L’avènement des grands modèles de langage (LLM) et de l’intelligence artificielle générative a ouvert de nouveaux horizons pour les organisations, révolutionnant la façon dont les entreprises opèrent et interagissent avec les clients et même les employés. Ces technologies offrent de grandes capacités 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 humaine de discuter avec ces modèles est certainement captivante notre imagination et nourrit le développement d’une nouvelle vague de solutions et de produits d’IA. Les organisations sont impatientes d’adopter ces innovations le plus rapidement possible.
Cependant, le chemin vers l’exploitation de 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 former et exploiter 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 toute compromission dans ce domaine peut avoir des conséquences considérables, 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.
Une quantité importante de recherche est actuellement en cours, et parmi les différentes technologies explorées, trois ont démontré une promesse notable dans l’amélioration de la protection de la confidentialité dans le contexte des LLM : la gestion des données d’informations personnelles identifiables (IPI), la confidentialité différentielle et les données synthétiques.
Des options préservant la confidentialité qui maximisent les avantages de l’IA générative
Gestion des données d’Informations Personnelles Identifiables
L’automatisation de la gestion des données d’IPI est essentielle pour les organisations adoptant les LLM et formant des modèles génératifs. L’automatisation garantit l’efficacité et la scalabilité dans le traitement de vastes 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 des objectifs stratégiques. L’automatisation peut être un catalyseur 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 d’entraînement des modèles d’IA, rendant difficile le lien d’informations à des individus spécifiques. Ceci 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 améliorée, 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
Cela fait référence à la création de données qui, tout en apparaissant réalistes, n’ont aucune connexion directe ou intégrité référentielle avec des données réelles. Par conséquent, elles sont considérées comme conformes à la confidentialité.
Avec les LLM, l’utilisation de données synthétiques offre plusieurs avantages en matière de confidentialité. Tout d’abord, elle préserve la confidentialité en générant des données qui ne contiennent aucune information personnelle réelle. Deuxièmement, elle réduit le risque de divulgation accidentelle d’informations sensibles car les données sont artificiellement créées. Troisièmement, 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 LLM, en veillant à ce 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 fait être combinées pour optimiser la qualité des données utilisées pour la formation des modèles génératifs qui répondent efficacement à vos besoins métier.