Comment les gestionnaires de risques tiers peuvent-ils s'informer sur l'IA et la ML ?

Comprendre les applications de gestion des risques de tiers pour l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, et accéder à des ressources pour explorer comment utiliser ces technologies impactantes dans votre rôle professionnel.
Par :
Brad Hibbert
,
Directeur général des opérations et directeur de la stratégie
07 août 2023
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Grâce à ChatGPT et à d'autres applications similaires, l'intelligence artificielle (IA) et ses utilisations potentielles sont au cœur de nombreuses conversations. Naturellement, il y a beaucoup de confusion sur ce qu'est exactement l'IA et sur la façon dont elle peut nous être utile dans notre travail. En tant que gestionnaire de risques pour les tiers, vous devez vous tenir au courant des derniers développements en matière d'IA et d'apprentissage automatique (ML) et comprendre comment utiliser ces technologies pour améliorer vos processus de gestion des risques tout en évitant leurs pièges potentiels.

Ce billet définit les termes liés à l'IA, explique comment l'IA peut bénéficier aux programmes de gestion des risques des tiers (TPRM) et recommande des ressources pour apprendre à utiliser l'IA afin d'être plus efficace dans votre rôle professionnel.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle (IA) est un domaine de l'informatique qui vise à créer des machines capables d'effectuer des tâches qui requièrent généralement l'intelligence humaine. Les systèmes d'IA utilisent des algorithmes et de grands ensembles de données pour traiter l'information, reconnaître des modèles et faire des prédictions ou des recommandations éclairées. Les avantages de l'IA comprennent l'automatisation des tâches, l'amélioration de la résolution des problèmes, l'amélioration de la prise de décision, etc.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs performances au fil du temps sans être explicitement programmés. C'est comme si l'on apprenait à un ordinateur à reconnaître de manière autonome des modèles et à faire des prédictions sur la base d'exemples qu'il a déjà vus.

L'apprentissage automatique peut être classé en plusieurs catégories, notamment l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement. Chaque type a des applications et des cas d'utilisation spécifiques en matière de gestion des risques, notamment :

  • Apprentissage supervisé : Dans cette approche, le modèle apprend à partir de données étiquetées, où les entrées sont associées à des sorties correspondantes. Il peut être utilisé pour l'évaluation du risque de crédit, la détection des fraudes et la prédiction du prix des actifs.
  • Apprentissage non supervisé : Ce type d'apprentissage traite des données non étiquetées et se concentre sur la recherche de modèles, de relations ou de groupes au sein des données. L'apprentissage non supervisé peut contribuer à la détection des anomalies et à l'identification des risques.
  • Apprentissage par renforcement : Cette technique implique un agent qui apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement et en recevant un retour d'information sous forme de récompenses ou de pénalités. Elle trouve des applications dans l'optimisation des portefeuilles et la gestion dynamique des risques.

Comment l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent aider votre programme de gestion des risques liés aux tiers

En tant que gestionnaire de risques, être bien informé sur l'IA et l'apprentissage automatique vous permettra d'exploiter le potentiel de ces technologies, d'identifier les risques potentiels liés à leur mise en œuvre et de prendre des décisions éclairées sur la façon de les exploiter de manière efficace et responsable dans vos stratégies de gestion des risques pour les tiers.

Voici quelques-unes des façons dont vous pouvez tirer parti de l'IA dans votre programme de gestion des risques de tiers:

  • Automatisation des tâches : Les systèmes alimentés par l'IA peuvent rationaliser les évaluations de routine des risques pour les tiers, l'analyse des données et la production de rapports. Cela améliore l'efficacité et la précision tout en aidant les gestionnaires de risques de tiers à se concentrer sur des activités de plus haut niveau.
  • Analyse prédictive : Les modèles d'IA peuvent analyser les données historiques et les modèles pour prédire les risques potentiels, ce qui vous aide à prendre des mesures proactives pour les atténuer.
  • Détection des anomalies : Les algorithmes d'IA peuvent identifier des modèles ou des comportements inhabituels qui peuvent indiquer une fraude, des failles de sécurité ou d'autres risques.

Quel sera l'impact de l'IA sur votre programme de TPRM ?

Lisez notre rapport de 16 pages pour découvrir comment l'IA peut réduire les coûts de gestion des risques de tiers, ajouter de l'échelle et permettre une prise de décision plus rapide.

