Gouverner l’IA : De la paradoxe à la performance
L’IA transforme la manière dont les organisations fonctionnent, offrant la promesse d’une plus grande efficacité, d’aperçus plus profonds et de nouvelles opportunités d’innovation. Cependant, cette promesse s’accompagne d’incertitudes. Les dirigeants d’entreprise sont confrontés à des questions difficiles concernant la sécurité des données, les perturbations opérationnelles et l’impact sur l’emploi, sans réponses simples.
La plupart des entreprises manquent encore d’éléments fondamentaux essentiels à la mise en œuvre réussie de l’IA, tels que des données solides et des politiques de gouvernance claires. Les organisations qui ont confiance en leur capacité à utiliser l’IA sont plus susceptibles d’avoir des politiques de gouvernance de l’IA et sont environ deux fois plus susceptibles de disposer de données de haute qualité et de formations spécifiques aux rôles.
Établir une gouvernance axée sur le but
Créer un cadre de gouvernance efficace pour l’IA doit trouver un équilibre entre la protection de l’organisation et la liberté d’utilisation de l’IA par les employés. Des politiques trop restrictives peuvent limiter l’innovation et pousser les employés vers des outils d’IA non réglementés. Environ la moitié des travailleurs utilisent des outils d’IA sans autorisation claire, et plus de quatre travailleurs sur dix admettent les utiliser de manière inappropriée au travail. Sans directives claires, l’utilisation de l’IA peut rapidement créer le chaos et le risque.
Gouverner l’innovation ne consiste pas à arrêter le progrès, mais à équilibrer vitesse et risque. Chaque étape doit être sécurisée et alignée sur les objectifs stratégiques de l’entreprise. Le but principal de la gouvernance de l’IA doit être de l’activer, rendant le chemin sécurisé, le chemin le plus simple.
Une structure de gouvernance efficace repose sur plusieurs éléments critiques. Elle commence par un groupe de direction composé de leaders de divers départements (IT, sécurité, juridique, RH, audit, et approvisionnement) afin que toutes les perspectives pertinentes soient représentées. Chacun doit avoir des rôles clairement définis, une responsabilité partagée, et un leadership aligné sur les priorités. Ce groupe interfonctionnel est essentiel pour garantir que la gouvernance facilite l’utilisation efficace des outils.
Construire sur une base de données fiables
Une stratégie d’IA solide est fondamentalement liée à une stratégie de données robuste, car l’IA n’est aussi bonne que les données sur lesquelles elle repose. Si les données sont aléatoires, mal gouvernées, ou cloisonnées, agir sur elles ne fera qu’offrir aux organisations un moyen plus rapide de se tromper. Le principe ancien de « mauvaise entrée, mauvaise sortie » reste vrai, peu importe la sophistication des modèles.
Les organisations qui négligent ce risque découvriront probablement que l’adoption de l’IA expose des faiblesses existantes dans leurs données, allant des lacunes dans la complétude à des incohérences générales. En investissant dans la gestion des données et en comprenant profondément l’origine, le flux et l’utilisation des données, les organisations peuvent non seulement renforcer les résultats de l’IA, mais également améliorer les fonctions commerciales globales. Les initiatives de qualité des données doivent être fondamentales, et non seulement d’appui, pour le succès de l’IA.
La sécurité des données est également primordiale. Bien que l’IA puisse accélérer les opérations commerciales, elle amplifie également les vulnérabilités potentielles. Les entreprises doivent évaluer comment les données sont gérées par leurs systèmes internes et comment leurs fournisseurs externes gèrent leurs données. Cela nécessite de poser les bonnes questions, telles que : mes données quitteront-elles la plateforme ? Sont-elles utilisées pour former des modèles externes ou de fournisseurs ? Peuvent-elles être complètement supprimées si nécessaire ? Les réponses influenceront la conformité réglementaire, le risque et la résilience opérationnelle.
