Problèmes de gouvernance de l’IA : tribus et défis

Le problème principal de l’IA — tribus et épreuves

L’intelligence artificielle a explosé dans les secteurs public et privé, promettant efficacité, perspicacité et de nouvelles façons de travailler. Pourtant, malgré son potentiel transformateur, une réalité obstinée émerge : la gouvernance de l’IA peine à suivre le rythme. La cause profonde, de manière surprenante, n’est pas la technologie elle-même, mais quelque chose de plus familier — et de plus humain.

L’ascension du chef numérique

Le terme « chef » est utilisé dans les titres gouvernementaux depuis au moins le 12^e siècle, migré dans la gouvernance américaine à mesure que les systèmes administratifs formels prenaient forme. Au fil du temps, à mesure que les organisations devenaient plus complexes, les chefferies responsables de leur gestion l’étaient tout autant. L’ère moderne a considérablement accéléré cette tendance.

Lorsque la loi Clinger–Cohen de 1996 a officiellement établi le directeur de l’information (CIO) au niveau fédéral, cela a marqué un tournant. La modernisation des TI nécessitait un leadership central, et créer un chef semblait être la solution logique. Toutefois, cela a ouvert la voie à un abécédaire de nouveaux rôles de haut niveau.

Bientôt, nous avons ajouté :

Directeur Technique
Directeur des Données
Directeur Numérique
Directeur de la Confidentialité
Directeur de l’Innovation
Directeur des Connaissances
Et maintenant, à l’ère de l’IA, nous accueillons le nouveau venu : le directeur de l’intelligence artificielle (CAIO).

Chaque rôle a émergé avec un but et de bonnes intentions. Pourtant, chacun est venu avec son propre domaine, mandat, personnel et culture. En d’autres termes : sa propre tribu.

Chaque chef supervise une équipe qui développe des politiques, procédures, objectifs et normes. Au fil du temps, ces équipes deviennent protectrices de leurs missions. Elles construisent des façons de travailler, des styles de communication, des priorités et, oui, des territoires.

Le CIO peut se concentrer sur la cybersécurité et l’architecture d’entreprise. Le CDO priorise la qualité des données et la gouvernance. Le CTO met l’accent sur l’infrastructure et les technologies émergentes. Le CPO est chargé de minimiser les risques. Le directeur de l’innovation doit repousser les limites. Et le CAIO ? On attend de lui qu’il transforme tout — de préférence rapidement.

Chacune de ces tribus est essentielle. Mais elles ne sont pas toujours alignées. Souvent, elles parlent des langues opérationnelles différentes et fonctionnent sous des incitations distinctes. À mesure que l’IA entre en jeu, ces désalignements deviennent plus prononcés.

Parce que l’IA ne respecte pas les silos.

Le problème principal de l’IA : missions chevauchantes, frontières indéfinies

Les organisations se plaignent souvent que la gouvernance de l’IA est devenue un « obstacle majeur à l’innovation ». Une raison commune est que personne ne sait précisément qui est responsable. Des questions surgissent telles que :

Le CAIO doit-il établir la politique IA de l’entreprise ?
Le CDO doit-il posséder les pipelines de données ?
Le CIO doit-il maintenir la supervision de la pile technologique ?
Le bureau de la confidentialité doit-il avoir un droit de veto ?
Qui approuve les outils d’IA pour les RH, la police, les finances ou les services sociaux ?

Lorsque les rôles se chevauchent, la responsabilité devient floue. Et lorsque la responsabilité est floue, la prise de décision ralentit. Dans de nombreuses organisations, les projets d’IA passent plus de temps en révision qu’en développement.

L’ironie est frappante : nous avons créé plus de chefs pour résoudre des problèmes de gouvernance, mais ce faisant, nous avons créé de nouveaux problèmes. Cela découle d’une poignée de problèmes :

Innovation ralentie : les pilotes d’IA peuvent stagner pendant des mois alors qu’ils naviguent dans des processus d’approbation impliquant plusieurs chefs et comités. Chaque tribu évalue les risques différemment, et atteindre un consensus est difficile.
Conflit entre politiques et priorités : les règles de gouvernance des données peuvent restreindre l’accès aux données essentielles pour la formation de l’IA. Les équipes d’innovation plaident pour la rapidité, tandis que les équipes de risque plaident pour la prudence. Les CTO préfèrent la stabilité ; les CAIO ont besoin de flexibilité.
Confusion organisationnelle : le personnel ne sait souvent pas quelle direction suivre. Les mandats concurrents créent des douleurs opérationnelles. Dans certaines agences, trois chefs peuvent revendiquer le même flux de travail.
Inadéquation culturelle : certaines tribus sont axées sur la mission ; d’autres sont axées sur la conformité. L’IA nécessite les deux, mais les différences culturelles peuvent entraver la compréhension partagée.

Le résultat ? Le potentiel de l’IA reste largement inexploité — non pas parce que les organisations manquent de talent ou d’ambition, mais parce que les structures tribales contraignent la collaboration.

De tribus à équipes : repenser la gouvernance de l’IA

Si l’IA doit réaliser sa promesse, les organisations doivent réexaminer comment leurs tribus interagissent. Les dirigeants doivent se demander : nos tribus travaillent-elles ensemble — ou contournent-elles les unes les autres ?

Le chemin à suivre comprend :

Clarification des droits décisionnels : définir quel chef dirige chaque partie du cycle de vie de l’IA : stratégie, éthique, données, infrastructure, approbations de modèles, suivi et montée en compétences de la main-d’œuvre.
Établissement d’un Conseil de gouvernance de l’IA entre chefs : un groupe permanent représentant tous les chefs assure que les politiques, priorités et cadres de risque sont alignés plutôt que concurrents.
Création de résultats partagés : passer des KPI de la performance départementale à celle du succès inter-fonctionnel, par exemple, « déploiements d’IA répondant aux normes éthiques, techniques et opérationnelles. »
Construction d’un manuel de jeu unifié pour l’IA : documenter les flux de travail, responsabilités, chemins d’escalade et principes. La transparence réduit les frictions et élimine les incertitudes.
Promotion d’une culture de collaboration : encourager les recrutements communs, les budgets co-détenus, les missions rotatives et les ateliers inter-tribaux. Les changements culturels ne se produisent que lorsque les structures les soutiennent.

La barrière la plus significative à l’IA n’est pas technique — elle est organisationnelle.

L’IA exige une synthèse entre données, technologie, confidentialité, éthique, innovation et opérations de mission. Pourtant, les chefferies d’aujourd’hui ont été créées dans un monde séquentiel et cloisonné. Elles n’ont jamais été conçues pour une technologie qui touche tout simultanément.

Pour libérer le potentiel de l’IA, les dirigeants doivent reconnaître les limites de la gouvernance tribale et s’engager dans un modèle plus unifié et fédéré. Lorsque les chefs collaborent plutôt que de rivaliser, l’innovation s’accélère, les risques sont mieux gérés et les organisations avancent en toute confiance.