Les agents IA invisibles : Un risque négligé dans la gouvernance de l’IA
La montée des agents IA dans les entreprises suscite des inquiétudes croissantes quant à leur gouvernance. Alors que les entreprises ont appris à gérer leurs infrastructures cloud, il est essentiel d’adopter une approche similaire pour ces nouveaux outils d’IA afin d’assurer leur utilisation responsable.
La nécessité d’une gouvernance spécifique à l’IA
Initialement, les plateformes cloud étaient déployées de manière ad hoc par différents départements, souvent sans l’implication des équipes informatiques. Cette décentralisation a conduit à des violations de sécurité et à des lacunes de conformité. Les entreprises ont donc compris qu’une bonne gouvernance de leurs infrastructures cloud était indispensable, non pas pour freiner l’innovation, mais pour la rendre durable.
Pour les agents IA, une gouvernance spécifique est nécessaire. Il ne s’agit pas de limiter leur utilisation, mais de garantir qu’ils sont déployés de manière responsable et qu’ils apportent une valeur durable. Toutefois, il est crucial de ne pas sacrifier la sécurité ou la responsabilité sur l’autel de la rapidité.
Visibilité dans les opérations cachées
Un principe fondamental pour la gouvernance des agents IA est que les entreprises doivent comprendre quels agents opèrent dans leur environnement. Cela peut sembler simple, mais de nombreuses organisations n’ont pas de méthode systématique pour découvrir ces systèmes.
Il est impératif que les entreprises disposent d’outils capables de découvrir automatiquement les applications et agents IA présents dans leur environnement, même ceux déployés par des utilisateurs sans approbation formelle. En effet, on ne peut pas gouverner ce que l’on ne peut pas voir.
Une fois que les entreprises peuvent identifier leurs agents IA, il est nécessaire de les cataloguer correctement. Chaque agent doit être enregistré, catégorisé par fonction et associé à un propriétaire ou à un processus commercial pertinent. De plus, il est crucial de définir clairement le champ d’action de chaque agent, c’est-à-dire ce qu’il peut accéder, décider ou déclencher.
Évaluation des risques
L’étape suivante consiste à évaluer les risques. Les questions essentielles à se poser incluent : Quelles données l’agent manipule-t-il ? Accède-t-il à des systèmes réglementés ? Ses résultats peuvent-ils influencer des décisions financières ou juridiques ? Les organisations doivent appliquer une gouvernance par paliers en fonction du niveau d’autonomie d’un agent et de son impact potentiel sur l’entreprise.
Prévenir les réactions en chaîne dues aux échecs des agents
Une préoccupation majeure réside dans le fait que plusieurs agents IA travaillent souvent ensemble. Si un agent dans une chaîne se comporte de manière imprévisible, cela peut provoquer des échecs en cascade à travers les processus commerciaux. Si un agent agit de manière incohérente, toute la chaîne de valeur peut s’effondrer.
Il est donc essentiel de surveiller chaque agent en fonction d’un ensemble de métriques prédéfinies tout au long de la chaîne de valeur.