Conduire un ROI mesurable
Les organisations doivent changer leur focus, allant au-delà de l’adoption des dernières technologies. Plutôt que de se demander quel outil d’IA est nécessaire, les dirigeants doivent d’abord examiner les problèmes qu’ils essaient de résoudre et les résultats qu’ils souhaitent atteindre. Souvent, les problèmes peuvent être résolus avec de meilleurs processus ou une automatisation existante, sans nécessiter de nouvelles solutions d’IA.
Au lieu de se précipiter vers l’adoption de la technologie la plus récente, la première étape est de réaliser un audit stratégique des opérations actuelles et des points de douleur. Cela nécessite une approche réfléchie et pragmatique, ancrée dans des résultats commerciaux clairs. Les organisations devraient rechercher des solutions qui sont soit des IA conçues sur mesure pour des tâches spécifiques et à forte valeur ajoutée, soit des outils qui favorisent la collaboration en connectant différentes équipes et en brisant les silos de données.
En priorisant les plateformes existantes avec de l’IA intégrée, les organisations peuvent s’appuyer sur une base déjà alignée avec leurs priorités fondamentales. Cela permet aux organisations de gagner en efficacité grâce à la familiarité des utilisateurs tout en maintenant des normes de sécurité rigoureuses déjà vérifiées par l’organisation. Cette approche est souvent plus rentable et utilise une expertise de domaine intégrée, garantissant que l’IA comprend dès le départ des cadres réglementaires ou de gouvernance spécifiques.
Mesurer le succès nécessite également de définir des attentes réalistes pour le ROI. Les dirigeants devraient commencer par formuler une hypothèse de valeur pour le cas d’utilisation qu’ils testent, définir comment ils évalueront cette hypothèse et mesurer la valeur. L’accent initial doit être mis sur des gains incrémentiels, tels que des gains de productivité, des économies de temps et la libération des employés pour des activités à plus forte valeur ajoutée. Des métriques claires doivent être définies en fonction du cas d’utilisation spécifique, comme le nombre d’heures économisées ou le temps nécessaire pour compléter un processus.
Étant donné que le paysage change rapidement, les organisations doivent être prêtes à pivoter et à s’adapter aux nouvelles technologies à mesure qu’elles deviennent disponibles et prouvent leur valeur. La dernière étape consiste alors à piloter, mesurer, valider et étendre les initiatives réussies. Si la valeur attendue est réalisée, elles peuvent alors développer leur déploiement à grande échelle.
Combler le fossé
Le bénéfice stratégique de l’IA réside dans la génération d’aperçus meilleurs et plus rapides pour les décisions commerciales. L’avenir de l’efficacité repose sur des IA spécifiques aux rôles intégrées dans des plateformes de confiance pour les employés. Cela concerne l’émancipation des talents pour l’analyse, et non leur remplacement.
La gestion du changement et la requalification nécessaires dans chaque entreprise peuvent être sous-estimées. La gestion du changement est cruciale pour naviguer entre la peur de l’obsolescence et l’opportunité de tirer parti des nouveaux outils. Les organisations doivent clairement communiquer pourquoi l’IA est adoptée et comment elle soutiendra à la fois les objectifs commerciaux et le travail des employés.
Investir dans la culture de l’IA est également essentiel. Les employés devraient commencer par une compréhension de base de l’IA, qui peut ensuite être approfondie avec une formation spécifique aux rôles ou avancée. Parallèlement à ces compétences techniques, la pensée critique, l’analyse des données et la capacité d’évaluer les résultats de l’IA deviennent de plus en plus importants à mesure que les modèles deviennent plus sophistiqués. Tout au long des processus d’IA, le jugement humain reste essentiel pour garantir que la technologie est utilisée de manière fiable, responsable et éthique.
Une stratégie d’IA pragmatique, axée sur l’habilitation, construite sur des données fiables et orientée vers des résultats clairs est la clé pour transformer le potentiel de l’IA en une valeur réelle et durable. Les organisations devraient commencer ce parcours dès maintenant, même par de petites étapes incrémentales. Une action précoce crée des opportunités d’apprentissage, construit de l’élan et positionne les équipes pour maximiser les avantages de l’IA à mesure que la technologie évolue, sans être laissées pour compte.
