Codes de Conduite de l'Acte sur l'IA de l'UE : Un guide simple pour les équipes de support

Soyons honnêtes, entendre parler de la « Loi de l'UE sur l'IA » vous ennuie probablement. Cela semble compliqué, lourd et juste une nouvelle formalité administrative à gérer. Mais si vous grattez la surface du jargon juridique, il s'agit en fait de quelque chose qui préoccupe toutes les équipes de support : instaurer la confiance dans les outils d'IA que nous commençons tous à utiliser.

Et oui, même si les grands titres parlent surtout des géants de la tech, ces règles ont un impact très réel sur toute entreprise utilisant l'IA pour le service client. La bonne nouvelle ? Pas besoin d'être avocat pour s'y retrouver.

Nous allons décortiquer les Codes de bonne pratique officiels en langage clair. Nous nous concentrerons sur les trois éléments qui comptent vraiment pour votre travail quotidien : la transparence, le droit d'auteur et la sécurité. Vous repartirez en sachant ce que tout cela signifie pour votre équipe et comment choisir un outil d'IA qui ne vous causera pas de problèmes.

Que sont les Codes de bonne pratique de la Loi sur l'IA de l'UE ?

Pensez à la Loi sur l'IA de l'UE comme à la première grande réglementation mondiale sur l'intelligence artificielle. Les « Codes de bonne pratique » sont un chapitre spécifique de ce livre, en gros un manuel d'instructions pour les grands et puissants modèles d'IA (connus sous le nom d'IA à usage général, ou GPAI) qui alimentent la plupart des outils de support modernes.

Pourquoi est-ce important pour vous ? Bien que l'adhésion au Code soit techniquement volontaire pour les entreprises d'IA, le faire leur confère une « présomption de conformité ». En langage courant, cela signifie que les régulateurs supposeront que vous respectez les règles si votre fournisseur d'IA a adopté le Code. Cela vous épargne beaucoup de tracas juridiques et de paperasse. Les fournisseurs qui décident de faire cavalier seul risquent d'être surveillés de plus près par le nouveau Bureau de l'IA de l'UE.

Le Code repose sur trois piliers très pertinents si vous utilisez l'IA pour communiquer avec les clients :

1. Transparence : Savoir sur quoi votre IA a été entraînée et comment elle obtient ses réponses.

2. Droit d'auteur : S'assurer que l'IA respecte la propriété intellectuelle et n'utilise pas de données volées.

3. Sûreté et sécurité : Garantir que votre IA est fiable, sécurisée et ne déraille pas.

Examinons de plus près ce que chacun de ces points signifie réellement pour votre équipe de support.

Le chapitre sur la transparence

C'est une chose qu'une IA vous donne une réponse. C'en est une autre de savoir comment elle y est parvenue. Pour les équipes de support, ce n'est pas un détail de geek, c'est le fondement de la confiance. Si vous ne pouvez pas retracer la logique d'une IA, vous ne pouvez pas être sûr qu'elle fournit à vos clients des informations exactes, à jour ou même un tant soit peu conformes à votre image de marque.

Ce que cela signifie pour la transparence

L'essentiel du chapitre sur la transparence est que les fournisseurs d'IA doivent documenter le fonctionnement de leurs modèles, l'objectif pour lequel ils ont été conçus et (c'est le plus important) un résumé des données sur lesquelles ils ont été entraînés.

C'est une attaque directe contre le problème de la « boîte noire » que posent de nombreux outils d'IA génériques. Lorsqu'une IA est entraînée sur l'ensemble d'Internet, avec tout son désordre et sans filtre, vous n'avez aucune visibilité sur l'origine de ses connaissances. Pour une équipe de support, c'est un pari énorme. L'IA pourrait facilement trouver une solution obsolète sur un forum datant de cinq ans, « halluciner » une politique qui semble officielle mais est complètement fausse, ou adopter d'étranges biais issus de ses données d'entraînement. Lorsque cela se produit, c'est votre équipe, et non l'entreprise d'IA, qui doit gérer les conséquences avec un client confus ou en colère.

