La gouvernance de l’IA fournit des garde-fous pour une innovation plus rapide
Avec l’adoption croissante de l’IA générative (GenAI) dans la région Asie-Pacifique, certaines organisations, en particulier celles des secteurs non réglementés, peuvent hésiter à mettre en œuvre des cadres de gouvernance, craignant que la bureaucratie n’entrave l’innovation.
Cependant, il est soutenu que des limites claires sont essentielles pour la rapidité. Bien que la région soit en tête de l’utilisation de l’IA générative, la perte de confiance des utilisateurs dans les résultats de l’IA peut compromettre les initiatives liées à l’IA. L’établissement de garde-fous de gouvernance peut aider à combler ce fossé de confiance.
Les idées reçues sur la gouvernance de l’IA
Une idée reçue commune est que la gouvernance ralentit les initiatives d’IA. Au contraire, les organisations qui avancent le plus rapidement sont celles qui ont déjà établi une forte position en matière de gouvernance de l’IA. La gouvernance est comparée à des barrières de sécurité sur une autoroute : tout comme ces barrières permettent aux véhicules de circuler en toute sécurité à des vitesses plus élevées, la gouvernance fournit la confiance nécessaire pour un développement rapide.
Pour avancer plus vite, il est crucial de comprendre où se situent les limites. Les organisations qui définissent ces paramètres tôt éliminent l’hésitation autour de l’innovation, car les équipes savent exactement ce qui est permis.
Le phénomène de l’IA cachée
Un des moteurs de la gouvernance de l’IA est la montée de l’IA cachée, qui se produit lorsque des employés utilisent des outils d’IA non approuvés pour le travail. Des études récentes montrent que 77 % des professionnels de la sécurité ont observé des employés exposant des données d’entreprise à des modèles de langage de grande taille (LLMs). Ce comportement n’est généralement pas malveillant, mais il se produit parce qu’il n’existe pas de bons outils internes.
Les employés se tournent souvent vers des outils d’IA externes en raison d’un accès peu fluide aux alternatives internes. La solution n’est pas simplement d’interdire les outils externes, mais de fournir des options internes intégrées avec les protocoles de gouvernance nécessaires.
Évolution des discussions sur la gouvernance
Les discussions sur la gouvernance de l’IA, qui commencent souvent avec des directeurs des données, sont désormais portées aux niveaux des conseils d’administration, non seulement en raison des risques de sécurité, mais aussi des coûts croissants associés aux expériences d’IA non réglementées. Par exemple, un client a constaté des coûts inattendus liés à un projet d’IA de 3 millions de dollars, avec des coûts mensuels atteignant 47 000 dollars sans retour sur investissement clair.
Construire des modèles d’IA internes
Bien que certaines entreprises commencent à construire leurs propres modèles de langage pour des raisons de gouvernance et de contrôle, il est conseillé de ne pas le faire. Le rythme rapide des changements technologiques rend souvent ces projets internes obsolètes avant leur achèvement. Adopter une approche de plateforme où les exigences de gouvernance sont intégrées dans l’infrastructure permet aux entreprises de se connecter aux derniers modèles tout en restant conformes.
La valeur d’une plateforme est qu’elle intègre la dernière technologie pour les équipes, leur permettant d’utiliser ce dont elles ont besoin à un moment donné, plutôt que d’essayer de construire quelque chose qui sera probablement obsolète dans six mois.
Perspectives d’avenir
Selon les prévisions, les dépenses mondiales en IA devraient atteindre 2,52 billions de dollars en 2026, représentant une augmentation de 44 % par rapport à l’année précédente. Les investissements dans les plateformes d’IA pour la science des données et l’apprentissage automatique sont également en forte hausse.
L’adoption de l’IA est fondamentalement façonnée par la préparation du capital humain et des processus organisationnels, et non simplement par l’investissement financier. Les organisations plus matures et conscientes de leurs expériences privilégient de plus en plus les résultats prouvés par rapport au potentiel spéculatif.
