Manifeste de protection des données
L’enjeu de la donnée dans le monde de l’IA
Dans un monde où l'intelligence artificielle (IA) redéfinit les frontières du possible, l'avènement des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs) représente une révolution majeure. En 2023, ces géants numériques ont captivé l'attention de tous les utilisateurs ayant un accès internet et promettent de rester au cœur des discussions technologiques pour les années à venir.
Les LLMs, tels que ChatGPT, sont alimentés par des quantités massives de données et une puissance de calcul hors du commun, leur permettant de générer du texte d'une manière étonnamment proche de l'humain et d'assister efficacement dans des tâches complexes de compréhension du langage naturel (NLU). Ces modèles ne sont pas seulement impressionnants par leur capacité à comprendre et à générer du langage ; ils sont la fondation sur laquelle repose une nouvelle génération d'applications et de services logiciels, ouvrant la voie à des innovations sans précédent.
Toutefois, le progrès technologique n'est pas sans poser de défis, notamment en matière de sécurité et de confidentialité. Chez In Astra, nous nous posons une question essentielle : comment concilier l'avancée technologique avec la nécessité impérative de protéger les données et la vie privée des utilisateurs ? Et sachez que cette question ne reste pas sans réponse. Nous nous engageons activement dans l'élaboration de solutions qui placent la sécurité et la confidentialité au cœur des solutions d’intelligence artificielle que nous développons.
Nous concentrons nos efforts sur des domaines clés tels que la protection contre la diffusion de données personnelles et la lutte contre le contenu nuisible ou toxique. Que ce soit en affinant nos modèles (LLM) avec des données spécifiques ou en les utilisant pour générer du texte, l'importance de ces enjeux ne peut être sous-estimée. La conformité aux réglementations gouvernementales, la préservation de la réputation des organisations, et la préparation à d'éventuelles régulations futures sur l'IA sont autant de raisons qui motivent notre action.
Nos solutions personnalisées englobent la préparation minutieuse des données pour l'affinement des LLMs (appelé fine tuning), garantissant l'anonymisation des informations personnelles identifiables (PII) et la filtration du contenu toxique dès la phase de conception. Nous utilisons des technologies avancées, comme les modèles de reconnaissance d'entités nommées (NER) et la classification de texte, pour offrir une double couche de protection, assurant ainsi l'utilisation éthique des LLMs.
Notre approche ne se limite pas à la mise en œuvre de mesures de sécurité et de confidentialité. Nous innovons continuellement pour trouver des architectures plus robustes et des méthodes plus fiables pour intégrer l'IA dans le monde des affaires, tout en minimisant les risques potentiels tels que les violations de données, les biais involontaires, ou les utilisations abusives.
Notre rôle chez In Astra est de ne pas nous contenter d’uniquement suivre l'évolution de l'IA ; nous la façonnons, en développant des solutions IA personnalisées qui répondent aux besoins uniques de chaque client. En mettant l'accent sur la sécurité, la confidentialité, et l'innovation responsable, nous aidons nos clients à exploiter le plein potentiel des LLMs pour transformer leurs opérations, améliorer l'engagement client, et créer de nouvelles opportunités de croissance.
L'avenir de l'IA est riche de promesses, et avec notre expertise, nos clients sont prêts à le saisir. Notre engagement envers l'innovation sécurisée et responsable ouvre la voie à un avenir où la technologie enrichit les vies sans compromettre la sécurité ou la vie privée.
Les risques connus liés aux LLMs
Dans notre quête continue pour innover grâce à l'intelligence artificielle et les Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs), la question de la confidentialité se dresse comme un pilier essentiel. À travers ce voyage numérique, nous reconnaissons chez In Astra l'importance de discuter ouvertement des préoccupations relatives à la vie privée, non seulement avec les experts en machine learning mais aussi avec les dirigeants d'entreprise, les juristes et, plus largement, avec chaque personne touchée par nos technologies. C'est dans cet esprit que nous abordons le sujet délicat de la confidentialité autour des LLMs, transformant les termes techniques en implications claires pour tous.
