Enquête sur l’IA responsable : des entreprises avancées vers une gouvernance de l’IA responsable liée à de meilleurs résultats commerciaux
Une récente enquête menée par EY révèle que les entreprises dotées de comités de surveillance et de suivi en temps réel rapportent des gains mesurables en termes de revenu, de satisfaction des employés et d’économies de coûts. En revanche, presque toutes les organisations interrogées ont signalé des pertes financières et un impact généralisé résultant des échecs de conformité, des reculs en matière de durabilité et des résultats biaisés.
L’enquête, qui fait partie de la deuxième phase du sondage Pulse sur l’IA responsable (RAI), indique que les entreprises qui mettent en œuvre des mesures avancées de RAI prennent de l’avance, tandis que d’autres stagnent. À mesure que l’adoption des technologies de l’IA continue d’accélérer, celles qui sont les plus avancées en tirent le plus de bénéfices. Près de quatre répondants sur cinq déclarent que leur entreprise a amélioré l’innovation (81%) et les gains d’efficacité et de productivité (79%), tandis qu’environ la moitié fait état de croissance des revenus (54%), d’économies de coûts (48%) et de satisfaction des employés (56%).
Principes de l’IA responsable
L’adoption de l’IA responsable commence par la définition et la communication des principes, puis progresse vers l’implémentation et la gouvernance. La transition des principes à la pratique se réalise à travers des mesures de RAI qui intègrent des engagements dans les opérations. En moyenne, les organisations ont déjà mis en œuvre sept des dix mesures de RAI, et parmi celles qui n’ont pas encore agi, la grande majorité prévoit de le faire.
Moins de 2% des répondants ont signalé n’avoir aucun plan de mise en œuvre, ce qui indique un engagement large envers l’IA responsable et une forte intention de continuer à progresser.
Corrélation entre l’adhésion aux principes RAI et performance commerciale
Les résultats suggèrent qu’une plus grande adhésion aux principes de RAI est corrélée à une performance commerciale positive. Par exemple, les répondants ayant un suivi en temps réel sont 34% plus susceptibles de constater des améliorations de la croissance des revenus et 65% plus susceptibles d’observer des économies de coûts.
Risques liés à l’IA et lacunes de gouvernance
La quasi-totalité (99%) des organisations interrogées ont signalé des pertes financières dues à des risques liés à l’IA, dont près des deux tiers (64%) ont subi des pertes de plus de 1 million USD. La perte financière moyenne pour les entreprises ayant rencontré des risques est estimée à 4,4 millions USD.
Les risques les plus courants liés à l’IA comprennent la non-conformité aux réglementations sur l’IA (57%), les impacts négatifs sur les objectifs de durabilité (55%) et les produits biaisés (53%).
Préparation des talents et développement citoyen
Les organisations sont confrontées à un défi croissant dans la gestion des « développeurs citoyens » — des employés qui développent ou déploient de manière indépendante des agents d’IA. Deux tiers des entreprises interrogées autorisent cette activité sous une forme ou une autre, cependant, seulement 60% d’entre elles fournissent des politiques et cadres officiels pour garantir que ces agents sont déployés conformément aux principes de l’IA responsable. La moitié d’entre elles rapportent également qu’elles n’ont pas une visibilité élevée sur l’utilisation des agents d’IA par les employés.
Les entreprises qui encouragent activement le développement citoyen sont plus susceptibles de signaler un besoin d’évolution des modèles de talents en préparation d’une main-d’œuvre hybride humain-IA. Ces organisations évoquent la rareté des talents futurs comme leur principale préoccupation avec les nouveaux modèles d’IA.
Conclusion
La nécessité d’intégrer des pratiques de gestion des risques de l’IA dans les opérations est devenue cruciale pour réduire les risques et accélérer la création de valeur. Les entreprises qui perçoivent ces principes comme une fonction commerciale essentielle sont mieux positionnées pour réaliser des gains de productivité plus rapides et maintenir un avantage concurrentiel dans une économie axée sur l’IA.
