Qu'est-ce que l'IA d'entreprise ?

L'IA d'entreprise devient un élément central de la stratégie des grandes organisations pour améliorer leur productivité, automatiser leurs processus, faciliter la prise de décision et gérer les risques. Mais l'utilisation de l'intelligence artificielle en entreprise diffère de l'expérimentation d'un outil d'IA autonome. Cela nécessite une gouvernance renforcée, un accès sécurisé aux données, une infrastructure fiable et des contrôles adaptés aux flux de travail réels de l'entreprise.

À mesure que de plus en plus d'organisations adoptent l'IA générative et les applications basées sur l'IA, les équipes chargées de la sécurité et de la conformité doivent comprendre comment fonctionne l'IA d'entreprise, où elle crée de la valeur et quels risques doivent être gérés dès le départ.

Qu'est-ce que l'IA d'entreprise ?

L'IA d'entreprise désigne l'utilisation de l'intelligence artificielle au sein des grandes organisations afin d'améliorer les méthodes de travail. Cela permet aux équipes d'agir plus rapidement, de prendre de meilleures décisions et de réduire les tâches manuelles dans le cadre des opérations quotidiennes de l'entreprise.

Contrairement à un outil d'IA destiné au grand public, l'IA d'entreprise doit fonctionner dans un environnement professionnel contrôlé. Elle peut servir au service client, au reporting interne, aux processus de sécurité ou à la productivité des collaborateurs, mais elle doit le faire sans exposer de données sensibles ni contourner les politiques de l'entreprise.

C'est ce qui rend l'IA d'entreprise plus complexe qu'une expérience d'IA isolée. Le système doit fonctionner avec des données validées. Il doit également respecter les autorisations des utilisateurs et s'intégrer aux processus de travail existants. Lorsque l'IA intervient dans les activités commerciales concrètes, la sécurité et la responsabilité deviennent des éléments fondamentaux.

Pourquoi l'IA d'entreprise est-elle importante ?

L'IA d'entreprise devient une priorité pour les entreprises, car les grandes organisations traitent des volumes considérables de données, de documents, d'interactions et de décisions opérationnelles. Les processus manuels ne suffisent souvent pas à eux seuls à faire face à ce volume.

L'IA peut aider les organisations à analyser plus rapidement les informations, à automatiser les tâches répétitives, à améliorer les prévisions et à fournir aux collaborateurs des informations contextuelles en temps opportun. Lorsqu'elles sont mises en œuvre de manière responsable, les applications d'IA d'entreprise peuvent réduire les frictions entre les équipes et aider les collaborateurs à se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Les entreprises utilisent déjà l'IA pour prendre en charge un large éventail de fonctions, notamment :

• Automatisation du service client et des demandes de service internes
• Améliorer l'analyse, les prévisions et l'évaluation des risques
• Accélérer le développement logiciel, la documentation et la création de contenu
• Renforcer la détection et les enquêtes en matière de cybersécurité
• Favoriser la productivité et la prise de décision des collaborateurs
• Offrir des expériences client plus personnalisées

L'opportunité est considérable, mais la responsabilité l'est tout autant. Toute initiative en matière d'IA qui concerne les données d'entreprise, les dossiers clients, les contenus réglementés ou les systèmes opérationnels doit être conçue en tenant compte de la gouvernance et de la sécurité de l'IA.

Comment fonctionne l'IA d'entreprise ?

L'IA d'entreprise repose sur la combinaison de modèles, de données, d'infrastructures, d'applications, d'API et d'un contrôle humain au sein d'un modèle opérationnel encadré. Il existe différents types d'outils auxquels les organisations peuvent avoir recours, notamment :

• vLLM – Permet aux organisations d'exploiter plus efficacement les grands modèles linguistiques.
• llm-d – Prend en charge l'inférence distribuée pour les charges de travail d'IA en production. 
• Inférence distribuée – Permet de répartir les charges de travail liées à l'IA sur plusieurs machines ou ressources, afin que les organisations puissent améliorer leurs performances et leur évolutivité. 
• « Mixture of Experts » (MoE) – Une architecture de modèle d'IA qui répartit les tâches entre des composants de modèle spécialisés, ce qui peut améliorer l'efficacité pour certaines charges de travail.

