Éthique et Sécurité d’une IA locale : Gouvernance, RGPD et garde-fous

Explorez comment assurer l’éthique, la sécurité et la gouvernance lors de la mise en place d’une IA locale avec Langchain et Ollama. Découvrez les risques, les solutions techniques et les bonnes pratiques pour un système souverain et conforme au RGPD.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Cette leçon se centre sur la mise en place d’une intelligence artificielle souveraine fonctionnant en local, à travers le déploiement d’un RAG avec Langchain et Ollama. Elle détaille, étape par étape, pourquoi développer une IA en local offre un contrôle accru, tout en soulignant la nécessité d’assumer une réelle responsabilité éthique et sécuritaire.

La vidéo aborde les risques potentiels liés à un déploiement sans contrôle, tels que les biais, les hallucinations, le contenu non filtré et les enjeux de responsabilité légale—des problématiques souvent filtrées par les API centralisées, mais qui deviennent à la charge du développeur ou de l’entreprise en local. L’importance de la transparence et de l’explicabilité du modèle, la gestion des biais et des consentements, ainsi que l’auditabilité des systèmes sont mis en avant.

Les bonnes pratiques de sécurité technique sont largement détaillées : chiffrement des données, authentification, contrôle d’accès, isolement du réseau et mise en place de filtres ou modérations maison pour contrôler les dérives, sont essentiels pour fiabiliser la solution. Une attention particulière est portée sur l’application du RGPD (droit à l’oubli, gestion des données) rendue possible par une architecture open source.

Enfin, la formation des collaborateurs, le choix judicieux du modèle, la maîtrise des logs et la définition de politiques de gouvernance internes sont présentés comme des facteurs clés pour un déploiement pérenne et conforme. L’enjeu principal étant de bénéficier de la puissance d’une IA locale sans compromis sur les valeurs ou la réputation.

Objectifs de cette leçon

Comprendre les enjeux de l’éthique et de la sécurité dans le déploiement d’une IA locale.
Identifier les garde-fous techniques et méthodologiques nécessaires.
Mettre en œuvre une gouvernance et une politique de conformité, notamment vis-à-vis du RGPD.
Choisir les bonnes pratiques pour une utilisation responsable et sécurisée.

Prérequis pour cette leçon

Connaissances de base en intelligence artificielle et en sécurité informatique recommandées.
Expérience préalable avec Langchain, IA générative ou administration de systèmes souhaitée.
Compréhension générale du RGPD et des risques liés à l’IA.

Métiers concernés

Data scientists, ingénieurs IA, DevOps, DPO, auditeurs SSI, architectes logiciel.
Responsables conformité et juridiques, RSSI, chefs de projet IA.
Départements R&D et innovation numérique dans tous secteurs souhaitant développer des IA souveraines ou confidentielles.

Alternatives et ressources

API cloud d’OpenAI, Azure ou Google Vertex AI pour une gestion déléguée de la sécurité.
Solutions open source comme LocalAI, LlamaCpp, GPT4All ou PrivateGPT.
Moteurs avec filtrage intégré ou solutions hybrides combinant cloud et local.

Questions & Réponses

Le déploiement d’une IA locale engage la responsabilité directe du développeur ou de l’entreprise. Sans filtre par un fournisseur externe, les biais, les violations de confidentialité ou la diffusion de contenus inappropriés ne sont plus contrôlés par défaut, rendant indispensable l’intégration de garde-fous éthiques et techniques pour protéger les utilisateurs et garantir la conformité légale.
Il est essentiel de chiffrer les données, d’instaurer des mécanismes d’authentification et de contrôle d’accès, d’isoler la solution sur le réseau, d’assurer un monitoring et une journalisation complète, et de concevoir des filtres personnalisés pour la modération des contenus générés.
Le RGPD impose le respect de principes tels que la minimisation des données et le droit à l’oubli. Une IA locale permet de mieux contrôler le cycle de vie des données utilisateurs et d’assurer leur suppression ou anonymisation sur demande, contrairement aux solutions hébergées dont la gestion des données est opaque.