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.