Ces technologies font partie de la couche technique. La couche métier repose sur un processus clair :

Identifier un cas d'utilisation métier

L'organisation doit tout d'abord définir le problème, le processus ou la décision que le système d'IA d'entreprise doit prendre en charge. Les cas d'utilisation pertinents sont spécifiques. Au lieu de « utiliser l'IA pour améliorer la productivité », un cas d'utilisation plus pertinent pourrait être « résumer les tickets clients et recommander leur acheminement en fonction de leur urgence et de l'historique du compte ».

Connecter les données validées

L'IA d'entreprise repose sur des données pertinentes et gérées. Il peut s'agir notamment de bases de connaissances internes, d'applications métier, d'ensembles de données approuvés, de dossiers clients, de documents réglementaires ou de données opérationnelles. L'accès aux données doit respecter les règles de classification, les autorisations et les exigences de conformité.

Choisissez ou développez le système d'IA

Les organisations peuvent choisir un logiciel d'IA d'entreprise existant, développer un système d'IA sur mesure ou combiner plusieurs outils. Le choix approprié dépend des besoins de l'entreprise, du niveau de risque, de la sensibilité des données, des exigences techniques et du modèle de gouvernance.

L'intégrer dans les flux de travail

L'IA prend davantage de valeur lorsqu'elle facilite le travail concret. Cela implique d'intégrer le système d'IA aux processus, outils, circuits de validation et rôles utilisateur existants. Par exemple, un assistant IA peut résumer un document, mais c'est un réviseur humain qui peut encore valider la décision finale.

Suivi des performances

Les systèmes d'IA utilisés en entreprise doivent faire l'objet d'un suivi régulier. Les équipes doivent surveiller la précision, la fiabilité, le comportement des utilisateurs, l'accès aux données, les violations des règles, la dérive des modèles et les résultats opérationnels. Le suivi permet de déterminer si le projet d'IA apporte de la valeur ajoutée sans engendrer de risques non maîtrisés.

S'améliorer au fil du temps

L'IA d'entreprise ne se résume pas à un déploiement ponctuel. Les modèles, les instructions, les sources de données, les contrôles et les flux de travail doivent être affinés en fonction des retours d'expérience, des incidents, de l'évolution des besoins de l'entreprise et des nouvelles exigences en matière de sécurité.

Principaux types d'IA d'entreprise

L'intelligence artificielle d'entreprise englobe plusieurs types de capacités d'IA. Chacune d'entre elles permet d'obtenir des résultats variés, allant de la prévision et de la génération de contenu à la classification, à l'automatisation et à l'aide à la décision.

IA prédictive

L'IA prédictive utilise des données historiques et des modèles statistiques pour prévoir des résultats, identifier des tendances ou estimer les risques futurs. Les entreprises peuvent recourir à l'IA prédictive pour établir des prévisions de demande, détecter les fraudes, anticiper la perte de clientèle ou planifier leurs opérations.

IA générative

L'IA générative crée de nouveaux contenus à partir de consignes, de données d'apprentissage et du contexte extrait. Il peut rédiger des textes, résumer des documents, générer des rapports, écrire du code, créer des images ou fournir des réponses dans le cadre d'une conversation. Au sein de l'entreprise, l'IA générative doit faire l'objet d'une gouvernance rigoureuse, car ses résultats peuvent contenir des informations sensibles ou aboutir à des conclusions erronées si les contrôles sont insuffisants.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel permet aux systèmes de comprendre, de classer, de résumer, de traduire ou de répondre au langage humain. Il prend en charge des cas d'utilisation tels que la révision de documents, l'analyse des sentiments, les réponses des chatbots, la recherche de politiques et la classification des messages.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur analyse des images, des vidéos, des documents numérisés ou des données visuelles afin d'identifier des objets, des motifs, des anomalies ou du texte. Elle peut être utilisée pour l'inspection en production, le traitement de documents, la surveillance de sécurité, l'imagerie médicale ou le contrôle qualité.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique utilise des données pour identifier des modèles et faciliter la classification, les recommandations, la détection d'anomalies, les prévisions ou l'automatisation. De nombreux systèmes d'IA d'entreprise s'appuient sur des modèles d'apprentissage automatique pour améliorer la prise de décision ou réduire le recours à l'analyse manuelle.

Automatisation des processus

L'automatisation des processus utilise l'intelligence artificielle pour gérer les flux de travail répétitifs, l'acheminement des tâches, les validations, la saisie de données et les étapes opérationnelles courantes. L'automatisation par l'IA peut améliorer l'efficacité opérationnelle lorsque les processus sont clairement définis et correctement encadrés.

