Tous veulent de l’IA dans la gestion des risques. Peu sont prêts pour cela
Tout le monde s’empresse de déployer l’IA. Mais dans la gestion des risques liés aux tiers, cette précipitation pourrait être le plus grand risque de tous.
L’IA dépend de la structure : des données propres, des processus standardisés et des résultats cohérents. Pourtant, la plupart des programmes de gestion des risques liés aux tiers (TPRM) manquent de ces bases. Certaines organisations disposent de dirigeants dédiés aux risques, de programmes définis et de données numérisées. D’autres gèrent les risques de manière ad hoc à l’aide de tableurs et de lecteurs partagés. Certaines évoluent sous un contrôle réglementaire strict, tandis que d’autres acceptent un risque bien plus grand. Aucun programme n’est identique, et la maturité varie encore largement après 15 ans d’efforts.
Comment savoir si votre programme est prêt pour l’IA
Chaque organisation n’est pas prête pour l’IA, et c’est acceptable. Une étude récente a révélé que 95 % des projets GenAI échouent. De plus, 79 % des acheteurs de technologies regrettent leur dernier achat car le projet n’était pas correctement planifié.
Dans le TPRM, la préparation à l’IA n’est pas un interrupteur que l’on active. C’est une progression, et un reflet de la manière dont votre programme est structuré, connecté et gouverné. Savoir où vous en êtes est la première étape pour utiliser l’IA de manière efficace et responsable.
Aux premiers stades, les programmes de risque sont largement manuels, dépendant de tableurs, de mémoire institutionnelle et d’une propriété fragmentée. Il existe peu de méthodologie formelle ou de supervision cohérente des risques liés aux tiers. Les informations sur les fournisseurs peuvent résider dans des fils de courriels ou dans la tête de quelques personnes clés, et le processus fonctionne jusqu’à ce qu’il ne fonctionne plus. Dans cet environnement, l’IA aura du mal à séparer le bruit de l’insight, et la technologie amplifie plutôt l’incohérence qu’elle ne l’élimine.
À mesure que les programmes mûrissent, une structure commence à se former : les flux de travail deviennent standardisés, les données sont numérisées et la responsabilité s’étend à divers départements. À ce stade, l’IA commence à apporter une véritable valeur. Mais même les programmes bien définis restent souvent isolés, limitant la visibilité et l’insight.
La véritable préparation émerge lorsque ces silos se brisent et que la gouvernance devient partagée. Les programmes intégrés et agiles connectent les données, l’automatisation et la responsabilité à l’échelle de l’entreprise, permettant à l’IA de trouver ses repères — transformant des informations déconnectées en intelligence et soutenant une prise de décision plus rapide et plus transparente.
Pourquoi une taille unique ne convient pas, malgré la maturité du programme
Même si deux entreprises ont toutes deux des programmes de risque agiles, elles ne suivront pas le même parcours pour la mise en œuvre de l’IA, ni n’obtiendront les mêmes résultats. Chaque entreprise gère un réseau différent de tiers, opère sous des réglementations uniques et accepte des niveaux de risque différents.
Chaque tolérance au risque d’une organisation définit le degré d’incertitude qu’elle est prête à accepter pour atteindre ses objectifs, et dans le TPRM, cette ligne évolue constamment. C’est pourquoi les modèles d’IA standardisés ne fonctionnent que rarement. Appliquer un modèle générique dans un espace aussi variable crée des angles morts plutôt que de la clarté — ce qui nécessite des solutions plus spécifiques et configurables.
Une approche plus intelligente de l’IA est modulaire. Déployez l’IA là où les données sont solides et les objectifs clairs, puis étendez-vous à partir de là. Les cas d’utilisation courants incluent :
- Recherche de fournisseurs : Utilisez l’IA pour trier des milliers de fournisseurs potentiels, identifiant ceux à risque le plus faible, les plus capables ou les plus durables pour un projet à venir.
- Évaluation : Appliquez l’IA pour évaluer la documentation des fournisseurs, les certifications et les preuves d’audit. Les modèles peuvent signaler des incohérences ou des anomalies qui pourraient indiquer un risque, libérant ainsi les analystes pour se concentrer sur ce qui compte le plus.
- Planification de la résilience : Utilisez l’IA pour simuler les effets d’une perturbation. Comment les sanctions dans une région ou une interdiction réglementaire sur un matériau impacteraient-elles votre base d’approvisionnement ? L’IA peut traiter des données complexes sur le commerce, la géographie et les dépendances pour modéliser des résultats et renforcer les plans de contingence.
