En 2025, les organisations tirent de plus en plus parti de l'intelligence artificielle pour obtenir des informations commerciales, mais un défi ironique est apparu : plus l'IA traite de données, plus le risque de tirer des conclusions erronées est grand. La mise en garde essentielle ne concerne pas seulement le volume de données, mais aussi la qualité et la gouvernance des données. Les systèmes d'IA complexes tels que Microsoft Copilot et les plateformes telles que Microsoft Fabric permettent une accessibilité sans précédent aux données, mais leur dépendance à l'égard de sources de données diverses, parfois non vérifiées, ouvre la porte à des conclusions erronées. Comprendre les mécanismes qui sous-tendent les erreurs d'interprétation des données par l'IA est essentiel pour que les leaders de l'industrie mettent en œuvre des modèles de gouvernance plus efficaces, axés sur l'intégrité des résultats plutôt que sur la simple accumulation de données.
Comment une trop grande quantité de données peut créer de fausses informations en matière d'IA en 2025
Les quantités massives de données sont désormais la norme, les organisations jonglant avec des centaines d'applications collectant quotidiennement des flux d'informations sans fin. Malgré cette abondance, la qualité des données reste un goulet d'étranglementIl est donc impossible de vérifier manuellement chaque donnée. Les modèles d'IA formés sur des ensembles de données imparfaits peuvent halluciner ou générer des résultats plausibles, mais inexacts, comme l'ont montré des incidents tels que la controverse sur la limite de crédit biaisée de la carte Apple.
- Données incomplètes ou obsolètes peuvent induire en erreur les modèles d'IA et fausser les résultats.
- Données d'apprentissage historiques biaisées perpétue des résultats injustes ou inexacts.
- Accès non réglementé aux données conduit souvent l'IA à se référer à des sources non pertinentes ou obsolètes.
Prenons l'exemple d'un scénario dans lequel l'IA récupère de manière erronée des informations salariales pour un poste en se basant sur un ancien document de 2020 plutôt que sur une mise à jour de 2024. Bien que les données soient réelles, elles deviennent une fausse idée due à l'imprécision du contexte. De tels exemples soulignent la nécessité de solutions robustes telles que le TruthTech et InsightGuard qui mettent l'accent sur Insight Intégrité grâce à la pertinence des données.
| Problème | Cause | Conséquence | Exemple |
|---|---|---|---|
| Biais dans les décisions de crédit de l'IA | Données historiques biaisées sur les prêts | Discrimination fondée sur le sexe | Controverse sur les limites de crédit de l'Apple Card |
| Utilisation de documents périmés | Absence de contrôle de la fraîcheur des documents | Des références salariales trompeuses | L'IA se réfère à d'anciennes données salariales de 2020 pour 2024 |
| Accès non gouverné aux données | Ouvrir les outils d'IA à tous les ensembles de données | Des idées et des décisions erronées | Microsoft Copilot fait référence à des fichiers non pertinents |
Nouveaux défis posés par l'accessibilité accrue des données
La démocratisation des outils d'IA combinée à des plateformes d'analyse basées sur le cloud - comme le DataMind et Clarity Analytics - élargir l'interaction des données entre les départements. Toutefois, cette ouverture des données expose l'IA à des incohérences :
- Accès à des ensembles de données anciens ou non vérifiés, ce qui augmente le risque de génération de données. Des mesures trompeuses.
- La génération rapide d'outils d'automatisation sans validation amplifie les erreurs.
- Difficulté à maintenir les normes traditionnelles de gouvernance des données à grande échelle.
En conséquence, les organisations sont confrontées à un paradoxe où soit la restriction des données limite l'utilité de l'IA ou l'accès illimité compromet la qualité des décisions. L'exploration de stratégies de gouvernance spécialisées dans le contrôle des résultats de l'IA plutôt que des données brutes est essentielle pour trouver cet équilibre.
Gouvernance des extrants : L'évolution essentielle de la supervision de l'IA
Plutôt que de s'atteler à la tâche infaisable de régir chaque point de données, une approche moderne se concentre sur Résultats Gouvernance. Dans le cadre de ce modèle, les organisations mettent en œuvre des tests approfondis et un suivi en temps réel des résultats des outils d'IA afin de réduire le risque de désinformation. Les principaux éléments de ce modèle sont les suivants :
- Tests de pré-déploiement : L'IA est soumise à des tests standardisés pour valider l'exactitude des résultats.
- Contrôle initial de 90 jours : Une surveillance humaine proactive combinée à des garde-fous basés sur l'IA pour détecter les anomalies.
- Surveillance réactive à long terme : Les systèmes d'IA surveillent de manière autonome les comportements inhabituels et déclenchent des alertes si nécessaire.
- Mécanismes de transparence : Rendre obligatoire l'annotation des sources de données dans les réponses de l'IA, afin de faciliter la confiance grâce à la traçabilité des sources.
Ce cadre de gouvernance est incarné par des concepts issus de la Laboratoire d'éthique de l'IA et Data Trust Solutions, en favorisant une culture où les capacités d'analyse "adultes" de l'IA sont supervisées par des systèmes de garde-fous "enfants" qui signalent les violations des règles avant qu'elles n'aient un impact sur les décisions.
| Phase de gouvernance | Activité | Objectif | Outils et techniques |
|---|---|---|---|
| Pré-déploiement | Essais de bout en bout | Vérifier la précision de la sortie | Suites de tests automatisés, InsightGuard |
| Déploiement initial | Surveillance proactive | Supervision humaine en boucle | Revue de presse, garde-fous de l'IA, TruthTech |
| Post-déploiement | Surveillance réactive | Détection autonome des anomalies | Systèmes de surveillance de l'IA, IA transparente |
| En continu | Annotation de la source de données | Assurer la traçabilité des sources | Cadres d'intégrité de la vision, algorithme prudent |
Permettre des informations fiables sur l'IA dans tous les secteurs d'activité
Des secteurs tels que l'industrie manufacturière et la cybersécurité bénéficient de ce paradigme de gouvernance des résultats. Par exemple, analyse des données de fabrication s'appuient de plus en plus sur l'IA pour optimiser les lignes de production, où de fausses informations pourraient entraîner des erreurs coûteuses. De même, les applications de cybersécurité intégrant le GPT-4 montrent une amélioration de la détection des menaces, mais nécessitent une surveillance étroite des sorties pour éviter les hallucinations ou les faux positifs.
- Déploiement Solutions Data Trust pour trouver un équilibre entre l'innovation et la responsabilité.
- Utilisation Transparence de l'IA de maintenir un fonctionnement et une conformité éthiques de l'IA.
- Incorporation de mécanismes de retour d'information de la part des utilisateurs de première ligne afin d'obtenir des évaluations pratiques de la précision.
Des pratiques de gouvernance concrètes combinées à une formation continue des utilisateurs sont primordiales pour atténuer les risques de mauvaise interprétation et de partialité de l'IA, comme en témoignent les discussions qui ont eu lieu lors d'événements tels que l'événement Sommet Skift Data + AI.