Automatiser l’application des principes d’utilisation responsable de l’IA avec l’IA agentique dans les triplets numériques

Comment les agents des triplets numériques assurent un déploiement responsable de l’IA

Au cours des trois dernières années, nous avons vu comment les technologies auparavant spécialisées de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (AM) ont révolutionné divers secteurs grâce à l’évolution rapide des capacités et à l’accessibilité accrue des solutions agentiques et d’IA générative. Maintenant, grâce à un meilleur accès à ces technologies, nous commençons à constater les progrès et les gains d’efficacité sans précédent qu’elles procurent. Comme elles continuent d’évoluer rapidement et que le taux d’adoption augmente, nous devons garder à l’esprit que de plus grandes capacités s’accompagnent de plus grandes responsabilités.

Il est primordial d’assurer une utilisation responsable de l’IA pour prévenir les erreurs, les failles de sécurité ou de protection des données personnelles, ou l’utilisation abusive, ainsi que les risques et les conséquences inattendus, et ultimement pour tirer profit des investissements en intelligence artificielle. L’IA agentique dans les triplets numériques offre une solution prometteuse pour appliquer de façon autonome ces principes, favorisant l’automatisation et la cohérence du déploiement éthique de l’IA dans l’ensemble des secteurs d’activité.

Comprendre les triplets numériques et l’IA agentique

Les triplets numériques ont évolué avec l’introduction de l’IA générative pour rapprocher l’information et les données des entreprises et des décideurs. Le concept de triplets numériques pousse la modélisation numérique encore plus loin en ajoutant une interaction en temps réel fondée sur l’IA entre trois éléments connectés : le monde physique, le modèle virtuel et les résultats futurs potentiels.

Les triplets numériques incarnent une forme d’IA agentique en raison de la capacité de déclencher des agents d’IA polyvalents et contextuels pour qu’ils agissent de façon autonome afin d’exécuter une tâche en fonction de la requête ou de l’invite d’un utilisateur. Prenez l’exemple d’une requête soumise à une équipe d’assistants spécialisés où la collecte et l’analyse des données et l’analyse des options sont nécessaires pour éclairer une décision complexe.

L’IA agentique permet à un utilisateur de déclencher un ensemble coordonné d’actions qui lui procurent les renseignements et les perspectives dont il a besoin. Ces actions sont effectuées par des agents qui décident quelles sources de données utiliser, évaluent la qualité de l’information et les tendances à partir de données et de sources disparates, interagissent avec leur environnement et de multiples entrepôts de données en temps réel et collaborent avec les utilisateurs par du texte, la parole, des images et des tableaux.

Contrairement aux modèles traditionnels d’intelligence artificielle, comme l’automatisation intelligente ou les modèles d’apprentissage des langues par IA générative qui sont déclenchés par des requêtes de l’utilisateur ou des actions codées, l’IA agentique dans les triplets numériques met à jour et affine continuellement ses connaissances grâce à des interactions continues entre l’entité physique, sa représentation numérique et le contexte opérationnel. Cette boucle de rétroaction continue permet aux triplets numériques de s’adapter et de réagir de façon proactive en fournissant des conseils et des renseignements en temps réel qui reflètent la nature dynamique des systèmes qu’ils modélisent.

Collaboration entre divers agents « assurant l’utilisation responsable »

Imaginez une solution d’IA générative conçue pour fournir des recommandations personnalisées en matière de santé en fonction des données des utilisateurs. Dans ce scénario, plusieurs agents d’IA agentique travaillent ensemble pour améliorer la fiabilité, la sécurité et la protection des données personnelles du système tout en répondant aux requêtes des utilisateurs et aux exigences d’authentification et d’accès à l’information.

Les agents assurant l’utilisation responsable travaillent en parallèle avec les agents de recherche, de calcul et de génération pour s’assurer que la réponse à la requête respecte les directives d’utilisation responsable et de conformité, ce qui donne plus d’assurance à l’utilisateur final que la réponse du système d’intelligence artificielle est fiable et que l’information est sécurisée.

