Exemple de politique d'utilisation acceptable des outils d'IA générative

Résumé

Fisher Phillips propose un modèle de politique prêt à être implémenté qui aborde l'un des défis les plus pressants du lieu de travail en 2024 : comment gouverner l'utilisation par les employés d'outils d'IA populaires comme ChatGPT, Claude et DALL-E sans étouffer l'innovation. Ce n'est pas un cadre théorique - c'est un document pratique qui fournit un langage spécifique, des limites claires et des conseils actionnables que les départements RH et les équipes juridiques peuvent personnaliser et déployer immédiatement. Le modèle établit un équilibre soigneux entre permettre une utilisation productive de l'IA tout en protégeant les informations sensibles de l'entreprise et en maintenant les standards de conformité.

Ce qui rend ceci différent

Contrairement aux cadres de gouvernance de l'IA généraux qui nécessitent des mois d'interprétation, ce modèle se concentre spécifiquement sur les outils d'IA générative tiers que les employés utilisent déjà de manière informelle. Il aborde le scénario réel où les membres du personnel expérimentent avec ChatGPT pour l'aide à la rédaction ou utilisent DALL-E pour des présentations, souvent sans directives organisationnelles claires. Le modèle de politique fournit des exemples concrets de cas d'utilisation acceptables et inacceptables, le rendant immédiatement actionnable pour les organisations qui ont besoin de structures de gouvernance en place rapidement.

Le document reconnaît que les employés utiliseront ces outils indépendamment de l'existence de politiques formelles, donc il adopte une approche pragmatique pour canaliser cette utilisation de manière productive tout en établissant des garde-fous nécessaires autour de la protection des données et des standards de qualité.

Composants clés de la politique

• Limites de protection des données : Le modèle établit des catégories claires d'informations qui ne devraient jamais être saisies dans des systèmes d'IA publics, y compris les données clients, les informations financières et les processus propriétaires. Il fournit des exemples spécifiques pour éliminer l'ambiguïté sur ce qui constitue une information sensible.
• Standards de qualité et de vérification : Plutôt que d'interdire entièrement le contenu généré par l'IA, la politique établit des attentes pour la supervision humaine, la vérification des faits et la révision de la qualité des sorties de l'IA avant leur utilisation dans des contextes commerciaux.
• Cas d'utilisation approuvés : Le modèle décrit des applications productives comme le brainstorming, la création de brouillons initiaux et l'assistance à la recherche, tout en distinguant clairement ceux-ci du produit de travail final qui nécessite une expertise et une responsabilité humaines.
• Intégration de la conformité : Le langage de la politique connecte l'utilisation des outils d'IA aux politiques d'entreprise existantes concernant la confidentialité, la propriété intellectuelle et la conduite professionnelle, assurant la cohérence avec les structures de gouvernance établies.

À qui s'adresse cette ressource

• Directeurs RH et équipes juridiques qui ont besoin d'implémenter des politiques de gouvernance de l'IA rapidement et manquent de temps pour développer des cadres complets à partir de zéro. Ce modèle fournit un langage de politique immédiatement utilisable qui peut être personnalisé aux besoins organisationnels spécifiques.
• Entreprises de taille moyenne (50-500 employés) qui constatent une adoption informelle d'outils d'IA dans les départements mais n'ont pas de ressources dédiées à la gouvernance de l'IA. Le modèle fournit une structure de politique de niveau entreprise sans nécessiter une expertise spécialisée en IA pour l'implémenter.
• Responsables de la conformité dans les industries réglementées qui ont besoin d'établir des limites claires autour de l'utilisation des outils d'IA tout en maintenant la flexibilité pour les applications commerciales légitimes. Le cadre de politique aide à démontrer une gouvernance proactive aux auditeurs et régulateurs.
• Responsables de département qui veulent permettre une utilisation productive de l'IA au sein de leurs équipes tout en assurant la cohérence avec les standards organisationnels et les exigences de gestion des risques.

Feuille de route de mise en œuvre

• Semaines 1-2 : Examiner le modèle par rapport aux politiques existantes de votre organisation, aux systèmes de classification des données et aux exigences réglementaires. Identifier les ajouts spécifiques à l'industrie nécessaires pour votre contexte.
• Semaine 3 : Personnaliser le langage de la politique pour refléter la terminologie de votre organisation, les processus d'approbation et les outils d'IA spécifiques utilisés. Ajouter des exemples pertinents pour vos opérations commerciales.
• Semaine 4 : Effectuer une révision par les parties prenantes avec les équipes juridique, informatique et les responsables de département clés pour s'assurer que la politique aborde les réalités opérationnelles et les contraintes techniques.
• Semaines 5-6 : Déployer la politique avec des sessions de formation obligatoires qui incluent des exemples pratiques et des opportunités de questions-réponses. Se concentrer sur l'aide aux employés pour comprendre le « pourquoi » derrière les restrictions plutôt que simplement les règles.
• En continu : Établir des cycles de révision réguliers (trimestriels recommandés) pour mettre à jour la politique à mesure que de nouveaux outils d'IA émergent et que l'expérience organisationnelle grandit.

Points d'attention

Le modèle suppose une structure d'emploi traditionnelle et peut nécessiter des modifications pour les organisations avec des populations significatives de contractuels ou de travailleurs à distance. Considérez comment l'application de la politique et la formation fonctionneront à travers différentes classifications et emplacements de travailleurs.

Bien que la politique aborde bien la protection des données, les organisations dans des industries hautement réglementées (santé, services financiers, défense) auront besoin de dispositions supplémentaires spécifiques à leurs exigences de conformité. Le modèle fournit une base mais ne devrait pas être considéré comme suffisant pour les environnements réglementaires spécialisés.

La politique se concentre sur l'utilisation individuelle des employés plutôt que sur les implémentations d'IA d'entreprise ou les solutions d'IA personnalisées, donc les organisations planifiant une adoption plus large de l'IA auront besoin de cadres de gouvernance supplémentaires au-delà de ce modèle.