Qui est réellement aux commandes ? Pourquoi la gouvernance de l'IA est désormais un impératif commercial

À mesure que l’IA s’intègre aux opérations commerciales quotidiennes, la pression pour maintenir ces systèmes conformes, sécurisés et éthiquement solides n’a jamais été aussi grande. Sans une surveillance étroite, l’IA peut exposer les organisations à une variété de problèmes : utilisation abusive des données, résultats biaisés et violations de la réglementation, pour n’en citer que quelques-uns.

C'est pourquoi une gouvernance forte de l'IA n'est plus une option. Cela fournit la structure, la responsabilité et la visibilité nécessaires pour gérer l’IA de manière responsable tout au long de son cycle de vie. Pour toute entreprise cherchant à minimiser les risques et à maintenir la confiance dans un environnement axé sur l’IA, la mise en œuvre d’un processus de gouvernance clair est essentielle. Plus tôt les entreprises pourront lancer ce processus, plus l’IA sera sûre et efficace.

La première étape consiste à comprendre ce qu’implique la gouvernance de l’IA. D’une manière générale, cela fait référence au cadre de systèmes, de politiques et de processus qui garantissent que l’IA est utilisée de manière responsable, éthique et conforme aux réglementations. Il joue un rôle crucial dans les efforts plus larges d'une entreprise en matière de confidentialité des données, de conformité de l'IA et de cybersécurité, en fournissant une surveillance ciblée tout au long du cycle de vie de l'IA, du développement et du déploiement de nouveaux modèles à la surveillance et à la mise à jour, ainsi qu'en réglementant l'utilisation de solutions disponibles dans le commerce comme ChatGPT.

Ce qui distingue la gouvernance de l’IA de la gouvernance générale de l’informatique ou des données, c’est la complexité de l’IA elle-même. Ces systèmes peuvent s'adapter, fonctionner de manière autonome et générer des décisions difficiles à expliquer ou à auditer. En conséquence, la gouvernance de l’IA doit prendre en compte des risques tels que les biais, la dérive et le manque de transparence.

L’adoption de l’IA augmente, mais la complexité et les risques augmentent parallèlement. Une récente enquête McKinsey, par exemple, a révélé que 88 % des organisations déclarent utiliser régulièrement l’IA dans au moins une fonction commerciale, contre 78 % en 2024. Cependant, même s’il a été noté qu’environ un tiers des entreprises cherchent à étendre leurs solutions, cela constitue souvent un défi. En fait, une étude distincte menée par Kore.ai indique que seulement 30 % des entreprises sont équipées pour faire évoluer efficacement leurs programmes d'IA, les problèmes les plus courants étant le manque de compétences, les coûts imprévisibles et les préoccupations persistantes concernant la confidentialité et la conformité des données.

Ces chiffres mettent en évidence un problème commun : alors que l’IA est désormais intégrée aux opérations commerciales, de nombreuses entreprises manquent de cadres de gouvernance pour suivre le rythme de sa mise en œuvre. Cet écart crée plusieurs points faibles. Par exemple, des outils non supervisés peuvent accéder à des données sensibles, des modèles opaques peuvent prendre des décisions injustes et l’évolution des réglementations exerce une pression croissante sur les organisations.

Une gouvernance solide de l’IA résout ces problèmes et fournit la traçabilité, la surveillance et la cohérence nécessaires pour faire évoluer l’IA de manière responsable. Cela aide les entreprises à surmonter les risques potentiels, tels que les violations de données liées à l'IA, et à transformer ces mises en œuvre en un atout concurrentiel qui garantit la confiance, les données et la conformité.

Une gouvernance efficace de l’IA ne repose pas sur une politique ou un contrôle unique. Cela nécessite un cadre coordonné de processus, de fonctions et de mécanismes de contrôle qui fonctionnent en harmonie. Vous trouverez ci-dessous les éléments fondamentaux qui soutiennent une gouvernance responsable et évolutive tout au long du cycle de vie de l’IA. Ensemble, ces piliers créent un cadre de gouvernance non seulement robuste, mais également adaptable aux demandes futures.

