93 % des organisations britanniques utilisent l’IA, mais seulement 7 % ont intégré une gouvernance complète
Selon une récente étude, l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) est presque universelle parmi les entreprises britanniques, avec 93 % des organisations utilisant cette technologie sous une forme ou une autre. Cependant, il est alarmant de constater que seulement 7 % d’entre elles ont mis en place des cadres de gouvernance adéquats pour gérer les risques associés à l’IA.
Importance de la gouvernance de l’IA
La gouvernance de l’IA se réfère à l’ensemble des politiques et des contrôles destinés à garantir que l’IA opère de manière transparente, équitable et conforme aux exigences réglementaires. En intégrant la gouvernance dès la phase de conception jusqu’à la mise en œuvre, les entreprises peuvent prévenir les biais, protéger les données et répondre aux exigences de conformité. Une gouvernance solide est essentielle pour bâtir la confiance et favoriser une IA durable.
Résultats clés de l’étude
Cette recherche, réalisée auprès de 507 décideurs informatiques au Royaume-Uni, met en lumière un fossé croissant entre la rapidité d’adoption de l’IA et la maturité des structures de gouvernance qui l’accompagnent.
- 93 % des organisations utilisent l’IA.
- Seulement 7 % ont des cadres de gouvernance de l’IA pleinement intégrés ; 54 % signalent avoir une gouvernance minimale ou inexistante.
- Juste 4 % considèrent leur infrastructure technologique comme entièrement prête pour l’IA.
- 8 % ont intégré la gouvernance de l’IA dans leur cycle de développement logiciel.
Les organisations s’appuient encore largement sur des processus de développement logiciel hérités qui n’ont pas été mis à jour pour prendre en compte les risques spécifiques à l’IA, tels que le biais des modèles ou les lacunes d’explicabilité. Moins d’un tiers (28 %) appliquent la détection de biais lors des tests, et encore moins (22 %) testent l’interprétabilité des modèles.
Barrières à la gouvernance
Les infrastructures et les outils représentent également des obstacles à la gouvernance, selon les leaders informatiques interrogés. Seulement 4 % des organisations affirment que leurs environnements de données et d’infrastructure sont entièrement préparés pour soutenir l’IA à grande échelle. Les registres, les pistes de vérification et le contrôle des versions des modèles d’IA sont souvent manuels ou inexistants.
Responsabilité et mesure de l’efficacité
En ce qui concerne la responsabilité de la surveillance de l’IA, les recherches ont révélé une fragmentation. Seulement 9 % rapportent un alignement entre la direction informatique et la gouvernance, tandis que 19 % déclarent qu’il n’y a pas de propriétaire clair pour les activités de gouvernance. L’engagement des dirigeants reste faible, la gouvernance de l’IA étant principalement pilotée au niveau départemental plutôt que par un leadership stratégique.
Cette absence de propriété centrale se reflète dans le faible nombre d’organisations qui mesurent l’efficacité de leur gouvernance. Seulement 18 % ont mis en œuvre un suivi continu avec des indicateurs clés de performance pour suivre les progrès.
Conclusion
Les experts avertissent que l’adoption de l’IA dépasse la mise en place de structures de gouvernance. Les systèmes et processus n’ont pas suivi le rythme de l’innovation. Les équipes de développement manquent d’outils et d’infrastructures adéquates, et les problèmes sont aggravés par le manque d’adhésion de la direction à la construction de systèmes de gouvernance robustes.
La gouvernance est souvent perçue comme une contrainte, mais les résultats suggèrent le contraire. Les organisations qui ont adopté des cadres de gouvernance de l’IA constatent des avantages tangibles tels que des dépôts plus rapides, une responsabilité renforcée et une réduction des cycles de révision manuels.
Il est essentiel de noter que les organisations qui adoptent l’IA sans une compréhension claire des risques s’exposent à des lacunes de conformité, à de mauvais résultats, à des coûts croissants et à une perte de temps. La gouvernance n’est pas une question de ralentissement, mais bien celle qui aide les organisations à évoluer vers une IA sûre et efficace.