Dans ce scénario, les agents peuvent comprendre :

• Agent d’orchestration : coordonne et gère l’interaction entre la requête humaine et les différents agents d’IA, assurant un fonctionnement harmonieux et efficace. Cet agent gère la planification et l’exécution des tâches, optimise l’utilisation des ressources, comme la puissance de calcul, et minimise les conflits entre les agents.
• Agent de recherche : recherche et récupère efficacement les données pertinentes de plusieurs sources. Cet agent utilise des algorithmes de recherche avancés pour recueillir des informations précises et pertinentes, en s’assurant que la solution d’IA générative a accès aux données les plus pertinentes de la source la plus appropriée.
• Agent de préparation des données : traite des données numériques complexes et effectue des calculs ou des analyses sophistiqués au besoin. Cet agent veille à ce que toutes les analyses quantitatives soient exactes et actuelles, soutenant les processus décisionnels de la solution d’IA générative.
• Agent qualité : surveille continuellement les intrants et les extrants de données pour s’assurer que les données utilisées par la solution d’IA générative sont exactes et à jour. Cet agent utilise des algorithmes de détection des anomalies pour repérer et signaler les incohérences, les erreurs, les omissions ou les redondances dans les données, en corrigeant automatiquement les problèmes mineurs ou en les acheminant aux superviseurs humains aux fins de résolution. À lui seul, cet agent contribue à améliorer la qualité des données à la source et dans les pipelines de données.
• Agent de détection des biais : s’assure que les recommandations de la solution d’IA générative sont justes et impartiales. Cet agent analyse continuellement les décisions prises par l’intelligence artificielle, en cernant et en éliminant les biais qui pourraient survenir. Il utilise des algorithmes d’équité pour s’assurer que le système demeure impartial et transparent, et que les sources d’information sont pertinentes et représentatives de la population sur laquelle la requête porte.
• Agent de conformité de protection des données personnelles : applique des techniques de protection des données personnelles, comme la confidentialité différentielle et l’apprentissage fédéré. Par exemple, cet agent veille à ce que les données sensibles des utilisateurs soient anonymisées ou caviardées avant d’être utilisées pour entraîner les modèles d’IA générative. Il gère, surveille et suit de façon autonome l’accès aux données et leur utilisation, en veillant à ce que toutes les opérations soient conformes aux réglementations locales en matière de protection des données personnelles et au consentement des utilisateurs.
• Agent de surveillance de la sécurité : protège le système contre les menaces et renforce les exigences de conformité, comme la souveraineté des solutions et des données. Cet agent utilise des techniques avancées de cybersécurité pour détecter et atténuer les écarts dans les flux d’information, et détecter les menaces en temps réel. En plus de s’assurer que toutes les réponses respectent les règles d’accès aux données et d’authentification pour les utilisateurs, il analyse continuellement les vulnérabilités, applique des correctifs de sécurité et surveille toute tentative d’accès non autorisée, en veillant à ce que la solution d’IA générative demeure sécurisée contre les menaces externes et internes.
• Agent de génération : crée du texte et des images cohérents et adaptés au contexte en fonction des requêtes des utilisateurs. Cet agent utilise des modèles génératifs avancés pour produire un contenu de haute qualité, améliorant ainsi l’expérience globale de l’utilisateur.

Dans cet exemple, des agents d’IA agentique collaborent pour créer une solution d’IA générative transparente, robuste, sécurisée et conforme aux exigences en matière de protection des données personnelles, démontrant la capacité des triplets numériques à automatiser et à intégrer les principes d’utilisation responsable de l’IA dans des actions complexes déclenchées par l’humain.

Leçons apprises pour la mise en œuvre de l’IA agentique dans les triplets numériques

Nous pouvons également tirer parti des leçons apprises des utilisateurs précoces pour assurer une adoption réussie et la création de valeur de l’écosystème d’agents des triplets numériques :

Leçon 1 : Intégration aux systèmes existants

Pour réussir la mise en œuvre de l’IA agentique dans les triplets numériques, il est essentiel de superposer et d’intégrer ces systèmes à l’infrastructure existante afin de rentabiliser rapidement le capital investi. Il s’agit de créer des interfaces homogènes entre les systèmes physiques, les jumeaux numériques ou les données de surveillance, et les modèles et agents d’IA prédictifs. En harmonisant ces composantes, les organisations peuvent exploiter le plein potentiel des triplets numériques, ce qui permet aux utilisateurs d’interroger leurs données et leur infrastructure existantes et d’interagir avec celles-ci.

