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Sécurité des données, cycle de vie et stratégie pour les applications d'IA générative
Romain Vivier, Amazon Web Services
Juillet 2025 (historique du document)
L'IA générative transforme le paysage des entreprises. Il permet des niveaux d'innovation, d'automatisation et de différenciation concurrentielle sans précédent. Cependant, la capacité à exploiter tout son potentiel dépend non seulement de modèles puissants, mais également d'une stratégie de données solide et ciblée. Ce guide décrit les défis spécifiques aux données qui se posent dans le cadre des initiatives d'IA générative et propose des directives claires sur la manière de les surmonter et d'obtenir des résultats commerciaux significatifs.
L'un des changements les plus fondamentaux apportés par l'IA générative est sa dépendance à de grands volumes de données multimodales et non structurées. L'apprentissage automatique traditionnel repose généralement sur des ensembles de données structurés et étiquetés. Cependant, les systèmes d'IA générative apprennent à partir de textes, d'images, de sons, de codes et de vidéos qui sont souvent non étiquetés et très variables. Organisations doivent donc réévaluer et étendre leurs stratégies de données traditionnelles pour inclure ces nouveaux types de données. Cela les aide à créer des applications plus sensibles au contexte, à améliorer l'expérience utilisateur, à augmenter la productivité et à accélérer la génération de contenu, tout en réduisant le recours à la saisie manuelle.
Le guide décrit le cycle de vie complet des données qui permet un déploiement efficace de l'IA générative. Cela inclut la préparation et le nettoyage d'ensembles de données à grande échelle, la mise en œuvre de pipelines de génération augmentée (RAG) pour maintenir le contexte des modèles à jour, le peaufinage des données spécifiques au domaine et l'établissement de boucles de rétroaction continues. Lorsqu'elles sont effectuées correctement, ces activités améliorent les performances et la pertinence du modèle. Ils apportent également une valeur commerciale tangible grâce à une diffusion plus rapide des cas d'utilisation de l'IA, à une meilleure aide à la décision et à une plus grande efficacité des opérations.
La sécurité et la gouvernance sont présentées comme les piliers essentiels du succès. Le guide explique comment protéger les informations sensibles, renforcer les contrôles d'accès et faire face aux risques (tels que les hallucinations, l'empoisonnement des données et les attaques antagonistes). L'intégration de pratiques de gouvernance et de surveillance robustes dans le flux de travail de l'IA générative répond aux exigences de conformité réglementaire, contribue à protéger la réputation de l'entreprise et renforce la confiance interne et externe dans les systèmes d'IA. Il aborde également les défis de l'IA agentique liés aux données et souligne le besoin de gestion des identités, de traçabilité et de sécurité robuste dans les systèmes basés sur des agents.
Ce guide relie également la stratégie en matière de données à chaque phase de l'adoption de l'IA générative : conception, expérimentation, lancement et mise à l'échelle. Pour en savoir plus sur ce modèle, voir Modèle de maturité pour l'adoption de l'IA générative AWS. À chaque étape, l'organisation doit aligner son infrastructure de données, son modèle de gouvernance et son état de préparation opérationnelle sur ses objectifs commerciaux. Cet alignement permet d'accélérer le processus de production, d'atténuer les risques et de garantir que les solutions d'IA générative puissent évoluer de manière responsable et durable dans l'ensemble de l'entreprise.
En résumé, une stratégie de données robuste est une condition préalable au succès de l'IA générative. Organisations qui considèrent les données comme un actif stratégique et investissent dans la gouvernance, la qualité et la sécurité sont mieux placées pour déployer l'IA générative en toute confiance. Ils peuvent passer plus rapidement de l'expérimentation à la transformation à l'échelle de l'entreprise et obtenir des résultats mesurables, tels que l'amélioration de l'expérience client, l'efficacité opérationnelle et un avantage concurrentiel à long terme.
Public visé
Ce guide est destiné aux dirigeants d'entreprise, aux professionnels des données et aux décideurs technologiques qui souhaitent élaborer et mettre en œuvre une stratégie de données robuste et évolutive pour l'IA générative. Les recommandations de ce guide s'adressent aux entreprises qui entreprennent ou poursuivent leur transition vers l'IA générative. Il vous aide à aligner votre stratégie de données, votre gouvernance et vos cadres de sécurité afin de maximiser la valeur commerciale et les avantages de l'IA générative. Pour comprendre les concepts et les recommandations de ce guide, vous devez connaître les concepts fondamentaux de l'IA et des données, ainsi que les bases de la gouvernance informatique et de la conformité des entreprises.
Objectifs
La modification de votre stratégie de données conformément aux recommandations de ce guide peut présenter les avantages suivants :
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Découvrez en quoi les exigences et les pratiques en matière de données diffèrent entre le ML traditionnel et l'IA générative, et comprenez ce que ces différences signifient pour la stratégie de données de votre entreprise.
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Comprenez les différences entre les données structurées et étiquetées pour le ML traditionnel et les données multimodales non structurées qui alimentent l'IA générative.
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Au-delà des pratiques établies de machine learning, découvrez pourquoi les modèles d'IA générative nécessitent de nouvelles approches en matière de préparation, d'intégration et de gouvernance des données.
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Découvrez comment la synthèse de données par le biais de l'IA générative peut accélérer les cas d'utilisation du ML plus traditionnels.
