécurité informatique doivent être impliquées dans la planification. Les responsables informatiques doivent également tirer parti du bon écosystème de partenaires pour faire évoluer leur stratégie d’IA et chercher à l’extérieur des partenariats avec des experts qui connaissent l’infrastructure unique dont l’IA a besoin.

Préparer l'avenir de l'IA d'entreprise

Les dirigeants informatiques cherchent des moyens d’utiliser en toute sécurité les données privées avec l’IA générative, que ce soit pour la génération de texte, le service client, ou l’analyse et la prise de décision.

À mesure que les solutions d’IA se généralisent grâce aux produits prêts à l’emploi ou SaaS, l’IA privée deviendra la voie à suivre pour les organisations qui accordent la priorité à la confidentialité des données et souhaitent protéger leurs actifs, leur propriété intellectuelle et leurs clients.

Nous assistons à l’évolution de l’IA d’entreprise sous nos yeux. Pour découvrir comment pérenniser votre infrastructure IT, consultez notre dernier livre blanc : L’IA pour les responsables informatiques.

Notes de bas de page :
1. Brown, T., et al., Language Models are Few-Shot Learners, 22 juillet 2020. https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf
2. Deloitte LLP, Rapport trimestriel de Deloitte sur l’état de l’IA générative dans les entreprises, janvier 2024. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/consulting/us-state-of-gen-ai-report.pdf

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