Par HAAS Avocats
Le rapport "Risques de Confidentialité et Atténuations des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs)" (le Rapport) de Mars 2025 explore les risques de confidentialité associés aux systèmes basés sur les Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs) et propose des outils et des méthodologies pour identifier, évaluer et atténuer ces risques.Le rapport explique que les LLMs sont des modèles d'intelligence artificielle avancés, formés sur de vastes ensembles de données, capables de générer et de comprendre le langage humain.
Les LLMs sont utilisés dans divers secteurs, offrant des capacités avancées de compréhension et de génération de langage naturel. Ils sont intégrés dans des applications telles que les chatbots, la génération de contenu, la traduction linguistique, l'analyse de sentiments, la génération de code et le soutien éducatif.
Les performances des LLMs sont évaluées à l'aide de divers critères, tels que la pertinence des réponses, la cohérence factuelle, la toxicité et les biais ou encore la qualité des données d’entrainement.
Enfin, le document fournit des exemples d'évaluations des risques des systèmes LLM dans des scénarios réels, ainsi que des références à des outils, des méthodologies et des normes pour aider les développeurs et les utilisateurs à gérer les risques et à évaluer les performances des systèmes LLM.
Le document est structuré pour guider les lecteurs à travers des concepts technologiques clés, le processus de gestion des risques, les principaux risques et les mesures d'atténuation, ainsi que des exemples pratiques.
Dans la logique de la maitrise de l’IA imposée par l’Ia Act [1], il vise à informer les organismes dans le déploiement responsable des systèmes d’IA basés sur les LLM tout en identifiant et en atténuant les risques de confidentialité et de protection des données pour les individus.
Les performances des LLMs sont évaluées à l'aide de divers critères, tels que :
Le document fournit des exemples d'évaluations des risques des systèmes LLM dans des scénarios réels. Trois cas d'utilisation détaillés sont présentés pour démontrer l'application du cadre de gestion des risques dans des contextes réels.
Ces exemples illustrent comment les risques peuvent être identifiés, évalués et atténués dans divers contextes. Ces cas d'utilisation incluent :
Cette méthodologie de gestion des risques conçue pour aider les développeurs et les utilisateurs à identifier, évaluer et atténuer systématiquement les risques de confidentialité et de protection des données. Elle peut, le cas échéant, compléter le processus d'évaluation d'impact sur la protection des données (DPIA)[2], voire même de l’Évaluation de l'impact sur les droits fondamentaux des systèmes d'IA à haut risque[3] en abordant les risques de confidentialité spécifiques aux systèmes LLM, renforçant ainsi la robustesse de telles évaluations.
L'évaluation des performances des LLMs est essentielle pour garantir qu'ils répondent à leur objectif et aux normes souhaitées en termes de précision, de fiabilité et d'utilisation éthique.
Les critères d'évaluation incluent la pertinence des réponses, la cohérence factuelle, la toxicité et les biais. Ces mesures aident à identifier les domaines nécessitant des tests supplémentaires ou des améliorations avant le déploiement ou lors de l'utilisation du système LLM dans un environnement de production.
Face à la montée en puissance des LLM, le rapport de mars 2025 offre donc un cadre précieux pour comprendre et atténuer les risques de confidentialité liés à leur utilisation. En articulant méthodologie rigoureuse, cas d’usage concrets et référentiels d’évaluation, il constitue un outil précieux pour un déploiement éthique et responsable de l’IA.
Cependant, à mesure que les capacités des LLMs évoluent, de nouveaux défis (autant techniques que juridiques ou même éthiques) émergeront inévitablement.
La question reste alors ouverte : les outils et méthodes actuels seront-ils suffisants pour suivre le rythme des innovations technologiques et garantir une protection efficace des droits fondamentaux ? L’avenir de l’intelligence artificielle reposera sur notre capacité collective à anticiper ces mutations et à adapter nos cadres de gouvernance en conséquence.
***
Le cabinet HAAS Avocats est spécialisé depuis plus de vingt-cinq ans en droit des nouvelles technologies et de la propriété intellectuelle. Il accompagne de nombreux acteurs du numérique dans le cadre de leurs problématiques judiciaires et extrajudiciaires relatives au droit de la protection des données. Dans un monde incertain, choisissez de vous faire accompagner par un cabinet d’avocats fiables. Pour nous contacter, cliquez ici.
[1] Article 4 du Règlement sur l’IA
[2] Article 35 du RGPD
[3] Article 27 de l’IA Act