Une dichotomie simple des préoccupations de confidentialité des LLMs
Les préoccupations en matière de confidentialité liées aux LLMs peuvent être catégorisées en deux grandes familles : les modèles partageant des informations correctes sur les personnes, et ceux partageant des informations incorrectes.
Quand les modèles partagent des informations correctes
Les attaques par inférence de l'appartenance (Membership inference attack) et la mémorisation (Memorization) sont des exemples où les modèles peuvent révéler des informations que quelqu'un pourrait ne pas vouloir partager. Ces informations peuvent être extrêmement sensibles, telles que l'état de santé ou l'appartenance ethnique, dérivées parfois de données apparemment anodines comme les codes postaux. Ces révélations non seulement portent atteinte à la confidentialité mais peuvent également entraîner des préjudices réels, de la détresse émotionnelle à des dommages réputationnels, minant la confiance et donnant une impression de surveillance malveillante.
Quand les modèles partagent des informations incorrectes
Au-delà de la fuite d'informations véridiques, les LLMs peuvent générer des "hallucinations" - des informations fausses qui n'étaient pas présentes dans les données originales. Ces erreurs ne sont pas anodines ; elles peuvent causer un préjudice réputationnel significatif, équivalent à la diffusion de rumeurs malveillantes. La réglementation, comme le RGPD, offre aux individus le droit de corriger ces informations, soulignant l'importance du contrôle sur les données personnelles.
Notre engagement envers la confidentialité
Chez In Astra, nous prenons ces préoccupations à cœur, travaillant sans relâche pour minimiser les risques de fuite d'informations, qu'elles soient correctes ou incorrectes. Nous implémentons des stratégies de confidentialité dès la conception, en assurant que les données utilisées respectent les principes de limitation de la finalité et en donnant aux utilisateurs le contrôle sur leurs informations.
Notre expertise en IA nous permet de naviguer ces défis avec agilité, en développant des solutions qui non seulement respectent la vie privée mais qui renforcent également la confiance de nos clients et de leurs utilisateurs finaux. Nous croyons fermement que le respect de la confidentialité n'est pas un obstacle à l'innovation, mais un fondement sur lequel elle peut s'épanouir de manière durable et éthique.
La confidentialité dans l'ère des LLMs est un domaine complexe mais essentiel. En tant qu'agence digitale à la pointe de l'innovation, nous sommes dédiés à fournir des solutions IA personnalisées qui respectent et protègent la vie privée de tous. Nous sommes convaincus que le dialogue ouvert et l'éducation sur ces enjeux permettent de construire un avenir numérique où la technologie enrichit sans compromettre.
Comment répondre à ces enjeux ?
Les avantages du Self-Hosting pour les LLMs
Parmi les réponses aux enjeux présentés par l’IA, le self-hosting (auto-hébergement) est une démarche qui permet de reprendre le contrôle sur la confidentialité des données propres à chaque entreprise.
Les bénéfices du Self-Hosting en 3 points
Le self-hosting des LLMs offre plusieurs avantages significatifs, particulièrement en termes de sécurité et de personnalisation. Il nous évite également de dépendre des fournisseurs :
Premièrement, le self-hosting permet une maîtrise complète sur la confidentialité des données
Dans un monde où les préoccupations autour de la confidentialité des données ne cessent de croître, cette maîtrise est indispensable. En hébergeant les LLMs en interne, les entreprises peuvent s'assurer que leurs données, y compris les informations sensibles, restent sous leur contrôle total, éliminant ainsi les risques associés à la transmission de données à des tiers.
Deuxièmement, le self-hosting offre une flexibilité sans précédent en termes de personnalisation.
Les entreprises peuvent adapter les LLMs à leurs besoins spécifiques, optimisant ainsi l'efficacité et l'efficience des réponses fournies par les modèles. Cette personnalisation est cruciale pour les industries réglementées ou celles qui dépendent fortement de données propres et spécifiques à leur secteur.
Troisièmement, le self-hosting permet d'éviter le verrouillage par un fournisseur spécifique
De ce fait, nous disposons d’une liberté et flexibilité accrues pour évoluer et s'adapter aux changements technologiques sans contraintes.
