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Démystifier le deuxième mythe relatif à l’intelligence artificielle générative: ses risques les plus pertinents

Bien que l’IA générative soit une technologie émergente, elle est utilisée dans les pratiques commerciales quotidiennes par presque toutes les fonctions, tant les fonctions administratives que celles en relations avec la clientèle.

06/02/2025 · Lecture de 4 minutes

Les entreprises de toutes tailles, dans presque tous les secteurs, examinent comment optimiser la technologie d’intelligence artificielle (IA) générative pour atteindre les objectifs d’affaires, notamment en réalisant des gains d’efficacité opérationnelle, en augmentant la satisfaction de la clientèle et en développant de nouveaux produits et services. Pour tirer parti de manière durable du potentiel de l’IA générative, les entreprises doivent connaître les inconvénients possibles et se préparer à y remédier.

Chez Marsh, nous aidons les entreprises de tous les secteurs à comprendre, à mesurer, à gérer et à traiter les risques liés à l’IA générative. Ce faisant, nous avons aidé les responsables de la gestion des risques et les cadres supérieurs à s’attaquer à trois mythes courants. D’abord, nous avons examiné qui, dans votre entreprise, est responsable des risques liés à l’IA générative.

Dans cet article, le deuxième d’une minisérie en trois parties, nous examinerons ce qui suit:

Mythe 2: l’IA générative est une technologie émergente et, par conséquent, les cyberrisques et les risques liés à la technologie sont les plus pertinents à prendre en considération.

Bien que l’IA générative soit une technologie émergente, elle est utilisée dans les pratiques commerciales quotidiennes par presque toutes les fonctions, tant les fonctions administratives que celles en relations avec la clientèle. Par exemple, les équipes de marketing peuvent utiliser l’IA générative pour générer du contenu créatif, les équipes d’ingénierie logicielle peuvent utiliser l’IA générative pour accélérer la programmation, les équipes de vente peuvent utiliser l’IA générative pour fournir des recommandations client hyperpersonnalisées et les équipes juridiques peuvent utiliser l’IA générative pour accélérer la recherche et l’analyse.

Cela signifie que les risques liés à l’IA générative englobent les cyberrisques et des risques technologiques typiques et vont au-delà de ces risques. Les risques liés à l’IA générative comprennent:

  • Les lésions corporelles ou les dommages matériels résultant de conseils sur la sécurité des produits fournis aux clients par l’IA générative
  • Les pertes financières, les préjudices personnels et les préjudices imputables à la publicité, comme la diffamation, qui découlent d’inexactitudes ou de contenus trompeurs générés par l’IA dans les contextes liés aux clients
  • La violation par inadvertance des droits d’auteur, de brevets ou de marques de commerce existants dans l’entraînement de modèles d’IA générative
  • Les allégations de partialité ou de discrimination liées à des expériences personnalisées
  • Les allégations de discrimination ou de partialité liées aux pratiques d’emploi
  • La défaillance du système d’IA ou les cyberattaques qui entraînent des pertes d’exploitation
  • Les atteintes à la protection des données et de la vie privée lors de l’utilisation de l’IA générative pour générer des recommandations personnalisées pour les clients
  • La fraude par transfert bancaire résultant d’hypertrucages générés par l’IA

Les catégories d’assurance correspondantes et pertinentes pour les développeurs et les utilisateurs finaux de la technologie d’IA générative couvrent pratiquement tous les types d’assurance des entreprises: cyberassurance, erreurs et omissions en matière de technologie, responsabilité des médias, administrateurs et dirigeants, responsabilité civile liée aux pratiques d’emploi, propriété intellectuelle, responsabilité civile générale des entreprises, responsabilité de produits, et plus encore.

Les développeurs et les utilisateurs de technologies d’IA générative doivent évaluer si leur programme de gestion des risques est suffisant pour traiter les risques pertinents. Récemment, de nombreuses organisations qui n’avaient jamais été réellement exposées à la responsabilité civile en matière de technologie envisagent de souscrire une assurance erreurs et omissions en matière de technologie lorsqu’elles lancent de nouvelles entreprises fondées sur l’IA générative, par exemple en utilisant des données pour fournir à leurs clients des analyses et des informations améliorées. De telles nouvelles affaires peuvent créer des risques liés à la responsabilité civile professionnelle, car les services ou les produits technologiques sont fournis aux clients moyennant des frais.

Pour évaluer si les programmes d’assurances existants sont suffisants et pour renforcer la résilience aux risques liés à l’IA générative, les organisations peuvent:

  • Répertorier tous les modèles utilisés dans le cadre des activités de l’entreprise et les cas d’utilisation de haut niveau correspondants.
  • Élaborer des scénarios de risque qui reflètent ce qui pourrait réellement mal tourner, en s’appuyant sur la liste des modèles et des cas d’utilisation correspondants, classés selon un spectre de scénarios à haute fréquence/faible gravité par rapport à des scénarios à faible fréquence/gravité élevée. 
  • Établir une correspondance entre les contrôles des risques et chaque scénario de risque prioritaire et mener une planification plus large de la résilience.
  • Quantifier l’impact potentiel de ces scénarios de risque sur le programme d’assurances existant, en évaluant si les montants de garantie existants et les rétentions existantes doivent être ajustés.
  • Faire correspondre les risques clés à un programme d’assurances stratégique dans tous les secteurs pertinents.

Compte tenu de sa grande applicabilité à l’échelle de l’entreprise, l’IA générative présente plus que des cyberrisques et des risques liés aux technologies. Les développeurs et les utilisateurs de technologies d’IA génératives doivent évaluer leurs stratégies existantes d’atténuation et de transfert des risques de façon récurrente, en particulier à mesure que l’IA générative continue d’évoluer.

Pour en savoir plus sur la façon dont un expert de Marsh peut aider votre entreprise à mieux comprendre l’IA générative et les risques et les occasions qu’elle présente, veuillez communiquer avec nous ici.

Prochain sujet : le troisième mythe porte sur les problèmes d’assurance généraux liés à l’IA générative

En savoir plus

Nos employés

Jaymin Kim

Jaymin Kim

Vice-présidente principale des technologies émergentes au Centre mondial de cyberassurance de Marsh

Greg Eskins

Greg Eskins

Responsable mondial des cyberproduits et chef du Centre mondial de la cyberassurance

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