La confidentialité et la sécurité constituent l'une des sept dimensions de la mesure de maturité de hybridresourcing. C'est aussi la dimension sur laquelle arrivent le plus de questions, généralement sous la forme : que coûte le fait de monter un niveau ici. La réponse n'est jamais un montant. Cela dépend de ce qui existe déjà, de qui participe déjà à la décision et du niveau atteint par le reste de l'organisation.
La confidentialité et la sécurité concernent le fait de savoir si l'organisation sait quelles données une application d'IA touche, qui peut décider à ce sujet, et si cette décision est établie ou fonctionne par hasard. C'est autre chose qu'une déclaration de confidentialité ou une certification ISO. Une organisation peut être entièrement conforme sur papier et pourtant n'avoir aucune idée de ce qui se passe dès qu'un outil d'IA traite des données clients que personne n'avait désignées comme entrée. Cette dimension ne mesure pas la documentation. Elle mesure si l'organisation peut répondre à la question avant que quelqu'un ne la pose.
Cela fait de la confidentialité et de la sécurité l'une des dimensions fondamentales, avec la maturité de votre structure organisationnelle et l'état de votre infrastructure informatique. Les dimensions fondamentales passent avant les dimensions dépendantes, non pas parce qu'elles sont plus importantes, mais parce que le reste s'appuie sur elles. Une organisation déjà avancée en matière de personnes et de compétences, mais pas en matière de confidentialité et de sécurité, construit sur une fondation qui peut se dérober à tout moment.
Au niveau baseline, il n'existe pas de vision partagée. Certains dans l'organisation savent précisément quelles données sont sensibles, d'autres n'y ont jamais réfléchi, et personne n'a jamais mis cette différence en évidence. C'est exactement ce que signifie le niveau baseline en pratique : non pas qu'il n'y a rien, mais que ce qui existe fonctionne bien par hasard, ou pas.
Au niveau foundation, il existe un premier accord partagé : quelles catégories de données sont sensibles, qui décide à ce sujet, ce qui peut ou non être traité par un outil d'IA. Cet accord existe, mais il n'est pas encore suivi partout avec la même rigueur et tout le monde ne le connaît pas. Le niveau foundation en pratique décrit à quoi ressemble cette première étape dans d'autres dimensions, et le schéma est ici comparable : l'accord existe, la cohérence pas encore.
Au niveau activation, l'accord est ancré dans le processus lui-même : les nouvelles applications d'IA ne sont utilisées qu'après avoir déterminé quelles données elles touchent et qui a approuvé cela. Au niveau insight, ce processus est surveillé et ajusté en fonction de ce qui se passe mal ou est repéré juste à temps dans la pratique. Au niveau intelligence, la question des données et de l'autorisation n'est plus un processus séparé, mais intégrée dans la manière dont chaque nouvelle application est évaluée, quel qu'en soit l'auteur.
La dispersion entre ces niveaux devient visible lors du tour de positionnement : différentes personnes de l'organisation évaluent cette dimension séparément, sans voir la réponse des autres. Pour la confidentialité et la sécurité, cette dispersion est souvent plus importante que pour d'autres dimensions. Un RSSI voit le processus qu'il a lui-même mis en place et l'évalue haut. Un chef d'équipe qui utilise des outils d'IA sans jamais avoir entendu parler de ce processus l'évalue bas. Les deux réponses sont vraies. La dispersion elle-même constitue la mesure.
Il n'existe pas de montant fixe ni de durée fixe à indiquer, car cela dépend d'où se situe déjà l'organisation et de la complexité de son paysage de données. Ce qui est certain, en revanche, c'est la nature de l'étape. Passer de baseline à foundation ne demande pas un projet technique, mais une discussion : quelles données sont sensibles, qui décide à ce sujet, et cette réponse est-elle la même pour tous ceux à qui on la demande. Passer de foundation à activation exige que cet accord ne reste plus isolé du processus, mais y soit tissé, de sorte qu'une nouvelle application d'IA ne soit pas mise en service avant que la question des données n'ait été résolue.
Cette étape touche rarement la seule confidentialité et sécurité. Une organisation qui souhaite progresser sur ce point découvre souvent que la question de savoir qui peut décider ne peut être résolue que si l'on sait aussi clairement qui, dans l'organisation, possède quelles compétences pour prendre et surveiller cette décision. Et sans une forme d'évaluation structurelle de la performance des applications d'IA, la question de savoir si le processus fonctionne reste sans réponse jusqu'à ce qu'un problème survienne. Les sept dimensions ne sont pas indépendantes les unes des autres ; elles se retiennent ou s'entraînent mutuellement.
Cette mesure indique si l'organisation peut porter une application d'IA sans que la confidentialité et la sécurité en deviennent le point faible. Elle ne dit rien sur quel travail, quelle tâche ou quelle partie d'une fonction l'IA peut reprendre. C'est une autre question, avec un autre outil. Le scan de travail de FTE TO AI calcule, par tâche, quelle partie du travail peut être reprise, sur la base de ce que cette tâche exige et de ce que l'IA peut réellement faire. Ce résultat n'est fiable que lorsque le socle porteur, y compris la confidentialité et la sécurité, est en ordre. La mesure de maturité de hybridresourcing précède cette étape.
L'outil permettant de réaliser vous-même cette mesure, y compris le tour de positionnement avec plusieurs évaluateurs, est en cours de développement. Toute personne souhaitant être informée dès sa disponibilité peut s'inscrire sur la liste d'attente.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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