• Propriété et responsabilité : Définissez qui est responsable des systèmes et des déploiements d’IA. Une responsabilité claire garantit que les décisions sont traçables et que les risques ne passent pas inaperçus.
• Surveillance du cycle de vie du modèle : La gouvernance doit couvrir toutes les étapes du cycle de vie de l'IA, de la conception et de la formation des modèles d'IA au déploiement et à la surveillance. Cela permet d’identifier les risques à un stade précoce et de garantir une conformité continue à mesure que les systèmes évoluent.
• Documentation et contrôle de version : La tenue d’enregistrements précis des ensembles de données, des algorithmes, des décisions et des mises à jour permet un audit significatif, une conformité réglementaire et une transparence interne.
• Évaluation des risques et des impacts : Établir des processus pour évaluer les conséquences potentielles de l’utilisation de l’IA chaque fois qu’une nouvelle technologie est créée ou adoptée. Ceci est particulièrement important lorsque les systèmes auront un impact sur les personnes, les infrastructures critiques ou les données réglementées.
• Inclusion des parties intéressées : La gouvernance doit être multifonctionnelle. Les équipes juridiques, de conformité, informatiques, de science des données et commerciales ont besoin d’une voix pour garantir que l’IA est alignée sur les valeurs organisationnelles plus larges.

La mise en pratique de la gouvernance de l’IA nécessite une structure, une collaboration entre les équipes et une intégration dans les flux de travail opérationnels existants. Voici quelques conseils clés pour démarrer efficacement :

• Créer une politique formelle pour l’utilisation de l’IA : Définissez la manière dont les outils d’IA sont sélectionnés, approuvés et surveillés. Celui-ci devrait décrire les principes d’utilisation éthique, les exigences de conformité et les processus d’approbation des nouveaux systèmes d’IA.
• Nommer un responsable des risques IA dédié : Attribuez la responsabilité de superviser la gestion de l’IA à une personne ou une équipe désignée. Cela garantit qu'il y a un point de responsabilité clair et réduit l'ambiguïté lorsque des risques surviennent ou que des décisions doivent être intensifiées.
• Classer les systèmes d'IA par niveau de risque : Toutes les IA ne nécessitent pas le même niveau de surveillance. Établissez des critères pour différencier les systèmes à haut risque, tels que les outils destinés aux clients et ceux dotés de capacités de prise de décision critiques, des outils à faible risque et hiérarchisez la surveillance en conséquence.
• Assurer la traçabilité et la préparation aux audits : Utilisez des modèles de documentation, des journaux et examinez les points de contrôle pour rendre la gouvernance visible et défendable.
• Former les collaborateurs sur leur rôle de gouvernance : Tous ceux qui interagissent avec l’IA, des développeurs aux utilisateurs professionnels, doivent comprendre comment la gouvernance affecte leur travail et où faire remonter les problèmes.

La gouvernance informatique (et, par extension, la gouvernance de l’IA) est souvent considérée à tort comme une force limitante. Cela peut être considéré comme un ensemble de contrôles qui ralentissent l’innovation ou introduisent des formalités administratives inutiles. En réalité, c’est le contraire qui se produit. Une gouvernance efficace jette les bases d’une adoption plus rapide et plus sûre de l’IA en garantissant dès le départ que les systèmes sont sécurisés, conformes et alignés sur les objectifs de l’entreprise.

Avec une surveillance claire, les organisations peuvent faire évoluer ces outils sans compromettre la confiance ni augmenter les risques de sécurité de l'IA, ouvrant ainsi de nouvelles opportunités d'automatisation, d'informations et de croissance. Il offre également la transparence nécessaire pour répondre aux attentes des clients et satisfaire les régulateurs.

Les entreprises qui adoptent la gouvernance dès le début seront mieux placées pour innover de manière responsable et diriger un avenir axé sur l’IA avec contrôle et clarté.