Le respect volontaire des directives éthiques en matière d'IA contribue à renforcer la confiance des clients. La mise en œuvre de contrôles de sécurité, d'une surveillance humaine et d'une transparence totale est essentielle, tout comme la conformité réglementaire. Pour y parvenir, il est indispensable de procéder à des tests continus, à des authentifications et à des mesures de sécurité renforcées, tout en adoptant une approche ouverte et transparente.
Les directives éthiques volontaires relatives à l'utilisation de l'IA sont importantes pour de nombreuses raisons, notamment pour renforcer la confiance des clients. Une enquête menée par KPMG a révélé que 63 % des personnes interrogées aux États-Unis s'inquiètent de la capacité de l'IA générative à compromettre leur vie privée et à exposer leurs données à des violations et à des utilisations abusives.
L'utilisation de contrôles de sécurité, le respect des directives éthiques et la supervision humaine des activités des chatbots peuvent contribuer à instaurer la confiance auprès des clients. Mais il est également important d'être transparent sur la manière dont vous utilisez l'IA et dont les données des clients sont collectées, utilisées, stockées et partagées.
Garantir la conformité
La loi européenne sur l'intelligence artificielle fournit un cadre pour le développement et le déploiement de systèmes d'IA dans l'UE. Bien qu'il n'existe pas encore de législation nationale sur l'IA aux États-Unis, un décret présidentiel sur l'IA donne un aperçu de ce qui va arriver.
Mais il existe également des réglementations en matière de confidentialité qui s'appliquent à l'IA. En Europe, le règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'UE impose aux entreprises de prendre des mesures pour anonymiser et crypter les données personnelles. Aux États-Unis, la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA) impose des normes strictes en matière de collecte et de traitement des données.
Il existe également des lois sur la confidentialité spécifiques à certains secteurs, telles que la loi HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) pour les données relatives aux soins de santé et la loi GLBA (Gramm-Leach-Bliley Act) pour les données financières. Toute violation de ces lois peut entraîner de lourdes amendes et nuire à la réputation de l'entreprise concernée.
En d'autres termes, intégrer l'IA dans votre centre d'appels peut être plus complexe que le simple ajout d'un serveur vocal interactif (SVI), qui repose sur un nombre limité de réponses prédéfinies aux questions des clients. Les systèmes d'IA « apprennent » en permanence à partir d'ensembles de données. La sécurité est donc primordiale non seulement avant, mais aussi pendant et même après leur déploiement.
Conseils pour assurer la sécurité de votre IA
Tests continus : les tests doivent être effectués tout au long du processus de développement afin de détecter les problèmes avant qu'ils ne deviennent critiques. Mais les tests ne s'arrêtent pas une fois votre solution d'IA déployée. Vous devrez tester et surveiller votre environnement de manière proactive, car la technologie évolue constamment, tout comme les méthodes des cybercriminels.
Authentification : les chats peuvent être davantage protégés grâce à l'authentification, une méthode éprouvée qui exige de l'utilisateur qu'il confirme son identité par le biais de diverses mesures de vérification, telles que l'envoi d'un code d'accès à usage unique par SMS. Il existe différentes formes d'authentification, notamment l'authentification à deux facteurs, l'authentification multifactorielle et les délais d'expiration.
Autres contrôles de sécurité : pour adopter une approche de « défense en profondeur », déployez des mesures de sécurité contre les logiciels malveillants et les menaces réseau, ainsi que des outils spécifiques tels qu'un pare-feu d'application Web (WAF) qui bloque les adresses malveillantes.
En bref :
- Les directives éthiques en matière d'IA renforcent la confiance des clients ; 63 % des personnes interrogées aux États-Unis s'inquiètent des risques liés à la confidentialité de l'IA générative.
- Il est essentiel d'utiliser des contrôles de sécurité et une surveillance humaine, et d'être transparent quant aux pratiques en matière de données.
- Le respect des réglementations telles que le RGPD, le CCPA, l'HIPAA et le GLBA est essentiel pour une gestion responsable des données.
- Des tests continus, l'authentification et des mesures de sécurité (par exemple, WAF) sont essentiels pour maintenir la sécurité de l'IA.
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