Points Clés à Considérer
- La classification de l’IA en catégories publique, privée et personnelle permet de répondre aux exigences réglementaires, aux impératifs de confidentialité des données et aux enjeux de sécurité.
- L’IA publique est conçue pour servir le public mondial, tandis que l’IA privée est spécifiquement adaptée aux organisations, et l’IA personnelle vise à améliorer l’expérience de l’utilisateur.
- L’IA publique est librement accessible, l’IA privée est soumise à un accès restreint, et l’IA personnelle est limitée aux utilisateurs finaux. Le traitement des données et le niveau de confidentialité varient entre ces trois types d’IA.
Les systèmes d’intelligence artificielle (IA) peuvent être classés en trois catégories distinctes : IA publique, IA privée et IA personnelle. La conception et le développement d’un système d’IA en tenant compte de ces catégories peuvent aider à résoudre les problèmes liés aux contraintes réglementaires, à la protection des données et à la sécurité.
Cette classification permet également de mieux comprendre la finalité d’une IA, qui l’utilise, comment elle traite les données et les restrictions qui peuvent être appliquées pour protéger les intérêts publics, personnels et organisationnels.
Pour bien cerner les différences entre IA publique, IA privée et IA personnelle, examinons leurs objectifs, leurs performances, leur traitement des données et leur niveau de confidentialité.
Qu’est-ce que l’IA Publique ?
L’IA publique désigne les systèmes d’IA entraînés sur la base de données d’utilisateurs et sur diverses plateformes open source, telles que Wikimedia et ResNet. Ces types d’IA figurent parmi les formes d’IA les plus populaires et largement accessibles que les gens utilisent au quotidien, que ce soit pour le travail, les études ou des projets personnels.
Objectif
Une IA publique est un service, un programme ou un algorithme d’IA accessible librement à toute personne connectée à Internet. Ces IA publiques sont généralement des applications à vocation générale au service de la population mondiale, proposant des solutions d’IA efficaces pour des problèmes et tâches qui demanderaient normalement beaucoup de temps de travail. Parmi les exemples d’IA publiques les plus connues, on trouve les moteurs de recherche, les algorithmes de réseaux sociaux, les traducteurs de langues et les synthétiseurs vocaux modernes.
Accessibilité
Comme mentionné précédemment, l’IA publique est librement accessible à tous via Internet. La plupart des IA publiques sont déjà intégrées aux moteurs de recherche, aux plateformes de réseaux sociaux et aux extensions, dont l’utilisation ne nécessite ni inscription ni paiement spécifique. De nombreux modèles d’IA publics, tels que Llama, ResNet et BERT, sont également disponibles gratuitement en ligne pour que chacun puisse les utiliser et les affiner, afin de créer ses propres modèles.
Performance
Les systèmes d’IA publics sont conçus pour gérer un grand nombre d’utilisateurs simultanément. En raison du volume d’utilisateurs, parfois de l’ordre de plusieurs millions, ces IA publiques sont configurées pour fonctionner de manière suffisamment performante afin de répondre à autant de demandes que possible. Certaines réglementations sont également imposées à l’IA publique pour protéger les intérêts de l’État et de sa population. Une restriction typique consisterait à refuser l’accès à certains types d’informations et à limiter l’IA dans ses actions et ses capacités.
Traitement des Données et Confidentialité
Une des plus grandes préoccupations concernant l’IA publique est la manière dont elle gère les données et la confidentialité. Ces systèmes collectent d’importantes quantités de données d’utilisateurs afin d’améliorer et de faire fonctionner leurs algorithmes et services d’IA. Cela peut susciter de vives inquiétudes, car ces données pourraient être utilisées de manière abusive par les organisations qui possèdent et gèrent le service. Les lois et réglementations en matière de protection des données et de la vie privée des utilisateurs sont limitées, en raison de la nature même du fonctionnement de l’IA publique.
Qu’est-ce que l’IA Privée ?
Crédit d’image : Christin Hume/Unsplash
Les entreprises ont besoin d’une IA privée car les IA publiques comme ChatGPT soulèvent des questions de confidentialité et de sécurité pour les organisations. Une IA privée désigne des modèles d’IA entraînés et affinés pour répondre aux besoins d’une organisation sans compromettre la sécurité des secrets commerciaux et autres propriétés intellectuelles. De nombreuses IA privées sont dérivées de LLM accessibles au public en utilisant des données privées, afin d’adapter le modèle d’IA aux besoins spécifiques de l’organisation.
Objectif
Le but d’une IA privée est d’offrir un système d’IA spécifiquement conçu pour une organisation. Elle est utilisée pour résoudre des problèmes commerciaux internes et améliorer l’efficacité et la productivité globale au sein de l’entreprise. Les IA privées sont souvent utilisées dans divers systèmes internes, tels que la gestion de la relation client (CRM), l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement et la détection des fraudes.
Accessibilité
Contrairement à l’IA publique, l’IA privée n’est pas librement accessible au public. L’accès à une IA privée est généralement réservé au personnel autorisé, afin de garantir la protection des données et des processus sensibles. Il est important de noter que, même si les entreprises utilisent l’IA privée pour leur productivité interne, elles utilisent également une IA personnelle distincte pour que leurs clients puissent accéder à leurs services.