Intelligence décisionnelle

L'intelligence décisionnelle combine données, modèles d'IA, règles et contexte afin de faciliter la prise de meilleures décisions commerciales. Cela peut aider les équipes à hiérarchiser les risques, à recommander des mesures à prendre ou à évaluer les options à l'aide de critères structurés.

Agents IA

Les agents IA s'appuient sur des objectifs, le contexte, des outils et des processus pour mener à bien des tâches en plusieurs étapes ou faciliter la mise en œuvre d'actions au sein des systèmes d'entreprise. L'IA agentique peut s'avérer utile, mais elle nécessite également des contrôles plus stricts, car les agents peuvent accéder à des données, utiliser des outils ou entreprendre des actions allant au-delà de la simple génération d'une réponse.

Cas d'utilisation de l'IA en entreprise

L'IA d'entreprise peut contribuer à la fois à la productivité interne et aux processus orientés client. Les meilleurs cas d'utilisation reposent généralement sur un processus métier clair et un résultat mesurable.

Service client

L'IA d'entreprise peut résumer les problèmes des clients, suggérer des réponses, acheminer les tickets et mettre en avant les informations pertinentes relatives aux comptes ou aux produits. Cela peut aider les équipes du service client à réagir plus rapidement tout en garantissant la cohérence.

Accompagnement commercial

Les équipes commerciales peuvent utiliser l'IA pour préparer des fiches clients, résumer les notes d'entretien, hiérarchiser les opportunités et recommander les prochaines étapes. Cela permet aux équipes d'accéder plus rapidement au contexte avant les entretiens avec les clients.

Personnalisation marketing

L'IA peut aider à segmenter les audiences, à personnaliser les messages, à recommander du contenu et à faciliter l'analyse des campagnes. Lorsqu'il est relié à des données d'entreprise validées, il peut aider les équipes marketing à créer des expériences client plus pertinentes.

Résumé de documents

L'IA permet de condenser des contrats, des polices d'assurance, des rapports, des transcriptions et d'autres documents volumineux en résumés plus concis, prêts à être examinés. Cela s'avère particulièrement utile pour les équipes qui doivent traiter de grands volumes d'informations écrites.

Génération de rapports

L'IA peut collecter des informations, rédiger des rapports, présenter des analyses et faciliter les mises à jour régulières sur l'activité. L'examen par un être humain reste important, en particulier lorsque les rapports influencent des décisions ou contiennent des données soumises à une réglementation.

Recherche de connaissances

L'IA d'entreprise est capable d'extraire des réponses à partir de documents internes, de bases de connaissances, de politiques et de systèmes métier. Cela permet aux employés de trouver plus rapidement les informations pertinentes sans avoir à effectuer manuellement des recherches sur plusieurs plateformes.

Prévisions

L'IA est capable d'analyser des données historiques, d'identifier des tendances et de faciliter les prévisions en matière de demande, de chiffre d'affaires, de risques, de ressources humaines ou d'opérations. Ces prévisions peuvent améliorer la planification lorsqu'elles sont associées au jugement humain et à des données de qualité.

Automatisation des processus

L'IA peut acheminer des tâches, déclencher des processus de validation, mettre à jour des dossiers et réduire les étapes manuelles répétitives. Cela peut aider les équipes à améliorer leur rendement et à réduire les retards dans l'ensemble des processus métier.

Avantages et importance de l'IA d'entreprise

L'IA d'entreprise peut créer de la valeur dans l'ensemble des services lorsqu'elle s'articule autour de besoins métier clairement définis et de contrôles rigoureux.

Une analyse plus rapide

L'IA d'entreprise permet de traiter de grands volumes de données, de documents, d'alertes ou d'informations clients plus rapidement qu'un examen manuel. Cela permet aux collaborateurs de passer plus rapidement de la collecte d'informations à la prise de décision.

Réduction du travail manuel

L'IA peut se charger de tâches routinières telles que la synthèse de documents, l'acheminement de demandes, la rédaction de rapports, la mise à jour de dossiers ou l'extraction d'informations clés à partir de fichiers volumineux. Cela permet de réduire les tâches répétitives et donne aux équipes davantage de temps pour se consacrer à des tâches nécessitant un jugement.

Améliorations apportées à l'ensemble du texte

Les équipes peuvent traiter davantage de tickets, d'évaluations, d'enquêtes, de rapports ou de demandes clients sans pour autant augmenter la charge de travail manuel. Cela peut permettre d'améliorer l'efficacité opérationnelle sans compromettre la qualité des vérifications, à condition que des mécanismes de contrôle soient intégrés.

