Frédéric Godde, vice-Président France chez Appian explique : "Les modèles d’IA s’entraînent sur des données massives, souvent sans consentement explicite des détenteurs de ces données. Cette pratique expose à des risques juridiques et éthiques, notamment pour les artistes et auteurs dont les œuvres sont exploitées sans compensation. Pour répondre à cet enjeu, l’IA privée assure que les données utilisées pour générer des réponses ne sont ni stockées ni réutilisées pour l’entraînement des modèles, évitant ainsi toute captation non autorisée de contenus protégés.

Par ailleurs, la divergence réglementaire entre l’UE (stricte sur le RGPD et la loi sur l’IA) et les approches anglo-saxonnes (plus libérales) crée un paysage fragmenté. Or le contrôle de processus permet de sécuriser les données sensibles, y compris pour les secteurs les plus régulés comme la santé ou la défense : chaque réponse d’une IA peut être tracée jusqu’à sa source, permettant de corriger les biais ou erreurs, aucune donnée n’est conservée entre les interactions, limitant les risques de fuite ou d’accès non autorisé.

Contrairement aux solutions de type chatbot, l’approche intégrant l’IA directement dans les processus critiques, permet d’assurer des validations humaines pour les décisions importantes. Une gouvernance centralisée des données grâce à une Data Fabric sélectionne dynamiquement les seules informations pertinentes sans les exposer. Cela simplifie la conformité avec le RGPD, l’HIPAA ou l’IA Act.

Les entreprises doivent choisir des plateformes dont l’architecture intègre l’IA pour protéger la propriété intellectuelle plutôt que de la protéger à posteriori. L’innovation responsable passe par un équilibre entre exploitation des technologies et respect des droits des créateurs – un impératif que cette Journée mondiale de la propriété intellectuelle nous rappelle avec acuité".