Construire une stack LLM pour le Self-Hosting
Pour commencer, qu’est ce qu’une “stack”?
Une stack représente l'ensemble des technologies et composants utilisés pour développer et faire tourner un produit, logiciel ou solution.
La construction d'une stack LLM pour le self-hosting implique plusieurs considérations clés, allant de la sélection de la technologie appropriée à l'intégration et à la maintenance des systèmes. Chez In Astra, nous conseillons et réalisons l’ensemble de ces tâches pour nos clients afin de les aider à naviguer dans cet écosystème complexe, en sélectionnant et en personnalisant les solutions de self-hosting qui correspondent le mieux à leurs exigences spécifiques.
L'hébergement interne des LLMs permet aux clients d’In Astra de bénéficier d'une infrastructure de machine learning sécurisée et scalable. En simplifiant le déploiement et la gestion des applications d'IA à travers nos modes de développement, nous permettons aux entreprises de se concentrer sur l'innovation plutôt que sur les opérations d'infrastructure.
Nous nous engageons à fournir à nos clients les conseils, les outils et les solutions nécessaires pour exploiter pleinement le potentiel des LLMs tout en maintenant un contrôle total sur leurs données et leur infrastructure. En adoptant une approche proactive et informée du self-hosting, les entreprises peuvent non seulement renforcer leur sécurité et leur conformité, mais aussi ouvrir de nouvelles voies d'innovation et de croissance.
Dans notre exploration des modes de réponse à la protection des données, nous abordons maintenant diverses techniques de confidentialité des données essentielles dans l'ingénierie des données. Chez In Astra nous soulignons l'importance de ces méthodes pour garantir la sécurité et la confidentialité des informations traitées par les solutions IA que nous proposons à nos clients.
Pseudonymisation : hashage et tokenisation
La pseudonymisation est une procédure de gestion des données qui remplace les informations personnellement identifiables par un ou plusieurs identifiants artificiels. Bien que cette méthode renforce la confidentialité, la réglementation RGPD considère toujours les données pseudonymisées comme des informations personnelles identifiables (PII) car la ré-identification est possible avec des informations supplémentaires.
Hashage : Utilise une fonction à sens unique pour convertir les entrées en une chaîne de caractères fixe, améliorant ainsi la sécurité des données. Le processus peut être renforcé en ajoutant un sel, une chaîne aléatoire, pour compliquer les tentatives d'attaques.
Tokenisation : Remplace les données sensibles par des symboles d'identification uniques, stockant les données originales dans un emplacement sécurisé. Cette approche est réversible, permettant de restaurer les données originales à partir du token.
Anonymisation : suppression et généralisation
L'anonymisation vise à modifier ou supprimer des données personnelles de manière à ce qu'elles ne puissent plus être associées à un individu. Contrairement à la pseudonymisation, l'anonymisation est un processus irréversible.
Suppression : Implique l'élimination de données sensibles d'un enregistrement, telles que le nom ou l'adresse, tout en conservant d'autres données comme la date de naissance.
Généralisation : Remplace les données sensibles par des valeurs plus générales, comme remplacer la date de naissance exacte par l'année de naissance ou regrouper les adresses en régions plus larges pour réduire la précision des informations.
Concevoir des schémas de sécurité des données efficaces
Normalisation des champs pour une meilleure analyse
La normalisation des champs est une méthode reconnue pour homogénéiser le nom, la définition et le type de données d'un champ spécifique à travers différents ensembles de données. Cela facilite l'intégration des données, améliore la corrélation, augmente la productivité, réduit les erreurs de données et promeut la portabilité des données.
Classes de base et nomenclature des champs
En concevant des classes de base et en établissant une nomenclature des champs cohérente, nous pouvons mieux structurer et comprendre les données, rendant l'analyse plus efficace et réduisant les incohérences.
Détecter les informations sensibles grâce à l’apprentissage automatique
Classification des documents sensibles
L'apprentissage automatique peut-être utilisé pour classer les documents en fonction de leur sensibilité, employant des modèles tels que les forêts aléatoires (Random Forest Classifier Model) pour réduire le surajustement et améliorer la précision de la classification. De plus, des expressions régulières (regex) sont utilisées pour détecter des motifs spécifiques de texte, ciblant efficacement les informations sensibles ou personnelles.
