Pourquoi la préparation à la loi européenne sur l'IA commence dès la phase de développement logiciel 

L'IA transforme la conception, le développement, les tests, le déploiement et l'exploitation des logiciels. Pourtant, dans de nombreuses entreprises, la gouvernance repose encore sur des tableurs, des documents et des processus de révision cloisonnés. Il est donc difficile de prouver le respect des normes de gouvernance. Ce problème est résolu grâce à des contrôles de mise en production orchestrés et auditables.  

La conformité dépend des systèmes d'IA, de la classification des risques, de l'interprétation juridique, des contrôles, de la documentation et du modèle opérationnel de chaque organisation. Digital.ai Release opérationnalise la mise en œuvre de la loi européenne sur l'IA en intégrant des contrôles d'IA dans les chaînes de livraison de logiciels. 

Le déficit de gouvernance de l'IA est un déficit de mise en œuvre. 

La loi européenne sur l'IA renforce les exigences en matière de gestion des risques, de documentation, de tenue de registres, de transparence, de contrôle humain, de robustesse, d'exactitude et de cybersécurité. Pour y répondre, il est nécessaire de prouver que les contrôles appropriés ont été mis en œuvre, que les personnes compétentes ont examiné la modification et que les enregistrements nécessaires ont été effectués avant la mise en production. 

Traditionnel DevOps considérations	Considérations actualisées sur l'IA
La compilation a-t-elle réussi ?	Le cas d'utilisation de l'IA a-t-il été correctement classé ?
Les tests ont-ils été effectués ?	La modification du modèle, de l'invite ou des données a-t-elle nécessité un examen supplémentaire ?
Le déploiement est-il terminé ?	La supervision humaine a-t-elle été assurée par la personne compétente ?
Les problèmes sont-ils évalués avant le lancement ?	Les risques liés au code généré par l'IA ont-ils été vérifiés ?
Existe-t-il des protocoles de restauration en place ?	Pouvons-nous prouver ce qui a été déployé, où, quand, pourquoi et par qui ?

 

Digital.ai Release Il sert de couche d'orchestration et de gouvernance des mises en production pour les outils CI/CD, de sécurité, ITSM, GitOps, cloud et d'observabilité. Il fournit un modèle de mise en production gouverné pour les outils déjà utilisés. 

Pour un service basé sur l'IA, des informations importantes peuvent être stockées dans Jira, Git, Jenkins, Argo CD, les outils de sécurité, la documentation des modèles et les tickets de modification. Lorsque les équipes d'audit ou de conformité demandent si la mise en production a suivi le processus requis, les équipes doivent souvent reconstituer la réponse manuellement. 

Grâce à l'orchestration des mises en production contrôlée, le flux de travail capture la classification des risques, la région, l'artefact, la version du modèle, les approbations, les résultats d'analyse, les décisions stratégiques, l'état de l'environnement, les critères de restauration et la justification des exceptions dans le cadre de l'exécution de la mise en production. 

Cinq façons Digital.ai Release soutient la gouvernance prête pour l'IA 

1. Rendre la politique exécutable
   Les tâches de contrôle peuvent évaluer les règles de politique, y compris OPA/Rego, à l'aide d'entrées telles que les scores de vulnérabilité, la source des artefacts, les approbations, les signatures et les résultats d'outils externes. 
2. Intégrer la supervision humaine dans les flux de travail
   Les approbations manuelles, le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC), le routage basé sur les rôles, les horodatages, les commentaires et la justification permettent une surveillance traçable des modifications d'IA à haut risque. 
3. Automatiser la collecte de preuves
   Les approbations, les transitions de tâches, les résultats des politiques, les exceptions, les métadonnées de déploiement et les rapports d'audit peuvent être capturés pendant l'exécution au lieu d'être reconstruits ultérieurement. 
4. Suivi des modifications du code, du modèle, de l'artefact et de l'environnement
   Les modèles, le versionnage, l'intégration Git, la provenance des artefacts, les liaisons d'environnement, la logique de restauration, la détection des dérives et l'application des signatures contribuent à établir la chaîne de traçabilité. 
5. Code sécurisé généré par l'IA et assisté par l'IA
   Digital.ai Release peut orchestrer les seuils de sécurité, les vérifications des artefacts signés, la validation de la provenance, les résultats des tests de vulnérabilité et les preuves de publication avant le déploiement. 

Quatre mouvements à effectuer maintenant 

Classer les versions utilisant l'IA. Identifiez si une modification affecte un modèle, une invite, un pipeline de données, un service d'inférence, un chemin de code généré par l'IA, un service d'IA tiers ou une expérience utilisateur activée par l'IA. 

Codifiez d'abord les contrôles les plus importants. Commencez par les approbations, les seuils de sécurité, la provenance des artefacts, les exigences en matière de preuves, les restrictions environnementales et la documentation des exceptions. 

Automatisation des preuves par défaut. Chaque version utilisant l'IA doit produire un enregistrement des approbations, des résultats des politiques, des résultats d'analyse, des métadonnées des artefacts, des cibles de déploiement, des exceptions et des décisions de restauration. 

Mesurer en continu le risque de rejet. Suivre la fréquence de déploiement, le délai de préavis, le taux d'échec des modifications, le MTTR, la latence d'approbation, les violations de politique, les exceptions d'audit, la dérive des modèles et les tendances des risques. 

Les plats à emporter 

La conformité à la loi européenne sur l'IA garantit la mise en œuvre des contrôles à mesure que le logiciel passe en production. 

Digital.ai Release Aide les organisations à passer de la politique d'IA au contrôle du déploiement en connectant les chaînes d'outils fragmentées, en intégrant la gouvernance aux flux de travail, en collectant automatiquement les preuves, en structurant la supervision humaine, en gouvernant les environnements et en offrant aux dirigeants une visibilité sur les risques liés au déploiement. Une IA responsable exige un déploiement responsable. Digital.ai Release fournit la couche d'orchestration pour rendre cela possible.