Les catégories de « facteurs de risque » en IA les plus courantes
Avec l’annonce que plus de 70 % des entreprises du S&P 500 fournissent des informations sur les facteurs de risque liés à l’IA dans leurs déclarations à la SEC, il est opportun de réexaminer les types de facteurs de risque à considérer, tout en adaptant la décision d’inclure un facteur de risque particulier à votre situation.
Si vous utilisez l’IA dans des opérations commerciales clés (développement de produits, service client, analytique), n’oubliez pas de relier explicitement les risques de cette utilisation à votre modèle commercial et à votre condition financière. Si votre entreprise utilise des outils d’IA externes, vous devez considérer le risque fournisseur, les garanties contractuelles et la supervision dans votre cadre de gestion des risques.
Dans certains cas, il ne suffit pas de lister les risques. Il peut être utile de discuter de la manière dont l’entreprise gère ou atténue les risques liés à l’IA pour ajouter de la transparence et améliorer la qualité de la divulgation.
1. Risque cybernétique / confidentialité des données / risque IT
Exemple : “L’intégration de modèles d’IA et de grands ensembles de données augmente notre exposition aux cyberattaques, aux violations de données ou à l’utilisation abusive des données.”
Pourquoi cela compte : Les systèmes d’IA s’appuient souvent sur de grands volumes de données et des infrastructures complexes. Plus il y a de points d’entrée, plus le risque est élevé.
Problèmes clés : intégrité des données, accès non autorisé, attaques adversariales sur les modèles, obligations réglementaires autour des données.
2. Risque réglementaire / juridique / de conformité
Exemple : “Les cadres réglementaires émergents pour l’IA (nationaux et mondiaux) peuvent imposer des charges de conformité supplémentaires ou nous exposer à des responsabilités si nos produits/services basés sur l’IA ne respectent pas les normes.”
Pourquoi cela compte : L’IA évolue rapidement, mais les lois et réglementations suivent. Une entreprise peut faire face à un risque matériel si ses pratiques en matière d’IA ne sont pas conformes ou si la loi change.
Problèmes clés : lois sur la confidentialité, biais/discrimination algorithmique, réglementation financière, gouvernance des modèles d’IA.
3. Risque opérationnel / de mise en œuvre
Exemple : “Notre capacité à intégrer l’IA dans nos opérations, le développement de produits ou les processus internes peut échouer, ce qui pourrait entraîner des retards, des coûts accrus ou des échecs.”
Pourquoi cela compte : Même si la technologie est prometteuse, l’exécution est cruciale. Considérez la qualité des données insuffisante, la spécification incorrecte des modèles, le manque de personnel qualifié.
Problèmes clés : échec de la formation/validation des modèles, évolutivité, alignement avec les processus commerciaux, dépassements de coûts.
4. Risque concurrentiel / d’innovation
Exemple : “Si nos concurrents peuvent déployer des technologies d’IA plus efficacement ou plus rapidement, nous risquons de perdre notre avantage concurrentiel ou des parts de marché.”
Pourquoi cela compte : L’IA peut être un facteur de différenciation. Prendre du retard peut avoir des conséquences matérielles.
Problèmes clés : vitesse de changement, entrants perturbateurs, coût de la mise à jour, perte de sentiment client.
5. Risque éthique / de réputation
Exemple : “Si nos systèmes d’IA produisent des résultats biaisés ou injustes (ou sont perçus comme tels), notre réputation pourrait en pâtir, ou nous pourrions faire face à des litiges ou à un examen réglementaire.”
Pourquoi cela compte : Même sans conséquence légale directe, le coup porté à la réputation – et l’impact commercial associé – peut être significatif.
Problèmes clés : biais/discrimination, transparence, perception publique de l’utilisation abusive de l’IA, responsabilité sociale.
6. Risque tiers / fournisseur
Exemple : “Nous comptons sur des fournisseurs tiers pour des composants d’IA, et s’ils échouent ou si le modèle du fournisseur est défectueux, cela peut avoir des effets néfastes.”
Pourquoi cela compte : De nombreuses entreprises ne construisent pas l’ensemble de leur pile d’IA en interne. Elles dépendent de modèles, services et données externes, ce qui soulève des couches de risque supplémentaires.
Problèmes clés : gestion des fournisseurs, externalisation de fonctions clés d’IA, risque de dépendance, partage de données avec les fournisseurs.
7. Limitations techniques / risque de modèle
Exemple : “Les systèmes d’IA peuvent ne pas fonctionner comme prévu, produire des résultats inexacts ou inappropriés, ou échouer dans des conditions nouvelles ou imprévues.”
Pourquoi cela compte : Même les meilleurs algorithmes ont des limites. Des entrées inattendues, la dérive, le manque d’interprétabilité peuvent conduire à des résultats indésirables ou nuisibles.
Problèmes clés : biais de modèle, surajustement, gouvernance de la “boîte noire”, validation et suivi des performances de l’IA.