Bâtir la confiance avec une IA transparente

C'est là que le type de plateforme d'IA que vous choisissez prend toute son importance. Au lieu d'utiliser un modèle générique au passé mystérieux, une IA transparente apprend à partir de vos propres sources contrôlées.

C'est exactement comme ça que nous avons conçu eesel AI. Notre plateforme ne se contente pas de deviner ; elle se connecte directement aux sources d'information fiables de votre entreprise pour apprendre de ce que vous savez déjà. Cela signifie qu'elle apprend des tickets passés dans des services d'assistance comme Zendesk et Intercom, de vos articles de base de connaissances officiels, et de vos documents internes dans des outils comme Confluence ou Google Docs.

Le résultat ? Une IA qui travaille à partir d'une base de connaissances que vous possédez et gérez réellement. Vous savez toujours pourquoi elle donne une réponse, car la source est votre propre information. Cette approche vous donne des réponses de meilleure qualité et plus précises, et s'aligne parfaitement avec les règles de transparence de l'UE en rendant le raisonnement de l'IA totalement clair.

eesel AI se connecte aux sources d'information fiables de votre entreprise, garantissant la transparence et la conformité avec les Codes de bonne pratique de la Loi sur l'IA de l'UE et les directives de conformité pour l'IA de support.

Le chapitre sur le droit d'auteur

L'IA générative a explosé, et une vague de procès a suivi. Au cœur de tout cela se trouve une grande question : sur quelles données cette IA a-t-elle été entraînée, et avaient-ils le droit de les utiliser ? Pour toute entreprise, utiliser un outil de support construit sur des bases juridiques fragiles est un risque que vous ne pouvez tout simplement pas vous permettre de prendre.

Ce que dit le code sur le droit d'auteur

Le Code de bonne pratique indique aux fournisseurs d'IA qu'ils doivent avoir une politique de conformité avec la législation de l'UE sur le droit d'auteur. Ils doivent respecter les demandes de retrait (« opt-out ») des sites web (comme un fichier « robots.txt » qui interdit l'accès aux robots d'exploration) et cesser de collecter des données sur des sites connus pour le piratage.

C'est une réponse directe à la pratique courante d'entraîner d'énormes modèles en aspirant tout ce qui se trouve sur Internet, souvent sans demander la permission. Si votre IA de support donne à un client une réponse basée sur du matériel protégé par le droit d'auteur qu'elle a collecté illégalement, votre entreprise pourrait être tenue pour responsable. C'est un risque caché intégré à de nombreux outils d'IA génériques.

Choisir une IA conforme

Le moyen le plus simple d'éviter ces problèmes juridiques est d'utiliser une IA qui n'est pas construite sur une montagne de données douteuses dès le départ.

Parce que eesel AI apprend à partir des propres informations de votre entreprise (votre historique de support, vos guides internes et vos documents officiels), elle évite le désordre juridique lié au droit d'auteur qui gangrène les modèles entraînés sur le web ouvert. La connaissance vous appartient, tout simplement.

Nous allons encore plus loin en nous assurant que vos données ne sont jamais utilisées pour entraîner nos modèles généraux ou pour toute autre entreprise. Elles sont cloisonnées et utilisées uniquement pour alimenter vos agents IA. Cet engagement envers la confidentialité des données est fondamental dans le fonctionnement de notre plateforme.

Le chapitre sur la sûreté et la sécurité

La dernière pièce du puzzle concerne la confiance et la prévisibilité. La Loi sur l'IA de l'UE parle de « risques systémiques », ce qui semble très académique, mais pour une équipe de support, ces risques sont concrets et peuvent survenir à tout moment. Pouvez-vous faire confiance à votre IA pour gérer correctement les tâches sans que quelqu'un la surveille constamment ?

