Meilleures pratiques en matière de gouvernance de l’IA au niveau fédéral
Il y a plus de trois décennies, une règle sur la qualité des données a été introduite, indiquant qu’il en coûte un dollar pour prévenir une erreur de données, dix dollars pour la corriger, et cent dollars si l’erreur est ignorée. Aujourd’hui, les données erronées peuvent coûter bien plus cher. Avec l’IA, des centaines d’utilisateurs et de modèles dépendent de jeux de données partagés. Cela fait évoluer la règle à 1-10-100-1,000,000 : une anomalie de données non vérifiée peut avoir des répercussions sur les systèmes, les modèles et les tableaux de bord, transformant un petit oubli d’aujourd’hui en conséquences de plusieurs millions de dollars demain.
Éviter ces conséquences nécessite une gouvernance des données cohérente, mais développer ces cadres est un défi pour les organisations, en particulier les agences fédérales. Des projections indiquent qu’en 2026, environ 60 % des projets d’IA seront abandonnés faute de données prêtes pour l’IA en l’absence d’une gouvernance solide. Négliger la gouvernance ne réduit pas seulement l’efficacité, mais sape également la confiance et limite l’impact de l’IA.
Une approche adaptable et responsable de la gouvernance
La gouvernance doit aborder les actions de consommation et de génération de données dans un écosystème connecté. Une gouvernance unifiée garantit que les politiques, la traçabilité et les contrôles d’accès s’appliquent de manière cohérente à travers les ensembles de données, les modèles, les invites et les sorties. Elle permet aux organisations d’avoir une vue claire de la manière dont les données sont transformées, comment les algorithmes sont entraînés et comment les idées sont produites.
La gouvernance doit également être intégrée dans les flux de travail quotidiens du personnel des agences. Une gouvernance centrée sur les personnes permet aux décideurs, aux propriétaires de données et aux analystes de collaborer en temps réel afin que la qualité et la conformité soient intégrées dans le cycle de vie des données, et non ajoutées après coup.
Avant tout, la gouvernance de l’IA ne peut pas être statique. Elle doit être fréquemment revue, révisée et mise à jour au fur et à mesure que les besoins des agences ou du public évoluent.
Éléments clés pour une gouvernance efficace
Pour passer à une approche de gouvernance unifiée centrée sur les personnes, les agences doivent :
- Commencer par une structure. Il doit y avoir un cadre clair et ajusté aux risques qui définit comment les données et les systèmes d’IA sont créés, gérés et surveillés. Ce cadre doit faciliter la transparence à travers les flux et la propriété des données.
- Renforcer par l’intégration. Intégrer les contrôles de gouvernance directement dans les plateformes et les flux de travail des agences pour favoriser l’efficacité, et non la bureaucratie. Les agences devraient intégrer la gouvernance dans les catalogues de données, les pipelines MLOps et les outils de collaboration.
- Concevoir pour l’adaptation. La gouvernance de l’IA devrait évoluer à mesure que les besoins changent. Les agences devraient régulièrement engager leurs parties prenantes et utiliser leurs retours pour informer les mises à jour des cadres de gouvernance.
- Diriger par la confiance. Les dirigeants doivent démontrer comment la gouvernance de l’IA peut être un catalyseur d’innovation. Une façon de le faire est de publier des indicateurs clés de performance (KPI) et des pistes d’audit qui transforment la surveillance en confiance et la confiance en impact.
Accélérer la gouvernance de l’IA
Une bonne gouvernance aide les agences à éviter le sort de 1-10-100-1,000,000, leur permettant d’explorer en toute confiance et de réaliser la pleine valeur de leurs initiatives d’IA.
Construire un cadre de gouvernance cohérent et flexible est une étape essentielle pour les agences fédérales alors qu’elles s’éloignent de la gestion des données en silos vers une intelligence intégrée. Cela est essentiel non seulement pour soutenir la prise de décision en temps réel et l’efficacité opérationnelle, mais aussi pour faciliter la responsabilité.
