Le cas pour la gouvernance distribuée de l’IA à l’ère de l’IA d’entreprise
Il n’est plus nécessaire de rappeler que l’IA est omniprésente. Pourtant, bien que presque toutes les entreprises aient adopté une forme d’IA, peu ont réussi à traduire cette adoption en valeur commerciale significative. Les rares réussites ont comblé le fossé grâce à une gouvernance distribuée de l’IA, une approche qui garantit que l’IA est intégrée de manière sûre, éthique et responsable. Tant que les entreprises ne trouveront pas le bon équilibre entre innovation et contrôle, elles resteront dans une « zone de non-droit » entre adoption et valeur, où les implémenteurs et les utilisateurs sont incertains de la manière de procéder.
L’état des lieux : deux approches communes pour appliquer l’IA à grande échelle
Les entreprises tentent souvent d’atteindre cet équilibre et échouent. Les pièges les plus courants impliquent l’optimisation pour une extrême : soit l’innovation à tout prix, soit un contrôle centralisé total. Bien que ces deux approches soient généralement bien intentionnées, aucune n’atteint un équilibre durable.
Les entreprises qui privilégient l’innovation en matière d’IA tendent à favoriser une culture d’expérimentation rapide. Cependant, sans gouvernance adéquate, ces efforts deviennent souvent fragmentés et risqués. L’absence de contrôles clairs peut conduire à des fuites de données, à une dérive des modèles et à des angles morts éthiques qui exposent les organisations à des litiges tout en érodant la confiance des marques.
À l’autre extrême, les entreprises qui privilégient le contrôle centralisé sur l’innovation tentent de minimiser ou d’éliminer les risques liés à l’IA. Pour ce faire, elles créent souvent une équipe ou un département dédié à l’IA, par lequel toutes les initiatives d’IA doivent passer. Cette approche centralisée concentre la responsabilité de la gouvernance entre les mains de quelques-uns, laissant l’organisation plus large désengagée, voire totalement inconsciente.
Passer de l’adoption de l’IA à la valeur de l’IA
La gouvernance est trop souvent considérée comme un problème d’organigramme. Mais les systèmes d’IA se comportent différemment des logiciels d’entreprise traditionnels. Ils évoluent dans le temps, interagissent de manière imprévisible avec de nouvelles données et sont façonnés autant par l’utilisation humaine que par la conception technique. Les entreprises doivent donc reconsidérer la gouvernance de l’IA comme un défi culturel, et non uniquement technique.
La solution réside dans la construction d’un système de gouvernance distribuée de l’IA, fondé sur trois éléments essentiels : culture, processus et données. Ensemble, ces piliers permettent une responsabilité partagée et des systèmes de soutien au changement, comblant le fossé entre l’utilisation de l’IA pour elle-même et la génération d’un retour sur investissement réel en appliquant l’IA à des problèmes novateurs.
Cultiver une culture autour de l’IA
Un système de gouvernance distribué de l’IA dépend de la culture organisationnelle entourant l’IA. Les entreprises doivent établir une culture d’attentes autour de l’IA qui soit authentique pour leurs équipes et alignée sur leurs objectifs stratégiques.
Un moyen efficace d’établir cette culture est de définir une charte de l’IA : un document vivant qui évolue avec les avancées et la vision stratégique de l’organisation. La charte sert de repère et de limites culturelles, articulant les objectifs de l’organisation pour l’IA tout en précisant comment l’IA sera, et ne sera pas, utilisée.
Analyse des processus d’affaires pour marquer et mesurer
Un système de gouvernance distribuée de l’IA doit également être ancré dans une analyse rigoureuse des processus d’affaires. Chaque initiative d’IA, qu’elle améliore un flux de travail existant ou en crée un nouveau, doit commencer par une cartographie du processus actuel. Cette étape fondamentale rend les risques visibles et permet de mieux comprendre comment les interventions d’IA se propagent à travers l’organisation.
Une gouvernance des données solide égale une gouvernance efficace de l’IA
La gouvernance efficace de l’IA dépend en fin de compte d’une gouvernance des données robuste. Le vieux dicton « des données de mauvaise qualité entraînent des résultats de mauvaise qualité » est amplifié avec les systèmes d’IA, où des données de faible qualité ou biaisées peuvent amplifier les risques et saper la valeur commerciale à grande échelle. Chaque fonction touchant à l’IA doit être responsable de la qualité des données, de la validation des résultats des modèles et de l’audit régulier des dérives ou des biais dans leurs solutions d’IA.
Pourquoi l’effort en vaut la peine
La gouvernance distribuée de l’IA représente le point idéal pour l’échelle et la durabilité de la valeur générée par l’IA. À mesure que l’IA continue d’être intégrée dans les fonctions commerciales clés, la question évolue : les entreprises utiliseront-elles l’IA et pourront-elles la gouverner au rythme que leurs stratégies exigent ? En ce sens, la gouvernance distribuée de l’IA devient un modèle opérationnel conçu pour des systèmes qui apprennent, s’adaptent et s’échelonnent. Les organisations qui l’adoptent avanceront plus rapidement précisément parce qu’elles sont en contrôle, et non en dépit de cela.