Ce que signifient les directives de sûreté et de sécurité

Le Code de bonne pratique incite les fournisseurs d'IA à évaluer leurs modèles, à identifier les risques potentiels, à suivre les dysfonctionnements et à mettre en place une cybersécurité solide. Bien que les règles les plus strictes s'appliquent aux méga-modèles, les idées fondamentales s'appliquent à toute IA que vous mettez en contact avec un client.

Réfléchissez aux risques réels dans votre file d'attente de support. Que se passe-t-il si votre IA promet à un client un remboursement d'un montant double de ce que prévoit votre politique ? Et si elle guide avec assurance un client à travers les étapes de dépannage d'un produit que vous avez cessé de vendre l'année dernière ? Une IA non testée n'est pas une aide ; c'est un passif. Malheureusement, de nombreux outils d'IA sur le marché ne vous offrent guère plus qu'un interrupteur marche/arrêt, sans aucun moyen de voir comment elle se comportera avant d'être mise en service.

Comment déployer l'IA en toute confiance

C'est pourquoi des fonctionnalités comme la simulation et un déploiement progressif ne sont pas de simples extras. Elles sont essentielles pour utiliser l'IA de manière responsable et respecter l'esprit des règles du Code sur l'évaluation et la gestion des risques.

Avec une fonctionnalité comme le puissant mode de simulation d'eesel AI, vous pouvez tester en toute sécurité votre agent IA sur des milliers de vos propres tickets passés dans un environnement d'entraînement. Vous pouvez voir exactement comment il aurait répondu à de vraies questions de clients, vérifier sa précision et obtenir des prévisions fiables sur les taux de résolution, le tout avant même qu'un seul client ne le voie. Cela vous permet de repérer les faiblesses, de combler les lacunes en matière de connaissances et d'ajuster son comportement sans aucun risque.

Le mode de simulation d'eesel AI permet aux équipes de tester les performances et de gérer les risques, en accord avec le chapitre sur la sûreté et la sécurité des Codes de bonne pratique de la Loi sur l'IA de l'UE et les directives de conformité pour l'IA de support.

De plus, vous n'avez pas à vous lancer à fond dans l'automatisation d'un seul coup. eesel AI vous offre un contrôle précis, vous pouvez donc commencer par laisser l'IA gérer uniquement des tickets spécifiques à faible risque (comme « où est ma commande ? ») tout en envoyant tout le reste à votre équipe humaine. Au fur et à mesure que vous vous sentez plus à l'aise avec ses performances, vous pouvez lentement lui confier plus de responsabilités. Cette approche axée sur la sécurité est exactement ce que ces nouvelles réglementations visent à encourager.

Confiance et conformité : ce qu'il faut retenir

La Loi sur l'IA de l'UE et ses Codes de bonne pratique établissent une nouvelle norme pour l'IA dans le monde entier. Mais en fin de compte, il ne s'agit pas seulement de cocher des cases juridiques. C'est l'occasion de bâtir une confiance réelle et durable avec vos clients en leur montrant que vous vous engagez à utiliser la technologie de manière responsable.

Les principes sont simples : soyez transparent sur le fonctionnement de votre IA, respectez les données et le droit d'auteur, et assurez-vous que vos outils sont sûrs et prévisibles. La décision la plus importante que vous prendrez sera de choisir un partenaire IA qui a déjà intégré ces idées dans sa conception même.

Obtenez une IA prête pour la conformité

Au lieu d'essayer de forcer un outil d'IA générique à être conforme, vous pouvez commencer avec une plateforme conçue dès le départ pour la transparence, le contrôle des données et des résultats prévisibles. eesel AI est le choix intelligent et sûr pour les équipes de support qui se préparent à ce nouveau paysage réglementaire.

Découvrez par vous-même comment fonctionne une IA entraînée sur vos propres connaissances. Vous pouvez configurer votre premier agent IA et lancer une simulation sans risque sur vos tickets passés en quelques minutes seulement.

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