Réglementation de l’IA : Plus un Accélérateur d’Adoption qu’un Frein
L’émergence et l’adoption croissante de l’IA générative, ainsi que l’accord et la mise en œuvre de la Loi sur l’IA de l’UE, coïncident de manière frappante. Ces deux facteurs ont catalysé une renaissance de l’IA au sein de nombreuses entreprises. Bien que les entreprises aient déjà appliqué l’IA ici et là, la réponse à l’impact de ces deux forces exogènes a nécessité une toute nouvelle façon de penser et d’agir.
Tout à coup, tous les regards étaient tournés vers l’IA. Une montée en puissance de la demande pour de nouveaux outils d’IA est venue de chaque partie d’une organisation : les développeurs utilisaient des copilotes pour créer et annoter du code, les équipes commerciales rédigeaient des courriels de prospection, et les équipes marketing concevaient des campagnes localisées en utilisant de nouveaux outils d’IA générative.
Pressions Concurrentielles et Préoccupations Coûts
Dans le même temps, les dirigeants et les conseils d’administration désiraient « faire quelque chose » pour tirer parti des avantages concurrentiels potentiels. Selon une étude récente, 89 % des PDG mondiaux considèrent que la technologie IA est centrale pour maintenir la rentabilité, et 77 % prévoient d’augmenter leurs budgets IA en 2025. En revanche, 87 % identifient un besoin urgent de cadres de gouvernance de l’IA, avec des préoccupations concernant la confidentialité des données et la cybersécurité.
Par ailleurs, de nombreuses inquiétudes subsistent quant aux risques pour les revenus et la réputation. Les préoccupations liées au coût de l’IA hantent également de nombreux directeurs financiers. Selon une étude récente, 33 % des directeurs financiers craignent un manque de capitaux pour investir, et près de la moitié des personnes interrogées ont déclaré que si un investissement en IA ne générait pas de ROI mesurable dans l’année, il serait difficile de justifier un investissement ultérieur.
Une Tempête Parfaite
Au sein des entreprises, ces forces – intérêt et adoption, pressions concurrentielles et préoccupations de coûts – ont créé une tempête parfaite. Pour beaucoup, cette tempête a abouti à une nouvelle stratégie d’IA et a déclenché un changement organisationnel et culturel. La mise en œuvre de l’IA à grande échelle nécessite une efficacité et une coordination accrues, mais le changement est difficile.
Le Rôle Catalyseur de la Loi sur l’IA de l’UE
Le véritable catalyseur de ce changement a été la Loi sur l’IA de l’UE, qui est entrée en vigueur en août 2024, avec des exigences appliquées au fil du temps. Dans une récente discussion, le directeur des données d’une entreprise pharmaceutique mondiale a décrit cette dynamique. En tant qu’organisation traditionnellement distribuée, chaque unité commerciale pilotait ses propres initiatives de données et d’IA. Cependant, la Loi sur l’IA de l’UE, avec ses exigences de transparence et de responsabilité, a changé la donne.
Désormais, tous les modèles d’IA mis en production pour la prise de décisions doivent être catalogués au niveau de l’entreprise, ce qui entraîne une plus grande visibilité au sein de l’organisation. Comme le souligne ce directeur des données, « la Loi sur l’IA de l’UE sera le moteur d’une vue complète de l’IA à travers l’entreprise ».
Une Outil Efficace pour les Équipes de Données
La réglementation est devenue un outil efficace pour les équipes de données et d’informatique afin de fédérer les activités de données distribuées. Dans l’entreprise pharmaceutique, l’équipe de données centrale a pu imposer des exigences de gouvernance de l’IA pour atténuer le risque de non-conformité tout en offrant une « police d’assurance » pour protéger les unités commerciales. De plus, avec la nécessité de cataloguer et d’évaluer les risques liés à l’IA, une visibilité accrue favorise la collaboration.
Cette dynamique de collaboration pourrait mener à des réflexions telles que « Ils ont un outil intéressant, et si je l’appliquais à mes données ? » ou « Que se passerait-il si nous mutualisions nos données pour améliorer la précision ? ». Par exemple, un modèle de prédiction des défauts en fabrication pourrait bénéficier de données provenant de différentes équipes produit.
Un Accélérateur d’Adoption
À partir de ce que nous pouvons observer, loin de freiner l’IA, la réglementation pourrait être un catalyseur de collaboration et un facteur contraignant pour réduire les inefficacités. Oui, il existe une exigence de conformité qui ajoute des étapes supplémentaires, mais le bénéfice collatéral de la collaboration aide les équipes commerciales à progresser plus rapidement – et avec moins de risques. Ironiquement, la réglementation de l’IA est un accélérateur d’IA plus qu’un frein à l’adoption.
Conclusion
De nombreux acteurs du secteur partagent ce sentiment. Selon un autre leader de données dans un grand fabricant européen d’équipements médicaux, « la Loi sur l’IA de l’UE a été le meilleur allié des équipes de données. Sans elle, nous aurions eu plus de difficultés à aborder certains sujets ». Par exemple, la Loi sur l’IA de l’UE stipule que tous les membres d’une organisation doivent recevoir une formation en matière d’IA.
En définitive, « la Loi sur l’IA de l’UE nous amènera tous à réfléchir davantage à la manière dont nous utilisons ces nouveaux outils ». Cette réflexion est une bonne chose.
