Risques de l’IA de pointe

L'IA à la pointe de la technologie peut révolutionner les entreprises. De quoi avons-nous besoin pour éviter des conséquences inattendues ?

Avec la demande croissante de résultats plus rapides et d'informations en temps réel, les entreprises se tournent vers l'IA à la pointe de la technologie ? Edge AI est un type d’intelligence artificielle qui exploite les données collectées à partir de capteurs et d’appareils en périphérie du réseau pour fournir des informations exploitables en temps quasi réel. Si cette technologie offre de nombreux avantages, son utilisation comporte également des risques.

À la limite, il existe de nombreux cas d’utilisation potentiels de l’IA. Certaines applications possibles incluent :

• Voitures autonomes : Edge AI traite les données collectées par les capteurs en temps réel pour décider quand et comment freiner ou accélérer.
• Usine intelligente : l'intelligence artificielle Edge surveille les machines industrielles en temps réel et détecte les anomalies ou les pannes. Les caméras peuvent également détecter des défauts sur la ligne de production.
• Soins de santé : les appareils portables peuvent détecter des anomalies cardiaques ou surveiller les patients postopératoires.
• Retail : capteurs qui suivent les mouvements et le comportement des clients.
• Analyse vidéo : l'intelligence artificielle analyse les clips vidéo en temps réel pour identifier les menaces potentielles pour la sécurité.
• Reconnaissance faciale : Edge AI peut identifier les individus grâce aux traits du visage.
• Reconnaissance vocale : Edge AI est désormais utilisé pour reconnaître et transcrire la langue parlée en temps réel.
• Traitement des données des capteurs : Edge AI peut traiter les données collectées par les capteurs pour décider quand et comment freiner ou accélérer.

Risques Edge AI

Données perdues/rejetées

Les risques Edge AI incluent les données qui peuvent être perdues ou supprimées après le traitement. L’un des avantages de l’IA de pointe est que le système peut supprimer les données après traitement, économisant ainsi de l’argent. L'IA détermine que les données ne sont plus utiles et les supprime.

Le problème de cette configuration est que les données ne sont pas forcément inutiles. Par exemple, une voiture autonome peut rouler sur une route déserte dans une zone rurale isolée. L’IA peut considérer qu’une grande partie des informations collectées sont inutiles et les éliminer.

Cependant, les données provenant des routes vides dans les zones reculées peuvent être utiles, en fonction de la demande. De plus, les données collectées peuvent contenir des informations utiles si elles peuvent être envoyées à un centre de données cloud pour stockage et analyse plus approfondie. Par exemple, cela pourrait révéler des schémas de migration animale ou des changements dans l’environnement qui autrement passeraient inaperçus.

Augmentation des inégalités sociales

Un autre risque marginal de l’intelligence artificielle est qu’elle puisse exacerber les inégalités sociales. En effet, l’IA de pointe a besoin de données pour fonctionner. Le problème est que tout le monde n’a pas accès aux mêmes données.

Par exemple, si vous souhaitez utiliser l'intelligence artificielle de pointe pour la reconnaissance faciale, vous avez besoin d'une base de données de photos de visages. Si la seule source de ces données provient des réseaux sociaux, alors les seules personnes pouvant être identifiées avec précision sont celles qui sont actives sur les réseaux sociaux. Cela crée un système à deux niveaux dans lequel l’IA de pointe peut identifier avec précision certaines personnes mais pas d’autres.

De plus, seuls certains groupes ont accès à des appareils dotés de capteurs ou de processeurs capables de collecter et de transmettre des données pour les traiter par des algorithmes d'IA de pointe. Cela pourrait conduire à une augmentation des inégalités sociales : ceux qui n’ont pas les moyens d’acheter des appareils ou qui vivent dans des zones rurales sans réseaux locaux seront exclus de la révolution marginale de l’IA. Cela peut conduire à un cercle vicieux, car la construction de réseaux périphériques n’est pas simple et son coût est élevé. Cela signifie que la fracture numérique est susceptible de se creuser et que les communautés, régions et pays défavorisés pourraient prendre encore plus de retard dans leur capacité à exploiter les avantages de l’IA de pointe.

Mauvaise qualité des données

Si les données du capteur sont de mauvaise qualité, les résultats générés par l'algorithme Edge AI sont susceptibles d'être également de mauvaise qualité. Cela peut conduire à des faux positifs ou à des faux négatifs, avec des conséquences catastrophiques. Par exemple, si une caméra de sécurité utilisant l’IA de pointe pour identifier les menaces potentielles génère de fausses alarmes, cela pourrait entraîner la détention ou l’interrogatoire de personnes innocentes.

D’un autre côté, si la qualité des données est mauvaise en raison d’un mauvais entretien des capteurs, cela peut conduire à des opportunités manquées. Par exemple, les voitures autonomes sont équipées d’une intelligence artificielle de pointe qui traite les données des capteurs pour décider quand et comment freiner ou accélérer. Des données de mauvaise qualité peuvent amener la voiture à prendre de mauvaises décisions, entraînant des accidents.

Inefficacité

Dans une configuration Edge Computing typique, les appareils Edge ne sont pas aussi puissants que les serveurs du centre de données auxquels ils sont connectés. Cette puissance de calcul limitée peut conduire à des algorithmes d’IA de pointe moins efficaces, car ils doivent fonctionner sur des appareils dotés de moins de mémoire et de puissance de traitement.

Vulnérabilités de sécurité

Les applications Edge AI sont soumises à diverses menaces de sécurité, telles que des fuites de confidentialité des données, des attaques contradictoires et des attaques de confidentialité.

L’un des risques les plus importants de l’intelligence artificielle de pointe est la fuite de données confidentielles. Les cloud Edge stockent et traitent de grandes quantités de données, y compris des données personnelles sensibles, ce qui en fait une cible attrayante pour les attaquants.

Un autre risque inhérent à l’IA de pointe concerne les attaques contradictoires. Dans cette attaque, l'attaquant corrompt l'entrée du système d'IA, ce qui amène le système à prendre des décisions incorrectes ou à produire des résultats incorrects. Cela pourrait avoir de graves conséquences, comme le crash de voitures autonomes.

Enfin, les systèmes d'IA de pointe sont également vulnérables aux attaques de confidentialité ou d'inférence. Dans cette attaque, l’attaquant tente de révéler les détails de l’algorithme et de procéder à une ingénierie inverse. Une fois que les données ou l’algorithme d’entraînement sont correctement déduits, l’attaquant peut prédire les entrées futures. Les systèmes Edge AI sont également vulnérables à divers autres risques, tels que les virus, les logiciels malveillants, les menaces internes et les attaques par déni de service.

Équilibrer les risques et les récompenses

Edge AI présente à la fois des avantages et des risques. Toutefois, ces risques peuvent être réduits grâce à une planification et une mise en œuvre minutieuses. Lorsque nous décidons d’utiliser ou non l’IA de pointe dans votre entreprise, nous devons peser les avantages et les menaces potentiels pour déterminer ce qui convient à vos besoins et objectifs spécifiques.

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