La Gouvernance Cloud à l’Ère de l’IA
Dans un monde de plus en plus axé sur l’IA, il est essentiel de s’interroger sur la gouvernance cloud. Alors que les innovations en matière d’IA captent toute l’attention, un aspect crucial est souvent négligé : les modèles de gouvernance cloud obsolètes qui mettent en péril le potentiel de ces avancées.
Pourquoi les Modèles de Gouvernance Traditionnels Ne Peuvent Pas Suivre
Les modèles de gouvernance hérités étaient conçus pour des environnements plus prévisibles, où l’infrastructure était provisionnée manuellement par des équipes centralisées. Ce temps est révolu. Aujourd’hui, les charges de travail liées à l’IA sont :
- Dynamiques : L’infrastructure est provisionnée automatiquement et s’adapte en temps réel.
- Décentralisées : Les équipes lancent des charges de travail en dehors des canaux informatiques traditionnels.
- Coûteuses : Les travaux de calcul intensif engendrent des coûts élevés, souvent de l’ordre de 10 à 100 millions de dollars par modèle, sans propriété ou supervision claires.
Dans un tel environnement, une gouvernance réactive ne fait pas que ralentir le processus ; elle échoue. Selon une enquête, seulement 48% des projets d’IA atteignent la production, avec un délai moyen de huit mois.
Lorsque la Gouvernance Échoue, la Culture en Souffre
Le risque ne se limite pas aux opérations. Il est également culturel. Lorsque la gouvernance est perçue comme un frein, elle envoie le message que la conformité et la rapidité ne peuvent coexister. Forcées de choisir, les équipes privilégient la vitesse.
Ce phénomène entraîne des conséquences comme :
- Une prolifération cloud : Les équipes mettent en place des infrastructures sans supervision unifiée.
- Des dépenses imprévisibles : Les charges de travail en IA s’intensifient, laissant les équipes financières réagir aux factures au lieu de gérer les impacts.
- Des lacunes de conformité : Les données sensibles sont traitées sans contrôles appropriés, exposant l’organisation à des risques évitables.
Ce que la Gouvernance à l’Ère de l’IA Exige
Pour soutenir l’IA et pérenniser les opérations, la gouvernance doit évoluer d’un processus réactif à une capacité préventive. Elle doit être intégrée à l’infrastructure et non ajoutée après coup. Cela repose sur quatre principes fondamentaux :
- Politiques intégrées à la plateforme : La logique de gouvernance doit résider là où l’infrastructure est créée. Des contrôles automatisés sur le provisionnement, l’accès et les types de ressources préviennent les problèmes avant qu’ils ne surviennent.
- Routes pavées, pas de détours : Le chemin le plus simple devrait également être le plus conforme. Lorsque les outils et modèles en libre-service incluent des garde-fous intégrés, les équipes restent alignées sans ralentir.
- Visibilité en temps réel avec contexte commercial : Les données de dépenses et d’utilisation doivent être transparentes et visibles au fur et à mesure, liées aux charges de travail réelles, aux équipes et aux objectifs commerciaux.
- FinOps en amont : La responsabilité des coûts ne peut pas être une tâche de fin de mois. Lorsque les finances et l’ingénierie s’alignent pendant la planification et le développement, la gouvernance devient partie intégrante de la livraison.
La Gouvernance comme Avantage Stratégique
Lorsqu’elle est bien faite, la gouvernance accélère l’innovation. Elle permet aux équipes de travailler avec confiance, en se développant dans un cadre qui protège l’entreprise. En intégrant la gouvernance de l’IA dans les systèmes et workflows existants, on la rend automatique, contextuelle et native à la manière dont les équipes construisent.
En fin de compte, lorsque la gouvernance fonctionne de cette manière, elle devient stratégique. Les équipes ne la voient pas comme un obstacle, mais comme une fondation sur laquelle s’appuyer pour innover.
