L’avènement des grands modèles de langage (LLM) et de l’intelligence artificielle générative a ouvert de nouveaux horizons pour les organisations, révolutionnant la manière dont les entreprises opèrent et interagissent avec leurs clients et même leurs employés. Ces technologies offrent des capacités remarquables en langage naturel, comme la compréhension et la génération, permettant aux organisations d’optimiser des tâches complexes, de tirer des enseignements de vastes quantités de données et d’améliorer l’expérience client.
L’expérience semblable à celle de parler avec des modèles de langage est définitivement captivante et nourrit le développement d’une nouvelle vague de solutions et produits basés sur l’IA. Les organisations sont désireuses d’adopter ces innovations aussi rapidement que possible.
Cependant, la voie pour exploiter ces technologies avancées n’est pas sans ses défis. Alors que les organisations se précipitent pour adopter les LLM et l’IA générative, elles sont confrontées à une préoccupation critique : la confidentialité. La nature sensible des données utilisées pour entraîner et faire fonctionner ces modèles soulève d’importantes questions de confidentialité, qui peuvent constituer un obstacle pour les entreprises. Assurer la confidentialité et la sécurité des données des clients et des employés est primordial, et toute compromission dans ce domaine peut avoir des conséquences graves, y compris des répercussions juridiques et une perte de confiance.
Interdire l’utilisation de ChatGPT et de systèmes similaires d’IA générative n’est pas une solution viable à long terme, car les individus peuvent facilement découvrir d’autres méthodes. Après tout, toutes les organisations ne peuvent pas former leurs propres modèles privés, et même si elles le pouvaient, certaines données ne devraient tout simplement pas être accessibles à ces modèles.
Un nombre significatif de recherches est actuellement en cours, et parmi les diverses technologies explorées, trois ont démontré une promesse notable d’améliorer la protection de la confidentialité dans le contexte des LLM : la gestion des données à caractère personnel, la confidentialité différentielle et les données synthétiques.
Options de préservation de la confidentialité maximisant les avantages de l’IA générative
Gestion des données à caractère personnel
L’automatisation de la gestion des données PII est essentielle pour les organisations adoptant les LLM et la formation de modèles génératifs. L’automatisation garantit l’efficacité et la scalabilité dans la manipulation de grands ensembles de données, réduit le risque de violations de la confidentialité en anonymisant rapidement les informations sensibles et maintient la qualité des données pour une meilleure performance du modèle.
Elle réduit également les coûts opérationnels, accélère la préparation des données et la formation des modèles, et permet aux organisations de se concentrer sur des objectifs stratégiques. L’automatisation peut être un élément clé pour une adoption efficace, sécurisée et rentable des LLM et des modèles génératifs.
Confidentialité différentielle
Il s’agit d’une technique qui introduit de l’aléatoire dans les données servant à l’entraînement des modèles IA, rendant difficile le lien entre les informations et des individus spécifiques. Cela est particulièrement important pour l’IA générative et les LLM, qui utilisent des données étendues pour l’apprentissage et les prédictions.
La confidentialité différentielle offre des avantages tels qu’une confidentialité renforcée, la conformité réglementaire et la confiance des clients, permettant aux entreprises d’innover et de concurrencer tout en protégeant les données sensibles. Ses garanties de confidentialité quantifiables font de la confidentialité différentielle un cadre efficace pour que les organisations restent conformes et traduisent les mesures de confidentialité en termes juridiques mesurables.
Données synthétiques
Il s’agit de la création de données qui, tout en paraissant réalistes, ne présentent aucun lien direct ou intégrité référentielle avec des données réelles. Par conséquent, elles sont considérées comme conformes à la confidentialité.
Avec les LLMs, l’utilisation de données synthétiques offre plusieurs avantages en termes de confidentialité. Tout d’abord, elle préserve la confidentialité en générant des données qui n’incluent aucune information personnelle réelle. Ensuite, elle réduit le risque de divulgation accidentelle d’informations sensibles puisque les données sont artificiellement créées. Enfin, elle aide les organisations à respecter les lois sur la protection des données en évitant l’utilisation de données réelles lorsque c’est possible.
Les données synthétiques permettent également aux développeurs d’expérimenter et de peaufiner les LLMs, garantissant que les données réelles restent sécurisées. Elles peuvent être générées en grande quantité, fournissant une quantité de données suffisante pour former des LLMs sans avoir besoin de collecter ou stocker des données réelles.
Les avantages des solutions mentionnées ci-dessus peuvent varier en fonction du contexte spécifique et des cas d’utilisation. Elles ne sont pas mutuellement exclusives et peuvent en fait être combinées pour optimiser la qualité des données utilisées pour former des modèles génératifs qui répondent efficacement à vos besoins commerciaux.