Gouvernance de l’IA : Pourquoi la surveillance traditionnelle est insuffisante et l’appel à une nouvelle approche dans un paysage en évolution
Au cours des dernières années, l’intelligence artificielle (IA) est passée d’une technologie novatrice à un composant essentiel des opérations commerciales, entraînant des risques sans précédent que les cadres de gouvernance traditionnels ne peuvent pas pleinement traiter. Alors que les conseils d’administration se sont appuyés sur des cadres bien établis pour gérer la sécurité des données, la confidentialité et la conformité, ces approches sont insuffisantes face aux défis uniques et complexes posés par l’IA.
Des risques nouveaux et spécifiques
Ces insuffisances sont alimentées par trois facteurs principaux :
- L’IA introduit des risques novateurs,
- Des exigences légales nouvelles doivent être intégrées dans la pile technologique pour traiter ces risques,
- Des compétences, processus et outils spécialisés sont essentiels pour une gestion efficace.
1. L’IA : Un nouveau domaine de risques
L’IA pose des défis spécifiques que la gouvernance héritée n’est tout simplement pas conçue pour aborder. Au cœur de cette différence, l’IA se distingue fondamentalement des logiciels traditionnels, en raison de sa capacité à apprendre, à s’adapter et à prendre des décisions basées sur des données, ce qui la rend intrinsèquement moins prévisible que les logiciels basés sur des règles.
En fonction de la complexité du système – des modèles d’apprentissage automatique traditionnels comme les arbres de décision aux systèmes multi-agents complexes – ces risques deviennent de plus en plus difficiles à détecter et à traiter. Les systèmes d’IA peuvent manifester des biais, manquer de transparence ou produire des informations erronées et des résultats inattendus, des risques que les modèles de surveillance traditionnels ne prévoient pas.
La base de données des incidents d’IA suit des risques critiques liés à l’IA, y compris les biais et la discrimination à travers des facteurs démographiques, des échecs spécifiques à un secteur (par exemple, dans le domaine de la santé ou de l’application de la loi), des problèmes techniques tels que les erreurs de généralisation et la génération de désinformation, ainsi que des risques opérationnels.
2. La nécessité d’une conformité intégrée
La gouvernance de l’IA suit un chemin similaire à celui de la confidentialité et de la sécurité, qui ont dû se battre pour être reconnues comme des préoccupations critiques à l’échelle de l’organisation. Tout comme la confidentialité et la sécurité ont finalement prouvé leur pertinence et leur nécessité, la gouvernance de l’IA fait face à des défis similaires pour obtenir la reconnaissance en tant que domaine de risque au niveau de l’entreprise.
En outre, il a été démontré que simplement avoir des politiques n’est pas suffisant ; les exigences légales exigent désormais que les mesures de sécurité et de confidentialité soient techniquement intégrées dans les systèmes informatiques, les produits et les infrastructures dès le départ, une approche proactive connue sous le nom de « shift left ».
Cette pratique, ainsi que l’ingénierie de la sécurité et de la confidentialité, garantissent que ces protections sont intégrales à la conception et au fonctionnement de la technologie plutôt que d’être adaptées après développement.
3. Vers une gouvernance rigoureuse de l’IA
Pour aborder ces nouveaux risques complexes, une approche de gouvernance fraîche et spécifiquement adaptée à l’IA est essentielle. Elle devrait inclure :
- Nouvelles compétences et rôles : Les équipes de gouvernance traditionnelles peuvent ne pas disposer des compétences spécialisées nécessaires pour comprendre et gérer les systèmes d’IA.
- Processus pour des risques spécifiques à l’IA : Contrairement aux logiciels traditionnels, les modèles d’IA évoluent continuellement, nécessitant des processus pour des examens réguliers des modèles, des audits et des évaluations de performance.
- Outils et technologies avancés : Des outils de gouvernance spécialisés sont nécessaires pour répondre aux exigences uniques de l’IA.
4. Conclusion : S’adapter aux nouvelles réalités de la gouvernance de l’IA
L’intégration rapide de l’IA dans les opérations commerciales a engendré des risques qui sont étrangers aux structures de gouvernance traditionnelles. Face à l’adoption rapide des outils d’IA à travers les organisations et à l’émergence de systèmes d’IA multi-agents, il devient encore plus clair que les cadres de gouvernance hérités ne suffisent pas.
Les risques uniques posés par les systèmes d’IA ne sont pas théoriques ; ils ont des implications réelles significatives. Des systèmes d’IA mal gouvernés peuvent directement impacter la réputation de la marque, éroder la confiance du public et entraîner des conséquences juridiques coûteuses.
À l’avenir, les entreprises doivent prioriser la construction de structures de gouvernance qui englobent les compétences, processus et outils spécialisés nécessaires pour traiter les risques distincts et complexes introduits par l’IA.