Pipeline automatisé pour la détection et la réponse en temps réel
Avec ces techniques de détection, peut également être mis en place un pipeline automatisé pour une détection et une réponse en temps réel, alertant les utilisateurs lorsque des documents sensibles sont identifiés et permettant une rétroaction pour améliorer continuellement nos modèles.
Ces méthodes de protection des données jouent un rôle crucial dans la sécurisation des informations traitées par les technologies d'intelligence artificielle, garantissant que les solutions que nous développons pour nos clients ne compromettent pas la confidentialité ou la sécurité des données. En intégrant ces techniques dans nos pratiques d'ingénierie des données, nous renforçons notre engagement envers la création de solutions IA responsables et sécurisées, répondant aux normes les plus élevées en matière de protection des données.
CONCLUSION
Dans cette arène numérique en perpétuelle mutation, l'émergence de l'Intelligence Artificielle (IA) et des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs) s'impose comme un véritable tournant. Un monde de possibilités s'ouvre, promettant de révolutionner les entreprises de tous horizons. Mais avec de grands pouvoirs viennent de grandes responsabilités. Chez In Astra, nous naviguons à la frontière de cette révolution, armés d'une conscience aiguë des défis qui se dressent, notamment en matière de sécurité et de confidentialité des données.
Faire face aux risques liés à la sécurité des données
Les risques associés à l'utilisation des LLMs et de l'IA en général sont multiples et variés, allant de la fuite d'informations personnelles à la propagation d'informations incorrectes ou trompeuses. La pseudonymisation et l'anonymisation, bien que puissantes, ne sont pas infaillibles et exigent une manipulation soigneuse pour éviter la ré-identification des individus. Le self-hosting, bien qu'offrant un contrôle accru sur les données, implique également une responsabilité plus grande en termes de sécurité et de conformité réglementaire. Ces enjeux soulignent la nécessité d'une vigilance constante et d'une adaptation continue aux nouvelles menaces.
Bouclier numérique : les réponses à ces risques
Face à ces défis, In Astra adopte une approche proactive, intégrant des stratégies de pointe pour assurer la protection des données. Nous employons des techniques avancées de confidentialité des données telles que la pseudonymisation et l'anonymisation, tout en explorant des solutions de self-hosting pour offrir aux entreprises un contrôle maximal sur leurs informations. Nous utilisons également l'apprentissage automatique pour détecter et classer les informations sensibles, minimisant ainsi le risque de fuites de données. Notre engagement envers l'innovation sécurisée se manifeste également dans la conception de schémas de sécurité des données efficaces, garantissant l'intégrité et la confidentialité des informations traitées par nos solutions IA.
L'expertise In Astra
En tant qu'expert en solutions IA, In Astra se distingue non seulement par notre capacité à naviguer dans le paysage complexe de la technologie moderne, mais également par notre engagement envers la construction d'un avenir numérique sûr et éthique. Nous reconnaissons que la confiance de nos clients et de leurs utilisateurs finaux repose sur notre capacité à protéger les données personnelles et à garantir la sécurité de nos solutions. C'est pourquoi nous adoptons une approche transparente et responsable, assurant que toutes nos innovations sont conformes aux normes les plus strictes de confidentialité et de sécurité des données.
Dans un monde où l'IA transforme chaque aspect de notre vie, les entreprises qui réussissent seront celles qui embrassent l'innovation tout en garantissant la sécurité et la confidentialité des données. Chez In Astra, nous nous engageons à être ces leaders, en offrant à nos clients des solutions IA personnalisées qui non seulement répondent à leurs besoins uniques, mais le font de manière responsable et sécurisée. En naviguant ensemble dans ce paysage numérique en évolution, nous façonnons un avenir où la technologie enrichit la vie sans compromettre la confidentialité ou la sécurité. C'est notre engagement envers nos clients et le monde.
Retrouvez ici toutes les informations complémentaires relatives à notre politique de confidentialité ainsi que nos CGU.
