Les risques de l'utilisation de l'IA dans la gestion des risques technologiques (et comment les atténuer)

L'intelligence artificielle(IA) a le potentiel de révolutionner la pratique de la gestion des risques pour les tiers. Cependant, les gestionnaires de risques pour les tiers doivent comprendre les limites et les risques actuels de l'IA - et préparer une stratégie d'atténuation. Voici cinq risques et mesures d'atténuation que vous devriez prendre en compte lorsque votre organisation évalue la manière dont l'IA peut soutenir votre programme de gestion des risques liés aux tiers.

1. Qualité des données et risques de biais

Les modèles d'IA dépendent fortement de la qualité et de l'exactitude des données. Des données de mauvaise qualité peuvent conduire à des évaluations de risques erronées, tandis que des données biaisées peuvent perpétuer un traitement injuste des fournisseurs ou des tiers.

Pour atténuer ce risque, mettez en œuvre des pratiques solides de gouvernance des données, y compris la validation, le nettoyage et l'enrichissement des données. Contrôler et auditer en permanence les données pour s'assurer de leur exactitude et de leur exhaustivité. Enfin, utiliser des ensembles de données diversifiés et représentatifs pour corriger les biais dans les modèles d'IA.

2. Manque de transparence et de compréhension

Les modèles d'IA peuvent être très complexes et difficiles à interpréter. Le manque de transparence et de compréhension peut susciter des inquiétudes quant à la validité des évaluations des risques par des tiers et des processus de prise de décision.

Pour y remédier, utilisez des algorithmes et des modèles d'IA qui proposent des interprétations et des explications. Choisissez des outils d'IA qui expliquent comment le modèle est parvenu à des scores de risque ou à des prédictions spécifiques. L'utilisation de systèmes d'IA transparents vous aidera à instaurer la confiance avec les parties prenantes et à renforcer la conformité réglementaire.

3. Risques liés à la cybersécurité et à la confidentialité des données

Les systèmes d'IA qui traitent les risques sensibles et les données des fournisseurs deviennent des cibles attrayantes pour les cyber-attaques et les violations de données. Pour atténuer les inquiétudes concernant cyber et la confidentialité des données :

• Mettre en œuvre des mesures de cybersécurité solides, y compris le cryptage, les contrôles d'accès et des audits de sécurité réguliers.
• Réaliser des évaluations de l'impact sur la vie privée afin d'identifier et de traiter les risques potentiels en matière de protection de la vie privée.
• Valider les contrôles par rapport aux cadres de cybersécurité couramment utilisés, tels que NIST, ISO, SOC 2 ou CIS.
• Utiliser les cadres pour se conformer aux réglementations relatives à la protection des données afin de sauvegarder les informations sensibles.

Pour vous assurer que votre utilisation ne porte pas atteinte aux droits de vos clients, veillez à impliquer les équipes juridiques et de conformité de votre organisation, ainsi que les auditeurs externes, avant d'évaluer les technologies d'IA.