Un meilleur accès aux connaissances

L'IA peut aider les collaborateurs à trouver plus rapidement les informations pertinentes dans les politiques, les bases de connaissances, les documents et les systèmes d'entreprise. Cela s'avère particulièrement utile dans les grandes organisations, où les informations sont souvent dispersées sur de nombreuses plateformes.

Des flux de travail plus cohérents

L'IA permet d'appliquer de manière plus cohérente les règles, critères et étapes de processus définis dans le cadre des activités courantes. Cela peut réduire les disparités dans la manière dont les tâches courantes sont gérées.

Une aide à la décision plus rapide

L'IA permet de mettre en évidence des tendances, de résumer le contexte et de recommander les prochaines étapes, afin que les équipes puissent prendre plus rapidement des décisions éclairées. L'objectif n'est pas de se substituer à la responsabilité humaine, mais de fournir aux personnes des informations de meilleure qualité au moment opportun.

Quels risques en matière de sécurité et de conformité l'IA d'entreprise engendre-t-elle ?

L'IA d'entreprise présente des risques lorsque les données sensibles, l'utilisation de l'IA, le comportement des modèles et les flux de travail associés ne font pas l'objet d'une gouvernance. Les équipes chargées de la sécurité et de la conformité doivent pouvoir savoir comment les systèmes d'IA accèdent aux données, où celles-ci sont stockées et comment les résultats sont utilisés.

Fuite de données sensibles

Les systèmes d'IA d'entreprise peuvent accéder à des données commerciales confidentielles, à des dossiers clients, à des informations sur les salariés, à des données financières, à du code source ou à des contenus soumis à une réglementation, les traiter, les synthétiser ou les partager. Si les contrôles d'accès sont insuffisants, les utilisateurs risquent de consulter des informations auxquelles ils ne devraient pas avoir accès.

Fuite de données du LLM

Les fuites de données issues des grands modèles linguistiques peuvent se produire par le biais des invites, des données d'entraînement, des systèmes de recherche, de la mémoire de l'agent, des outils connectés ou des résultats générés. Par exemple, des informations sensibles peuvent être collées dans une invite, extraites d'une base de connaissances interne ou révélées dans une réponse générée.

Informations confidentielles dans les outils publics

Les employés peuvent copier-coller des contrats, des dossiers clients, des justificatifs, des données financières, du code source ou des stratégies internes sur des plateformes d'IA publiques. Ce type d'utilisation grand public de l'IA peut exposer les données de l'entreprise en dehors des contrôles approuvés.

Conservation de données non autorisée

Les invites, les résultats, les fichiers, les journaux, les représentations vectorielles ou les historiques d'interaction peuvent être conservés plus longtemps que ce qui est autorisé ou dans des emplacements que les équipes de sécurité ne peuvent pas examiner. Cela soulève des questions en matière de conformité, en particulier pour les secteurs soumis à une réglementation.

Mémorisation de modèles

Les modèles d'IA peuvent conserver ou reproduire des informations sensibles lorsque les processus d'apprentissage, de réglage fin ou de mémorisation des caractéristiques ne sont pas correctement contrôlés. Cela peut présenter un risque si des contenus sensibles apparaissent par la suite dans un document sans rapport avec celui-ci.

Fuite de données liée à la sortie

Les réponses générées peuvent révéler des informations personnelles, des données soumises à une réglementation, des informations commerciales confidentielles ou des sources sensibles à des utilisateurs non autorisés. La surveillance des données en sortie et les contrôles d'accès contribuent à réduire ce risque.

Le rôle de l'IA agentique dans la sécurité de l'IA en entreprise

L'IA agentique accroît les risques liés à l'IA en entreprise, car elle est capable de bien plus que de simplement générer du contenu. Un agent d'IA peut planifier des tâches, utiliser des outils, accéder à des systèmes, extraire des données et agir au sein de flux de travail interconnectés.

Cela rend le risque de sécurité plus concret que les résultats générés par l'IA traditionnelle. Si un agent dispose de droits d'accès trop étendus, fait l'objet d'une surveillance insuffisante ou a accès à des données sensibles de l'entreprise, une erreur ou une action malveillante peut avoir des répercussions concrètes sur l'activité.

Pour sécuriser une IA agentique, il est nécessaire de disposer d'une visibilité sur l'activité des agents, leurs autorisations, les outils connectés, l'identité des utilisateurs et le contexte métier. Les équipes de sécurité doivent savoir quels agents d'IA existent, à quoi ils ont accès, quels utilisateurs sont concernés et quelles actions ils effectuent.

