Partie III : Pourquoi la gouvernance de l’IA dans l’assurance qualité est désormais une préoccupation bancaire mondiale
Ceci est une série en trois parties sur la gouvernance de l’IA dans l’assurance qualité (AQ) et les tests logiciels. Elle examine pourquoi les systèmes modernes d’IA entrent en collision avec les attentes réglementaires, comment les superviseurs réagissent et pourquoi les équipes AQ au sein des banques et des entreprises de services financiers sont de plus en plus sollicitées pour être responsables des risques d’IA, du contrôle et des preuves.
Un enjeu mondial
Lorsque la gouvernance de l’IA atteint la fonction AQ, elle n’est plus un problème local ou isolé. C’est un enjeu mondial. Les groupes bancaires internationaux opèrent à travers des juridictions avec différentes philosophies réglementaires, des délais d’application inégaux et des attentes divergentes concernant la transparence et le contrôle de l’IA.
Cependant, les technologies sous-jacentes qu’ils déploient, telles que les modèles d’apprentissage automatique et les systèmes d’IA générative, agissent de manière similaire partout. Cela crée un défi structurel. Un système qui passe l’examen de gouvernance sur un marché peut échouer sur un autre. Les équipes AQ sont de plus en plus responsables de la réconciliation de ces différences par le biais de tests, de preuves et de cadres de contrôle.
Le Forum économique mondial a clairement indiqué que la gouvernance de l’IA dans le secteur financier n’est plus une préoccupation future. Ses dernières évaluations ont averti que les régulateurs se concentrent de plus en plus sur la capacité des institutions financières à démontrer que les systèmes d’IA sont fiables, explicables et résilients tout au long de leur cycle de vie.
Implications pour les équipes AQ
Pour les équipes AQ, l’implication est claire. Les tests ne sont plus une activité en aval. Ils deviennent le mécanisme par lequel la confiance est construite et maintenue. L’analyse souligne que les écarts entre l’ambition en matière d’IA et la préparation opérationnelle se manifestent souvent dans les tests.
Les équipes AQ deviennent donc le premier endroit où cette inadéquation est exposée. Les risques liés à l’IA évoluent au fil du temps, rendant les validations statiques insuffisantes. Les tests et la surveillance continus deviennent des outils de gouvernance essentiels.
Exemples de gouvernance en production
Certaines grandes institutions financières intègrent déjà la gouvernance directement dans les pratiques d’ingénierie et de test. L’accent mis sur la lignée des données, la cohérence et la traçabilité est particulièrement pertinent pour les équipes AQ. Cette infrastructure soutient la gouvernance de l’IA à travers des artefacts testables.
Les expériences d’autres secteurs réglementés montrent que la gouvernance de l’IA ne remplace pas la discipline des tests, mais l’amplifie.
Réponses des régulateurs
Une pression politique accrue renforce ce changement. Les législateurs ont averti que les régulateurs et les entreprises sont mal préparés aux risques systémiques liés à l’IA. Ils concluent que l’IA ne doit plus être considérée comme un risque technologique marginal, mais doit être explicitement testée dans des scénarios extrêmes mais plausibles.
Conclusion
À mesure que les banques continuent de déployer l’IA, la question déterminante ne sera pas de savoir combien d’IA elles déploient, mais plutôt à quel point elles peuvent démontrer de manière convaincante le contrôle. De plus en plus, cette réponse sera écrite dans les résultats des tests, et non dans des déclarations politiques.