Performance
L’IA privée est entraînée et optimisée pour les besoins spécifiques d’une organisation. Cela permet aux entreprises d’affiner les LLM pré-entraînés ou leur propre modèle pour atteindre des performances optimales pour une tâche donnée. En conséquence, la puissance de calcul nécessaire pour exécuter l’IA avec de bonnes performances est réduite, ce qui permet également de diminuer les coûts. N’étant pas accessible au public, l’IA privée est moins soumise aux réglementations et peut utiliser des modèles ou des algorithmes d’IA sans contraintes, afin de renforcer ses capacités.
Traitement des Données et Confidentialité
La gestion des données et la confidentialité sont la raison principale pour laquelle les entreprises ont besoin d’une IA privée. Grâce à une IA privée, les organisations peuvent contrôler et sécuriser leurs données, minimisant ainsi les risques de violations de données et d’accès non autorisé. Les données utilisées pour ajuster une IA privée sont gérées par une équipe d’ingénieurs, de data scientists et de développeurs de logiciels, embauchés pour concevoir et entraîner le modèle. Cela garantit que les données accessibles au public ne biaisent pas l’IA.
Qu’est-ce que l’IA Personnelle ?
Crédit image : Andres Urena/Unsplash
L’IA personnelle désigne un algorithme d’IA conçu pour aider les personnes dans leur vie quotidienne. Elle est généralement accessible via des appareils personnels tels que les smartphones, les tablettes, les enceintes intelligentes et les dispositifs portables. Parmi les exemples d’IA personnelle, on trouve les assistants virtuels comme Alexa, Bixby, Google Assistant et Siri.
Objectif
Les IA personnelles sont conçues pour améliorer l’expérience utilisateur lorsqu’une personne interagit avec la technologie pour utiliser un service spécifique. Les algorithmes d’IA personnelle offrent une expérience personnalisée à l’utilisateur en s’adaptant à ses préférences, facilitant ainsi l’utilisation d’un service particulier.
Performance
Bien qu’elle ne soit pas aussi évolutive que l’IA publique, l’IA personnalisée excelle dans la compréhension et la réponse aux requêtes individuelles des utilisateurs. Elle peut être progressivement plus lente que l’IA publique, car elle doit évaluer la pertinence des données pour l’utilisateur avant de fournir un résultat. Cependant, elle est plus performante que l’IA privée car elle fournit des résultats plus pertinents pour l’utilisateur. Il va de soi que les performances dépendent également du service d’IA personnelle que vous utilisez et de la manière dont l’entreprise qui l’a créée l’exploite.
Traitement des Données et Confidentialité
La confidentialité et le traitement des données sont des préoccupations majeures concernant l’IA personnelle. Compte tenu de la manière dont l’IA personnelle est utilisée dans un service, les lois autorisent les entreprises à collecter des données personnelles sur les utilisateurs dès lors qu’ils ont accepté les conditions de service. Cela les rend responsables de la protection de la confidentialité et de la sécurité des données des utilisateurs. Cependant, en raison de la sensibilité de ces données, toute violation de données pourrait potentiellement nuire à la vie privée et à la sécurité des utilisateurs.
Comparaison de l’IA Publique, Privée et Personnelle
La classification de l’IA en IA publique, IA privée et IA personnelle permet d’utiliser l’IA pour résoudre des tâches spécifiques, tout en assurant une performance, une accessibilité, une sécurité des données et une confidentialité des utilisateurs optimales. Voici un tableau comparatif pour une compréhension aisée :
| Aspect | IA Publique | IA Privée | IA Personnelle |
| Objectif | Usage général large | Usage spécifique interne à l’organisation | Besoins individuels des utilisateurs |
| Accessibilité | Ouverte au public | Accès restreint, réservé aux employés | Accès limité aux clients |
| Performance | Évolutive, prend en charge de nombreux utilisateurs simultanément | Personnalisée, optimisée pour des tâches opérationnelles spécifiques | Personnalisée, adaptée aux besoins spécifiques de chaque utilisateur |
| Traitement des Données et Confidentialité | Faible confidentialité des données, les entreprises peuvent utiliser les données conformément à la loi | Haute sécurité des données, l’entreprise contrôle ses propres données | Confidentialité de niveau moyen, les utilisateurs acceptent les conditions d’utilisation de l’entreprise |
L’Importance de la Classification de l’IA
Comprendre les différences entre l’IA publique, l’IA privée et l’IA personnelle est essentiel, car ces catégories représentent la manière dont nous intégrons l’IA dans nos vies quotidiennes. Cela contribue également à l’élaboration de lois et de réglementations visant à assurer la confidentialité et la sécurité des individus et des organisations. Sans ces distinctions, de telles réglementations seraient plus difficiles à imposer, ce qui pourrait conduire des entreprises à utiliser abusivement les données des utilisateurs, à divulguer des secrets commerciaux, voire à mettre en péril la démocratisation de l’IA.