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Pouvons-nous faire confiance à l'IA pour gouverner l'IA ? Analyse comparative des performances des LLM aux examens sur la confidentialité et la gouvernance de l'IA.

Created by
  • Haebom

Auteur

Zane Witherspoon, Thet Mon Aye, Ying Ying Hao

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Cet article présente les résultats d'une étude évaluant les performances de dix principaux modèles de langage à grande échelle (LLM) ouverts et fermés aux examens de certification CIPP/US, CIPM, CIPT et AIGP de l'International Association of Privacy Professionals (IAPP). Lors d'examens fermés comparant des modèles d'OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta et DeepSeek, des modèles de pointe tels que Gemini 2.5 Pro et GPT-5 d'OpenAI ont surpassé les normes de réussite des experts humains, démontrant une expertise significative en droit de la vie privée, en contrôles techniques et en gouvernance de l'IA. Cette étude fournit des informations pratiques pour évaluer l'aptitude des outils d'IA à assumer des rôles critiques de gouvernance des données, offre un aperçu aux professionnels naviguant à l'intersection du développement de l'IA et des risques réglementaires, et établit des références pour les machines basées sur des évaluations centrées sur l'humain.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Un LLM de pointe démontre qu'il atteint des performances supérieures à celles des experts humains lors des examens de certification professionnelle liés à la confidentialité.
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Le LLM présente le potentiel de soutenir la conformité à la confidentialité, la gestion des programmes et la gouvernance de l'IA.
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Fournir des informations pratiques sur l’évaluation de l’état de préparation des outils d’IA pour les rôles de gouvernance des données.
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Présenter simultanément les points forts du LLM et les limites de domaines spécifiques pour suggérer des orientations futures de recherche et de développement.
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Limitations:
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ÉTant donné que les résultats de l’étude sont limités à un LLM et à un examen spécifiques, la généralisabilité peut être limitée.
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ÉTant donné qu’il s’agit d’un résultat d’évaluation issu d’un environnement de test fermé, il est possible que des différences de performances se produisent lorsqu’il est appliqué à un environnement de travail réel.
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ÉTant donné que la portée de l’examen est limitée à l’examen de certification IAPP, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour évaluer d’autres domaines d’expertise dans le LLM.
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Manque de prise en compte de la fiabilité et des enjeux éthiques des réponses du LLM.
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