La solution Mimecast Agentic AI Security accompagne les organisations qui s'efforcent de sécuriser l'IA agentique dans les environnements d'entreprise. Mimecast positionne également sa plateforme au sens large comme une solution visant à sécuriser la messagerie électronique, la collaboration et les données contre les menaces internes et les attaques externes. 

Comment les organisations peuvent-elles régir et sécuriser l'IA d'entreprise ?

L'adoption sécurisée de l'IA en entreprise passe d'abord par la visibilité. Les équipes chargées de la sécurité doivent savoir quels outils d'IA sont utilisés, qui s'en sert et à quelles fins commerciales ils servent. Cela permet de réduire l'« IA fantôme » tout en offrant aux organisations une vision plus claire des endroits où des données sensibles pourraient être exposées.

À partir de là, la responsabilité et la politique devraient déterminer la manière dont l'IA est utilisée. Toute initiative en matière d'IA nécessite la participation d'acteurs responsables, tant sur le plan commercial que technique, et doit tenir compte des aspects liés à la sécurité et à la conformité avant son déploiement. Les équipes doivent également définir quelles données les collaborateurs sont autorisés à saisir dans les outils d'IA, dans quels cas une vérification humaine est nécessaire, et comment les résultats doivent être contrôlés avant leur utilisation.

Des mesures de sécurité doivent être intégrées dès le départ dans l'environnement d'IA. L'accès doit respecter le principe du « droit d'accès minimal », tandis que les données sensibles doivent être protégées par des solutions DLP et par chiffrement. La formation des collaborateurs revêt également une grande importance, d'autant plus que de plus en plus d'équipes adoptent des outils d'IA accessibles à tous ou des applications d'IA au niveau des services avant même qu'ils n'aient fait l'objet d'un examen officiel.

Comment Mimecast accompagne les entreprises dans l'adoption sécurisée de l'IA

Mimecast peut accompagner les entreprises dans l'adoption sécurisée de l'IA en les aidant à faire face aux risques liés aux personnes, aux données et aux agents qui apparaissent à mesure que l'IA s'intègre dans le travail quotidien.

La solution Mimecast Agentic AI Security peut vous aider à identifier, gérer et sécuriser les agents d'IA avant qu'ils n'entraînent une fuite de données ou ne constituent un risque pour vos politiques de sécurité. Cela inclut notamment la visibilité sur l'activité des IA autonomes, l'identité humaine, les risques comportementaux et la gouvernance relative aux actions de ces agents.

Cela est important car les risques liés à l'IA en entreprise impliquent souvent des personnes et des transferts de données. Les employés peuvent partager des données sensibles avec des outils d'IA accessibles au public. Les assistants IA peuvent traiter des fichiers confidentiels. Les agents peuvent interagir avec des plateformes de collaboration, la messagerie électronique, des systèmes cloud ou des applications métier. En l'absence de visibilité, ces activités peuvent entraîner des fuites de données et présenter un risque de non-conformité.

Mettre en place une IA d'entreprise sécurisée et évolutive

L'IA d'entreprise représente à la fois une opportunité commerciale et une priorité en matière de sécurité. Lorsqu’elle repose sur des données fiables et des contrôles rigoureux, elle peut améliorer la productivité, l’aide à la décision, l’automatisation, l’expérience client et la gestion des risques.

Mais l'IA d'entreprise ne peut pas être gérée comme une simple expérience d'IA. Les grandes entreprises ont besoin d'une visibilité sur l'utilisation de l'IA, d'une gouvernance des outils approuvés, d'une protection des données sensibles et de contrôles de sécurité qui s'appliquent à l'ensemble des utilisateurs, des flux de travail, des modèles et des systèmes connectés.

À mesure que les agents d'IA et les systèmes d'IA d'entreprise jouent un rôle de plus en plus important dans l'ensemble des processus métier, les équipes de sécurité doivent comprendre où l'IA est utilisée, à quelles données elle a accès et comment le comportement humain influe sur les risques.

La solution « Mimecast Agentic AI Security and Insider Risk Management » peut aider les organisations à renforcer la sécurité des agents, à réduire les fuites de données liées aux modèles de langage (LLM) et à gérer les risques liés aux données d'origine humaine, à mesure que l'adoption de l'IA se généralise au sein des entreprises.