Diligence Spécifique à l’IA dans les Transactions Corporatives
À une époque où l’utilisation et la surveillance de l’IA se développent, la diligence spécifique à l’IA est un élément crucial de toute transaction d’entreprise où la société cible utilise l’IA de manière significative.
Introduction
Dans de nombreuses transactions, l’instinct premier est de traiter tout ce qui semble technique dans des domaines familiers tels que la propriété intellectuelle, la confidentialité, la cybersécurité et les contrats commerciaux. Bien que ces domaines puissent révéler certains risques, ils ne mettent pas nécessairement en lumière les problèmes uniques liés à l’IA, tels que :
- Provenance du modèle opaque.
- Données d’entraînement contaminées.
- Pratiques d’évaluation et de surveillance inadéquates.
- Dépendances silencieuses vis-à-vis de modèles tiers.
- Déploiements clandestins par des équipes commerciales.
- Conditions contractuelles transférant la responsabilité des fournisseurs aux acheteurs.
Risques Dynamiques
Les systèmes d’IA apprennent à partir des données, s’adaptent à de nouveaux contextes et peuvent agir différemment une fois déployés par rapport aux environnements de test. L’exactitude d’un système peut se dégrader sans changement de code. Le paysage juridique évolue également, et le risque découle non seulement de ce que la loi interdit actuellement, mais aussi de ce que les régulateurs et parties prenantes s’attendent à ce qu’une organisation responsable fasse à l’avenir.
Cadre de Diligence en IA
Considérations Clés
Dans l’établissement d’un cadre de diligence en IA, plusieurs facteurs doivent être pris en compte :
- Décisions préliminaires de cadrage de la diligence en IA.
- Domaines d’enquête substantiels concernant les actifs et les utilisations de l’IA de la cible.
- Risques juridiques et réglementaires pertinents.
- Pratiques de gouvernance de l’IA de la cible.
Structure de la Transaction
La structure de la transaction influence la profondeur de la diligence. Par exemple, dans un investissement minoritaire, l’investisseur pourrait effectuer un examen plus limité, tandis qu’une acquisition totale exige une revue exhaustive de tous les actifs, systèmes et pratiques liés à l’IA.
Commercialisation de l’IA
Il est également crucial de déterminer si la cible vend des solutions d’IA aux clients ou utilise simplement l’IA en interne. Une entreprise qui commercialise des produits d’IA doit faire face à des attentes et à des responsabilités spécifiques vis-à-vis des clients.
Évaluation des Risques
Les équipes de diligence doivent évaluer l’ampleur et la matérialité de l’utilisation de l’IA ainsi que le rôle de la cible en tant que développeur ou déployeur d’IA. Les risques peuvent varier considérablement selon l’industrie et la juridiction.
Sources d’Information et Expertise
Une diligence efficace nécessite la collecte d’informations à partir de diverses sources critiques, y compris des documents sur les systèmes d’IA de la cible, des évaluations internes des risques et des résultats de validation. Engager des experts en IA peut également enrichir le processus de diligence.
Gouvernance de l’IA
Évaluer le cadre de gouvernance interne de l’IA de la cible est de plus en plus important. Cela inclut l’existence de politiques formelles, de programmes de formation des employés et de mécanismes de surveillance.
Conclusion
Intégrer une diligence approfondie en IA dans le processus transactionnel permet aux acquéreurs et investisseurs de mieux se positionner pour conclure des transactions en toute confiance et d’intégrer les cibles de manière fluide et sécurisée.