Chacun de ces cas d’utilisation délivre de la valeur lorsqu’il est déployé de manière intentionnelle et soutenu par une gouvernance. Les organisations qui connaissent un véritable succès avec l’IA dans la gestion des risques et de la chaîne d’approvisionnement ne sont pas celles qui automatisent le plus. Ce sont celles qui commencent petit, automatisent avec intention et s’adaptent fréquemment.
Construire vers une IA responsable dans le TPRM
Alors que les organisations commencent à expérimenter l’IA dans le TPRM, les programmes les plus efficaces équilibrent innovation et responsabilité. L’IA doit renforcer la surveillance, et non la remplacer.
Dans la gestion des risques liés aux tiers, le succès n’est pas seulement mesuré par la rapidité avec laquelle un fournisseur est évalué ; il est mesuré par la précision avec laquelle les risques sont identifiés et l’efficacité des actions correctives mises en œuvre. Lorsqu’un fournisseur échoue ou qu’un problème de conformité fait les gros titres, personne ne demande à quelle vitesse le processus a été effectué. Ils demandent comment il a été gouverné.
Cette question, « comment est-ce gouverné », devient rapidement mondiale. À mesure que l’adoption de l’IA s’accélère, les régulateurs du monde entier définissent ce que signifie « responsable » de manière très différente. Certaines régions développent leurs propres variations mêlant droits de l’homme, supervision et priorités nationales dans des modèles distincts de gouvernance de l’IA.
Pour les entreprises mondiales, ces approches divergentes introduisent de nouvelles couches de complexité. Un fournisseur opérant en Europe peut faire face à des obligations de déclaration strictes, tandis qu’un autre aux États-Unis peut avoir des attentes plus flexibles mais encore en évolution. Chaque définition de « l’IA responsable » ajoute des nuances à la manière dont le risque doit être évalué, surveillé et expliqué.
Les dirigeants des risques ont besoin de structures de gouvernance adaptables qui peuvent s’ajuster aux réglementations changeantes tout en maintenant la transparence et le contrôle. Les programmes les plus avancés intègrent la gouvernance directement dans leurs opérations TPRM, garantissant que chaque décision basée sur l’IA puisse être expliquée, retracée et défendue — quelle que soit la juridiction.
Comment commencer
Transformer l’IA responsable en réalité nécessite plus que des déclarations politiques. Cela signifie mettre en place les bonnes fondations : des données propres, une responsabilité claire et une surveillance continue. Voici à quoi cela ressemble :
- Standardisez dès le départ. Établissez des données propres et cohérentes et des processus alignés avant l’automatisation. Mettez en œuvre une approche par étapes qui intègre l’IA progressivement dans votre programme de risque, en testant, validant et affinant chaque phase avant de l’étendre. Assurez-vous que l’intégrité des données, la confidentialité et la transparence sont non négociables dès le départ. L’IA qui ne peut pas expliquer son raisonnement, ou qui repose sur des entrées non vérifiées, introduit un risque plutôt que de le réduire.
- Commencez petit et expérimentez souvent. Le succès n’est pas une question de vitesse. Lancez des pilotes contrôlés qui appliquent l’IA à des problèmes spécifiques et bien compris. Documentez les performances des modèles, la manière dont les décisions sont prises et qui en est responsable. Identifiez et atténuez les défis critiques, y compris la qualité des données, la confidentialité et les obstacles réglementaires, qui empêchent la plupart des projets d’IA générative de délivrer de la valeur commerciale.
- Toujours gouverner. L’IA doit aider à anticiper les perturbations, et non en provoquer davantage. Traitez l’IA comme toute autre forme de risque. Établissez des politiques claires et une expertise interne pour évaluer l’utilisation de l’IA par votre organisation et ses tiers. À mesure que les réglementations évoluent dans le monde entier, la transparence doit rester constante. Les dirigeants des risques doivent être capables de retracer chaque insight basé sur l’IA jusqu’à ses sources de données et sa logique, garantissant que les décisions résistent à l’examen des régulateurs, des conseils et du public.
Il n’y a pas de plan universel pour l’IA dans le TPRM. La maturité, l’environnement réglementaire et la tolérance au risque de chaque entreprise façonneront la manière dont l’IA est mise en œuvre et délivre de la valeur, mais tous les programmes doivent être construits avec intention. Automatisez ce qui est prêt, gouvernez ce qui est automatisé et adaptez-vous continuellement à mesure que la technologie et les règles qui l’entourent évoluent.
