La lutte pour une bonne gouvernance de l’IA est réelle
De nombreuses organisations déployant l’IA reconnaissent la nécessité de garde-fous, mais peu ont réussi à établir un modèle de gouvernance mature.
Selon une récente enquête, trois organisations sur quatre déclarent avoir un processus de gouvernance de l’IA dédié en place, mais seulement 12 % décrivent leurs efforts comme matures. Les études suggèrent que les processus de gouvernance de l’IA sont encore en évolution et que les préoccupations en matière de confidentialité poussent à développer davantage de garde-fous, avec 93 % des organisations prévoyant d’investir davantage pour s’adapter à la complexité des systèmes d’IA.
Les défis de la gouvernance de l’IA
Les experts s’accordent à dire que la lutte pour établir une bonne gouvernance est réelle. La reconnaissance par les professionnels de l’informatique et de la sécurité qu’ils ont encore du travail à faire est un bon signe. Un des grands défis pour les organisations déployant l’IA est que la gouvernance a jusqu’à présent pris du retard par rapport à l’adoption. De nombreux leaders informatiques doivent prendre des décisions sur la conformité, les questions éthiques et la transparence alors que la technologie est déployée.
Une partie importante du problème réside dans la pression pour une adoption rapide et la recherche de retours sur investissement. Les leaders informatiques doivent également tenir compte des questions de confidentialité, de partage de données avec les fournisseurs d’IA et de localisation des données lors du lancement de projets d’IA.
Déploiements rapides et complexité croissante
La vitesse d’adoption de l’IA complique les efforts de gouvernance. De nombreuses organisations déploient rapidement l’IA dans des fonctions telles que le marketing, l’automatisation et l’efficacité opérationnelle, mais la maturité de la gouvernance tarde souvent à se développer. La nature opaque de nombreux systèmes d’IA rend difficile le suivi des décisions, l’identification des biais et l’établissement d’une responsabilité claire en cas de problème.
Une gouvernance efficace de l’IA dépend de pratiques opérationnelles structurées telles que la documentation des limitations des modèles, la réalisation d’audits de biais et de sécurité, ainsi que l’établissement de flux de travail de révision et de supervision. Les leaders de l’IA doivent également répondre aux attentes croissantes concernant la transparence et la conformité réglementaire.
La nécessité de la collaboration
Il est essentiel que la gouvernance de l’IA soit un effort collaboratif, car elle couvre plusieurs disciplines au sein d’une organisation. Les professionnels de l’informatique voient des choses que le juridique ne voit pas, et vice versa. Si aucun mécanisme n’est mis en place pour avoir cette conversation, surtout dans les grandes entreprises, les problèmes seront découverts après coup, ce qui mène à des réactions tardives.
La gouvernance de l’IA nécessite une participation large et interfonctionnelle. Les organisations doivent rassembler des leaders de produits, d’ingénierie, d’opérations, de droit et d’affaires pour définir des normes et des responsabilités partagées.
Le rôle crucial du leadership
Les dirigeants doivent définir la gouvernance comme une responsabilité fondamentale lors du déploiement de l’IA. Ils doivent établir des droits de décision clairs et des voies d’escalade tout au long du cycle de vie du produit IA. Les organisations devraient également éviter de considérer la réglementation comme le seul moteur des modèles de gouvernance.
Au lieu de cela, les dirigeants devraient ancrer les décisions de gouvernance dans l’impact humain, en veillant à ce que les systèmes d’IA soient conçus, déployés et utilisés avec un accent clair sur la sécurité, la confiance et l’exécution responsable.
Un élément essentiel est de répondre à la question : « Qui prend la décision lorsque l’IA se trompe ? » avec des rôles clairement définis et un chemin d’escalade. Les leaders informatiques doivent également documenter ce que les résultats de l’IA peuvent et ne peuvent pas expliquer.
En conclusion, une gouvernance responsable de l’IA doit devenir une pratique répétable au quotidien, intégrant des audits réguliers pour identifier les biais et les erreurs.
