Les entreprises privilégient l'IA locale pour sécuriser les données
Les entreprises optent de plus en plus pour des solutions d'IA qui opèrent dans leur environnement de données existant, privilégiant la sécurité et le contrôle à la migration d'informations sensibles vers des plateformes externes.
Les entreprises modifient leur approche de l'adoption de l'IA, privilégiant les solutions qui apportent des capacités d'intelligence artificielle à leurs propres données plutôt que de migrer des informations propriétaires vers des plateformes tierces. Cette démarche répond aux préoccupations croissantes concernant la sécurité des données, le contrôle et les risques potentiels liés à l'exposition d'actifs d'entreprise sensibles.
De nombreuses organisations ont investi massivement dans la construction de systèmes internes sécurisés et hésitent à risquer cette infrastructure pour des modèles d'IA externes. Les avantages perçus de l'efficacité de l'IA sont de plus en plus pesés par rapport au risque de perdre le contrôle des données critiques. Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a souligné ce point, notant que l'utilisation de l'IA nécessite souvent la divulgation de connaissances propriétaires, ce qui représente essentiellement un "double paiement".
Les préoccupations concernant les violations de données et la prolifération des outils d'IA non autorisés animent cette tendance. Le rapport d'IBM sur le coût des violations de données a indiqué que l'"IA fantôme" était impliquée dans 20 % des violations, entraînant des coûts importants. Par conséquent, les entreprises recherchent des déploiements d'IA qui peuvent fonctionner au sein de leurs clouds privés, de leurs environnements hybrides ou de leurs installations sur site.
Des réglementations plus strictes, telles que le règlement européen sur l'IA (EU AI Act), et des normes émergentes comme l'ISO 42001 pour la gouvernance de l'IA influencent également les décisions. La cybersécurité est désormais considérée comme le principal obstacle à la stratégie d'IA par 80 % des dirigeants, selon KPMG. Les entreprises exigent des fournisseurs la capacité de conserver les données au sein de leurs périmètres de gouvernance et d'assurer l'auditabilité ainsi que la flexibilité de permutation des modèles sans réexposer les données.