La révolution des technologies de langage de grande envergure et de l’intelligence artificielle générative ouvre de nouvelles perspectives pour les organisations, transformant la façon dont les entreprises opèrent et interagissent avec leurs clients et même leurs employés. Ces technologies offrent de grandes capacités en langue naturelle, telles que la compréhension et la génération, permettant aux organisations d’optimiser des tâches complexes, de tirer des insights de vastes quantités de données et d’améliorer l’expérience client.
L’expérience quasi humaine de chatter avec ces modèles captive certainement notre imagination et alimente le développement d’une nouvelle vague de solutions et de produits d’IA. Les organisations sont désireuses d’adopter ces innovations le plus rapidement possible.
Cependant, le chemin pour exploiter ces technologies avancées n’est pas sans ses défis. Alors que les organisations se précipitent pour adopter les modèles de langage de grande envergure et l’IA générative, elles sont confrontées à une préoccupation critique : la confidentialité. La nature sensible des données utilisées pour former et faire fonctionner ces modèles soulève des problèmes de confidentialité significatifs, qui peuvent être un obstacle pour les entreprises. Assurer la confidentialité et la sécurité des données des clients et des employés est primordial, et tout compromis dans ce domaine peut avoir des conséquences importantes, y compris des répercussions juridiques et même 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 des méthodes alternatives. 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 important de recherches est actuellement en cours, et parmi les différentes technologies explorées, trois ont démontré une promesse notable pour renforcer 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 protection de la vie privée qui maximisent les avantages de l’IA générative
Gestion des données à caractère personnel
L’automatisation de la gestion des données à caractère personnel est essentielle pour les organisations adoptant les LLM et formant des modèles générateurs. L’automatisation garantit efficacité et évolutivité dans le traitement de grands ensembles de données, réduit le risque de violations de la vie privée en anonymisant rapidement les informations sensibles et maintient la qualité des données pour une meilleure performance des modèles.
Elle réduit également les coûts opérationnels, accélère la préparation des données et la formation des modèles et permet aux organisations de se concentrer sur leurs objectifs stratégiques. L’automatisation peut être un facteur clé pour une adoption efficace, sécurisée et rentable des LLM et des modèles générateurs.
Confidentialité différentielle
Il s’agit d’une technique qui introduit de l’aléatoire dans les données d’entraînement des modèles d’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 des données sensibles. Ses garanties de confidentialité quantifiables en font un cadre efficace pour les organisations afin de rester conformes et de traduire des mesures de confidentialité en termes juridiques mesurables.
Données synthétiques
Il s’agit de la création de données qui, bien qu’apparaissant réalistes, ne présentent aucun lien direct ou intégrité référentielle avec des données réelles. En conséquence, elles sont considérées comme conformes à la vie privée.
Avec les LLM, l’utilisation de données synthétiques offre plusieurs avantages en termes de confidentialité. Tout d’abord, elle préserve la vie privée en générant des données qui ne contiennent aucune information personnelle réelle. Ensuite, elle réduit le risque de divulgation accidentelle d’informations sensibles, car 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 cela est possible.
Les données synthétiques permettent également aux développeurs d’expérimenter et d’affiner les LLM, garantissant que les données réelles restent sécurisées. Elles peuvent être générées en grande quantité, fournissant des données abondantes pour la formation des LLM sans avoir besoin de collecter ou de 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 réalité être combinées pour optimiser la qualité des données utilisées pour former des modèles générateurs qui répondent efficacement à vos besoins commerciaux.