Comprendre la confidentialité et les données
Comprendre la confidentialité et les données · 10 min
Cette vidéo aborde l'une des préoccupations les plus courantes des professionnels du secteur associatif concernant l'IA : la confidentialité des données. Vous apprendrez ce qui se passe réellement avec les données que vous partagez avec les outils d'IA, comment évaluer différentes plateformes et forfaits en fonction de leurs protections de la confidentialité, et comment préparer des données sensibles pour une utilisation sûre de l'IA.
Points clés à retenir
- L'IA introduit de nouvelles considérations en matière de confidentialité, notamment concernant l'entraînement : certaines IA utilisent vos saisies pour entraîner de futurs modèles, ce qui signifie que des schémas issus de vos données pourraient influencer de futures sorties.
- Différents outils ont différentes règles : l'IA gratuite que vous utilisez pour réfléchir à des thèmes d'événements n'est pas la même chose qu'un compte payant avec des politiques strictes de conservation des données. Adaptez votre outil à votre tâche : les outils offrant davantage de protection permettent un partage plus sûr des données sensibles.
- Utiliser l'IA en toute sécurité ne signifie pas l'éviter, mais l'utiliser de manière responsable : appliquez la conscience du problème et la conscience de la plateforme avant de démarrer un nouveau projet. Souvent, vous pouvez tirer pleinement parti de l'IA sans partager d'informations sensibles en décomposant les tâches en éléments constitutifs.
- Vous pouvez souvent supprimer entièrement les informations identifiantes : pour une analyse de schémas, vous n'avez probablement pas besoin de noms, de coordonnées ou d'autres informations personnelles identifiables (PII). Partez de votre objectif réel pour déterminer quelles données sont véritablement nécessaires.
- Si quelque chose se passe mal, vous avez des options : supprimez la conversation, demandez la suppression des données via le processus de confidentialité de la plateforme, et suivez les protocoles de votre organisation.
Exercices
Évaluer la sensibilité des données
Cet exercice vous aide à développer votre jugement sur les données qu'il est sûr de partager avec les outils d'IA.
Partie I : Examiner des données d'exemple
Choisissez l'un des scénarios suivants qui est le plus pertinent pour votre travail :
- Une feuille de calcul de l'historique des dons avec noms, montants et coordonnées
- Des réponses à une enquête auprès des participants au programme, incluant des détails démographiques
- Un brouillon de rapport de subvention contenant des témoignages de bénéficiaires et des données de résultats
Partie II : Annoter selon la sensibilité
Pour le scénario choisi, identifiez :
- Quels champs ou sections contiennent des informations personnelles identifiables (PII) ?
- Quelles informations sont essentielles pour l'analyse que vous souhaitez effectuer ?
- Quelles informations pourraient être supprimées ou anonymisées sans perdre de valeur analytique ?
- Quel serait le pire scénario si ces données étaient exposées ?
Partie III : Planifier votre approche
- Que supprimeriez-vous ou modifieriez-vous avant de partager avec l'IA ?
- Quel niveau d'outil/forfait serait approprié pour ce niveau de sensibilité ?
- Quelles étapes de vérification entreprendriez-vous après avoir reçu l'analyse de l'IA ?
Réflexion sur la leçon
- Comment la réflexion sur la confidentialité de l'IA se compare-t-elle à la façon dont vous pensez déjà à d'autres outils logiciels (e-mail, stockage cloud, CRM) ?
- Quel est un changement que vous apporterez à votre façon d'aborder le partage de données avec l'IA à la suite de cette leçon ?
Et ensuite
Dans la prochaine leçon, nous mettrons ces pratiques de confidentialité en action en explorant l'analyse de données avec l'IA, en apprenant à repérer des schémas, à générer des insights et à renforcer vos programmes tout en protégeant les informations sensibles.