Pour vous préparer à introduire l’IA dans votre organisation, envisagez les étapes suivantes :

1. Définir les objectifs : identifiez les problèmes à résoudre ou les opportunités à saisir avec l'IA.
2. Élaborer une stratégie : créez une feuille de route des initiatives d'IA, évaluez le retour sur investissement et allouez les ressources.
3. Construire une équipe : réunissez des experts en IA, notamment des data scientists et des ingénieurs.
4. Etudier les questions éthiques : prenez en compte la confidentialité des données, les biais et la transparence dans les systèmes d'IA.
5. Évaluer les données : assurez la qualité et l’accessibilité des données pour les applications d’IA.
6. Commencer petit puis monter en charge : testez des solutions d'IA avec des projets pilotes puis montez en charge.
7. Former les collaborateurs : apportez les connaissances et compétences requises quant aux technologies d'IA.
8. Suivre les performances : évaluez continuellement les solutions d'IA et ajustez-les selon les besoins.
9. Encourager l'innovation : favorisez une culture d'expérimentation et de collaboration.
10. Se tenir informé : suivez les progrès de l'IA et les bonnes pratiques.

Lisez le Manifeste de l’IA de Pega pour découvrir comment étendre la valeur de l'IA de manière responsable.

Une gouvernance efficace de l'IA nécessite un framework global qui concilie innovation et responsabilité, afin de garantir des systèmes d'IA qui apportent de la valeur métier de manière éthique. Intégrée tout au long du cycle de vie de l'IA, la gouvernance de l’approche Pega applique des garde-fous et mécanismes de transparence permettant d’assurant la conformité tout en maximisant les avantages des technologies d'IA. Principales fonctionnalités :

• API avec explications pour les modèles adaptatifs : fournit des explications à la fois locales et globales des décisions pilotées par l'IA. Les utilisateurs peuvent ainsi comprendre le raisonnement derrière des prédictions spécifiques ainsi que le comportement global du modèle, ce qui renforce la confiance des clients et régulateurs.
• Contrôle des biais dans les décisions et modèles : réalise des simulations de biais éthiques pour identifier et limiter tout biais indésirable dans les systèmes d’IA. Les biais dans des groupes protégés comme l’âge ou le genre sont mesurés, avec des seuils de conformité pour prévenir les résultats discriminatoires.
• Paramètre « T switch » pour ajuster la transparence : définit des seuils de transparence pour différents enjeux métiers dans Prediction Studio, afin que les modèles soient conformes aux politiques d'explicabilité de l'entreprise et que celle-ci puisse équilibrer la puissance de modèles complexes avec le besoin d'interprétabilité.
• Transparence des décisions : fournit à toutes les parties prenantes une visibilité claire sur le raisonnement derrière les décisions pilotées par l'IA, un point particulièrement important dans les secteurs réglementés où l'explicabilité est exigée.
• Citation des sources de Knowledge Buddy : permet d’identifier les sources des réponses générées par l'IA, avec des références pour valider les informations et vérifier les résultats fournis par l'IA.
• Empathie et priorisation des Next-Best-Action (NBA) : intègre le contexte et les besoins du client dans les recommandations de Next-Best-Action, pour garantir que les suggestions de l'IA sont pertinentes, fournies au bon moment et adaptées à la situation du client.
• Filtrage des données personnelles dans l'architecture GenAI : met en œuvre des fonctionnalités rigoureuses de masquage des données afin de protéger les données personnelles et sensibles dans les prompts et résultats, renforçant ainsi la conformité et la sécurité.
• Fonctionnalités relatives à la protection de la vie privée : compatible avec le droit à l'oubli grâce à des fonctions facilitant la suppression des données personnelles, ce qui garantit la conformité avec les réglementations de protection de la vie privée, tout en maintenant la fonctionnalité du système.
• Surveillance continue et reporting : fournit des outils de surveillance continue des modèles d'IA, permettant de détecter en amont les éventuelles dérives ou problèmes de performance, afin de maintenir la précision et l'équité au fil du temps.
• Gestion du cycle de vie du modèle : met en œuvre des processus de gouvernance structurée pour le développement, les tests, le déploiement et le retrait des modèles, avec des contrôles appropriés à chaque phase.

Pega fournit un framework complet d'intégration des données, qui se connecte aisément à différentes sources de données tout en maintenant des contrôles de confidentialité et des mesures de sécurité robustes. Principales fonctionnalités :

• Intégration de Live Data : fournit les données requises, aux bonnes étapes du processus et au bon moment, en gérant les demandes de données en arrière-plan et en s’adaptant aisément aux nouvelles sources de données de milliers d'utilisateurs, sans nécessiter de code personnalisé.
• Flux de données : permet le traitement de données d’événement complexes en masse, en temps réel et en continu, tout en assurant le sourcing, la transformation et le stockage des données
• Data Sets : prend en charge des types multiples, y compris Table de base de données (bases de données relationnelles), Fichiers (données stockées), Streaming (données continues) et Résumés (données de streaming agrégées).
• Prise en charge du streaming - S'intègre à Apache Kafka (traitement haut débit), Amazon Kinesis (traitement grand volume) et WebSockets (connexions persistantes).
• Intégrations spécifiques aux éditeurs : fournit des connecteurs natifs pour Google BigQuery, Google Pub/Sub et autres services de données cloud.
• Fonctionnalités de confidentialité et sécurité :
  • Protection des données personnelles : assure le masquage des données pour protéger les données sensibles avant d'appeler des services d’IA générative externes
  • Contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) : restreint l'accès en fonction des rôles utilisateurs
  • Chiffrement des données : garantit que seuls les utilisateurs autorisés peuvent déchiffrer les données sensibles
  • Conformité réglementaire : prend en charge les normes RGPD et HIPAA avec contrôle d'accès basé sur le client