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6 recommandations pour les gestionnaires de risques tiers qui veulent en savoir plus sur l'IA et la ML

S'initier à l'IA et à l'apprentissage automatique peut sembler intimidant, mais il existe plusieurs moyens accessibles et pratiques pour commencer. Voici six recommandations pour vous aider à approfondir vos connaissances dans ce domaine :

1. Suivre des cours et des tutoriels en ligne

De nombreuses plateformes proposent des cours en ligne et des tutoriels sur l'IA et l'apprentissage automatique adaptés aux débutants. Recherchez des cours conçus spécifiquement pour les professionnels non techniques. Ces cours fournissent souvent un aperçu de haut niveau des concepts, des applications et des risques potentiels associés à l'IA et à l'apprentissage automatique. Voici quelques plateformes populaires pour l'apprentissage en ligne :

2. Participer à des ateliers et à des séminaires

Recherchez des ateliers, des séminaires ou des webinaires organisés par des experts du secteur ou des organisations qui se concentrent sur l'IA et l'apprentissage automatique à l'intention d'un public non technique. Ces événements offrent souvent des perspectives pratiques et des exemples du monde réel qui peuvent vous aider à comprendre la pertinence et les implications de l'IA dans la gestion des risques.

3. Lire des livres et des articles

Il existe de nombreux ouvrages et articles destinés à des lecteurs non spécialistes qui expliquent l'IA et l'apprentissage automatique en termes simples. Recherchez des ouvrages ou des articles publiés dans des revues spécialisées dans les affaires ou la gestion des risques. Ces ressources peuvent constituer une base solide et vous aider à comprendre les implications plus larges de l'IA dans votre domaine.

4. Collaborer avec des collègues techniques

Engagez des discussions avec des collègues ou des équipes ayant une expertise en matière d'IA et d'apprentissage automatique. En collaborant avec eux, vous pouvez avoir un aperçu de la façon dont ces technologies sont utilisées dans des applications pratiques et comprendre les défis et solutions potentiels du point de vue de la gestion des risques.

5. Participer aux événements de l'industrie

Assistez à des conférences, des tables rondes et des événements sectoriels axés sur l'IA, l'apprentissage automatique et la gestion des risques des tiers. Ces événements offrent des possibilités de réseautage, et vous pouvez apprendre des professionnels qui ont mis en œuvre des solutions d'IA dans leur organisation. Écouter des études de cas et des exemples de réussite peut vous aider à comprendre les avantages et les limites de ces technologies.

6. N'oubliez pas votre responsabilité réglementaire

La confidentialité et la sécurité des données font partie des préoccupations les plus importantes concernant l'IA et l'apprentissage automatique. Les entreprises qui utilisent l'IA doivent se conformer à des réglementations strictes en matière de protection des données, comme le règlement général sur la protection des données (RGPD) dans l'Union européenne ou des lois similaires dans d'autres régions. Les entreprises doivent collecter, stocker et traiter les données de manière responsable et avec le consentement de l'utilisateur. De nouvelles lois et lignes directrices étant continuellement proposées et mises en œuvre, il est crucial de se référer aux dernières réglementations et évolutions dans des régions et des secteurs spécifiques.

Passez à l'étape suivante de votre parcours en matière d'IA et de ML

N'oubliez pas que vous n'avez pas besoin de devenir un expert technique de l'IA et de l'apprentissage automatique. En tant que gestionnaire des risques de tiers, votre objectif est de comprendre ces technologies, leurs implications et la manière dont elles peuvent améliorer vos stratégies de gestion des risques de tiers. Concentrez-vous sur l'apprentissage des concepts fondamentaux, la compréhension des applications pertinentes et restez informé du paysage évolutif de l'IA dans votre secteur. Au fil du temps, vous pourrez vous appuyer sur ces connaissances et collaborer avec des experts techniques pour prendre des décisions et formuler des recommandations éclairées dans le cadre de vos fonctions.

Pour en savoir plus sur la façon dont votre organisation peut tirer parti des technologies d'IA et de ML pour améliorer votre programme TPRM, lisez Comment exploiter la puissance de l'IA dans la gestion des risques liés aux tiers, ou demandez une démo pour une session de stratégie dès aujourd'hui.

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Brad Hibbert
Directeur général des opérations et directeur de la stratégie

Brad Hibbert apporte plus de 25 ans d'expérience de direction dans l'industrie du logiciel, en alignant les équipes commerciales et techniques sur la réussite. Il a rejoint Prevalent après avoir travaillé pour BeyondTrust, où il a assumé la direction de la stratégie des solutions, de la gestion des produits, du développement, des services et du support en tant que COO et CSO. Il a rejoint BeyondTrust via l'acquisition d'eEye Digital Security par la société, où il a contribué au lancement de plusieurs premières sur le marché, notamment des solutions de gestion de la vulnérabilité pour les technologies de cloud computing, de mobilité et de virtualisation.

Avant eEye, Brad a occupé le poste de vice-président de la stratégie et des produits chez NetPro avant son acquisition en 2008 par Quest Software. Au fil des ans, Brad a obtenu de nombreuses certifications industrielles pour soutenir ses activités de gestion, de conseil et de développement. Brad a obtenu un baccalauréat en commerce, une spécialisation en systèmes d'information de gestion et un MBA de l'Université d'Ottawa.

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