Les données sont devenues un atout précieux pour les organisations de diverses industries. Cependant, dans des secteurs fortement réglementés tels que la santé et la finance, la conformité n’est pas seulement une obligation légale, mais un aspect fondamental pour établir la confiance et l’intégrité avec les clients. Étant donné que les modèles d’apprentissage automatique nécessitent des données diverses provenant de sources multiples, il devient crucial de trouver une solution conforme.
La gouvernance computationnelle est apparue comme une solution potentielle pour rendre les données disponibles pour l’apprentissage automatique tout en veillant à la gouvernance, à la sécurité et à la confidentialité.
La gouvernance computationnelle permet aux détenteurs de données de définir des niveaux de confidentialité et des contrôles d’accès sur les calculs. Cela garantit que seuls les calculs autorisés, conformes aux exigences du détenteur des données, sont exécutés, en respectant les réglementations sur la confidentialité et l’IA. En surveillant et en suivant l’utilisation des données, les entreprises peuvent se conformer aux réglementations telles que le RGPD et la HIPAA, protégeant ainsi la confidentialité et la sécurité des données personnelles. De plus, la gouvernance computationnelle joue un rôle crucial dans le développement de modèles d’IA éthiques et responsables, en particulier dans le domaine de la santé, où la confidentialité et la conformité sont primordiales.
Traditionnellement, les données perdent de leur valeur lorsqu’elles sont déplacées hors de leur environnement sécurisé. Cependant, l’apprentissage fédéré est une approche sécurisée pour former des modèles d’IA sans déplacer les données elles-mêmes. Cela permet aux détenteurs de données de rendre leurs données disponibles aux développeurs dans un environnement sécurisé, protégeant les données exclusives en tant qu’actif précieux. En conservant le contrôle sur les données et en respectant les exigences de résidence des données, les détenteurs peuvent dériver une valeur supplémentaire et se conformer aux réglementations telles que le RGPD et l’Acte de l’UE sur l’IA.
Malgré les avantages potentiels, de nombreuses entreprises ignorent la gouvernance computationnelle comme une option pour conserver le contrôle des données tout en permettant l’envoi d’algorithmes vers les données. Cela conduit les organisations à garder leurs données cloisonnées pour répondre aux préoccupations réglementaires, entravant ainsi l’innovation et la conformité. Cependant, adopter la gouvernance computationnelle permet aux organisations d’utiliser leurs actifs de données de manière sécurisée, favorisant l’innovation, la conformité et une IA digne de confiance.
Dans un paysage réglementaire en constante évolution, être agile et conforme est crucial. La gouvernance computationnelle peut servir de catalyseur aux organisations pour utiliser leurs actifs de données de manière sécurisée, facilitant ainsi l’innovation et la création d’une IA digne de confiance. En rendant les données disponibles pour l’apprentissage automatique et l’IA de manière conforme, les entreprises peuvent se différencier, rester compétitives et contribuer au développement de produits bénéfiques pour la société. Avec la gouvernance computationnelle, nous pouvons débloquer le vrai potentiel des données et avancer vers un avenir où l’IA fait une réelle différence dans la résolution des problèmes sociétaux.
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