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Défense et IA, enjeux de la cybersécurité
L'adoption rapide de l'intelligence artificielle (IA) transforme les capacités opérationnelles dans des domaines critiques pour la sécurité tels que l'aéronautique, la défense et la sécurité. Cependant, ce changement entraîne des défis, en particulier en ce qui concerne la fiabilité (validité, explicabilité, sécurité et responsabilité) de ces systèmes alimentés par l'IA. Les méthodes traditionnelles de vérification et de validation échouent souvent dans un tel schéma, ce qui nécessite une nouvelle approche rigoureuse du développement, du déploiement et de la maintenance. Pour relever ces défis, il est essentiel de mettre en œuvre un cycle de vie complet de l'ingénierie de l'IA. Ce cycle de vie devrait intégrer des principes d'ingénierie fondamentaux tels que la sûreté, la sécurité, l'éthique et la caractérisation du domaine opérationnel du système, ainsi que des considérations spécifiques au développement d'algorithmes d'IA. Ce cadre aidera à gérer les complexités des technologies de l'IA. En outre, l'intégration des pratiques MLOps/ModelOps dans ce cycle de vie favorise la collaboration entre les scientifiques des données, les ingénieurs et les équipes opérationnelles, ce qui permet l'intégration, le déploiement et la surveillance continus des modèles d'IA. L'IA devenant de plus en plus complexe et intégrée dans des systèmes critiques, une collaboration soutenue entre les parties prenantes de l'industrie, les organismes de réglementation et le monde universitaire sera vitale. L'exploration de nouveaux paradigmes, tels que l'assurance de l'exécution et le développement incrémental, souligne la nécessité pour les systèmes d'IA de rester adaptables tout en garantissant leur fiabilité.
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