Leçon 2 : Apprentissage et adaptation continus

L’IA agentique dans les triplets numériques doit continuellement apprendre et s’adapter à l’évolution des environnements, aux données en temps réel et au contexte et aux exigences spécifiques de l’organisation et du cas d’utilisation. Il s’agit de mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage machine et des pipelines de données qui peuvent traiter de nouvelles données, cerner les tendances et mettre à jour les modèles d’IA en conséquence. L’apprentissage continu permet de s’assurer que le système d’IA demeure pertinent et efficace dans l’application des principes d’utilisation responsable de l’IA.

Leçon 3 : Collaboration humain-IA

Bien que l’IA agentique dans les triplets numériques puisse appliquer de façon autonome les principes d’utilisation responsable de l’IA, la surveillance humaine demeure cruciale. La mise en place d’un cadre de gestion collaboratif entre les systèmes d’IA et les opérateurs humains permet de s’assurer que les actions de l’IA sont conformes aux valeurs organisationnelles et aux normes éthiques. Les opérateurs humains peuvent apporter une compréhension contextuelle et intervenir au besoin, assurant ainsi une approche équilibrée pour le déploiement de l’IA.

Leçon 4 : Surveillance et évaluation continues

La surveillance et l’évaluation continues sont essentielles pour s’assurer que l’IA agentique dans les triplets numériques continue d’appliquer efficacement les principes d’utilisation responsable de l’IA. Les organisations doivent mettre en place des mécanismes d’évaluation périodique et surveiller les approches, la rétroaction et les améliorations pour maintenir l’intégrité et la fiabilité des systèmes d’IA.

Avantages de l’IA agentique dans les triplets numériques

Les avantages suivants sont obtenus grâce à l’application de solutions agentiques dans les modèles de triplets numériques.

Efficience et efficacité accrues
En appliquant de manière autonome les principes d’utilisation responsable de l’intelligence artificielle, l’IA agentique dans les triplets numériques améliore l’efficience et l’efficacité des investissements en IA. Ces systèmes peuvent rapidement cerner, signaler et régler les problèmes, ce qui réduit le besoin d’intervenir manuellement et simplifie les opérations.

Amélioration de la confiance et de l’adoption de l’innovation
L’automatisation de l’utilisation responsable des principes d’IA et l’élimination de la nécessité de valider manuellement les résultats de l’IA renforcent la confiance et l’acceptation des parties prenantes. L’IA agentique dans les triplets numériques promeut la transparence, l’équité et l’imputabilité, favorisant une perception positive à l’égard des systèmes d’IA et encourageant une adoption plus large.

Extensibilité et adaptabilité
Les triplets numériques offrent une extensibilité et une adaptabilité qui permettent aux organisations de déployer des systèmes d’intelligence artificielle dans divers domaines et environnements. En tirant parti des capacités prédictives et prescriptives des triplets numériques, les organisations peuvent relever les défis de façon proactive et optimiser la performance, et ce en commençant à petite échelle, en se familiarisant avec la solution, puis en élargissant son utilisation pour accroître sa valeur.

Se préparer aujourd’hui pour l’avenir de l’IA agentique dans les triplets numériques
L’IA agentique dans les triplets numériques représente une avancée importante dans l’application autonome des principes d’utilisation responsable de l’IA. En intégrant des modèles d’IA prédictifs et prescriptifs aux systèmes physiques et aux jumeaux numériques, ces systèmes peuvent relever de façon proactive les défis éthiques, juridiques et opérationnels. Malgré la complexité et les considérations qui s’imposent, les avantages d’une efficacité, d’une confiance et d’une extensibilité accrues font de l’IA agentique une solution prometteuse pour un déploiement responsable de l’IA.

Alors que les organisations continuent d’explorer et de mettre en œuvre des technologies d’intelligence artificielle, elles doivent accorder la priorité aux considérations éthiques, investir dans la gouvernance de l’IA et établir des cadres robustes pour assurer l’utilisation responsable et durable de l’IA. Apprenez-en davantage sur les capacités d’IA, les récits de réussite et le cadre d’utilisation responsable de l’IA de CGI. De plus, communiquez avec moi pour discuter de la façon dont nous pouvons aider votre organisation à obtenir des résultats fiables en matière d’IA.