Comment les équipes de conformité peuvent transformer le risque lié à l’IA en opportunité
Le développement rapide de l’IA crée à la fois des opportunités et des risques pour les équipes de conformité. Alors que les gouvernements élaborent de nouvelles réglementations, les entreprises ne peuvent pas se permettre d’attendre.
Les régulateurs avancent-ils suffisamment vite pour faire face aux risques et opportunités que l’IA apporte à la conformité ?
Les régulateurs progressent dans leur travail, mais la vitesse de l’innovation en IA continue de dépasser celle des réglementations. Ce décalage signifie que des risques émergent déjà avant que des garde-fous formels ne soient en place. Étant donné que la gouvernance, le risque et la conformité (GRC) sont essentiels à la croissance et à la confiance, les organisations ne peuvent pas attendre que la réglementation rattrape son retard. Les leaders s’attendent désormais à ce que les programmes de GRC aillent au-delà de la simple mitigation des risques — ils doivent servir de conseillers de confiance qui ouvrent de nouveaux marchés, raccourcissent les cycles de vente et renforcent la confiance à grande échelle.
Des cadres tels que le NIST AI RMF et l’ISO 42001 offrent déjà des moyens structurés pour gérer les risques liés à l’IA. De nombreux principes (comme la transparence, l’explicabilité et la surveillance continue) façonneront probablement les lois futures. En les adoptant dès maintenant, les organisations se préparent non seulement à la réglementation à venir, mais démontrent également leur proactivité en matière de confiance. En résumé : bien que les régulateurs fournissent des orientations au fil du temps, les entreprises doivent agir comme si ces normes étaient déjà en place.
Comment les équipes de conformité doivent-elles se préparer à la diversité des réglementations spécifiques à l’IA à travers les juridictions ?
Les réglementations spécifiques à l’IA varieront considérablement d’une juridiction à l’autre, tout comme les lois sur la vie privée. Pour se préparer, les équipes de conformité devraient adopter un état d’esprit « global d’abord, local rapidement » : établir une base de principes universels, puis s’adapter rapidement aux exigences locales qui émergent. Étant donné que les risques de l’IA sont intrinsèquement globaux, appliquer des pratiques de gestion des risques éprouvées (identifier, évaluer, atténuer et surveiller) fournit une stabilité à travers les géographies. Cela est d’autant plus efficace lorsque la sécurité, la conformité et la vie privée convergent dans un cadre collaboratif basé sur des principes, permettant aux organisations de se développer et de s’adapter sans avoir à réorganiser leur approche fondamentale chaque fois qu’une nouvelle règle apparaît.
Enfin, les programmes de conformité doivent adopter l’ajustement des risques. Tout comme les données en temps réel redéfinissent les évaluations des risques, la conformité ne peut plus se fier uniquement à des examens annuels. Les programmes doivent rester vivants, flexibles et continuellement adaptatifs pour suivre l’évolution des menaces, des réglementations et des attentes du public.
Comment l’IA modifie-t-elle la manière dont les équipes de conformité doivent gérer les exigences en matière de confidentialité des données, en particulier avec des ensembles de données sensibles ou réglementées ?
Les systèmes traditionnels traitent les données de manière prévisible et bien définie, souvent avec des attributs identifiables et découvrables. En revanche, l’IA peut traiter d’énormes ensembles de données de manière opaque, soulevant de nouvelles questions sur le lieu et la manière dont les données sont stockées et utilisées. Les dirigeants doivent s’assurer que les modèles sont impartiaux, responsables et transparents, avec une supervision qui va au-delà du déploiement initial.
Tout d’abord, il y a la dimension éthique et de confidentialité. Les systèmes d’IA doivent être impartiaux, transparents et responsables. Pour y parvenir, une surveillance humaine et une compréhension des éléments de données alimentant l’entraînement et les opérations de l’IA sont nécessaires. Deuxièmement, il y a le défi de la traçabilité des données et de la limitation des finalités. Les dirigeants doivent savoir non seulement où se trouvent les données, mais aussi comment elles circulent vers les modèles d’IA et ce que ces modèles sont autorisés à en faire. Les données sensibles ou réglementées ne devraient pas être utilisées dans l’entraînement ou l’inférence sans justification explicite.
Peut-être le plus important, la validation ne peut pas être un exercice ponctuel. Les modèles d’IA évoluent au fur et à mesure qu’ils sont entraînés, ce qui signifie que les données et les pratiques de confidentialité globales doivent être continuellement évaluées. Un suivi et une révision continus sont essentiels pour garantir une utilisation légale et appropriée au fil du temps.
Quelles étapes les responsables de la conformité doivent-ils suivre pour valider que le traitement des données piloté par l’IA est conforme aux principes de minimisation des données et d’utilisation légale ?
Comme pour toute autre technologie, les organisations doivent savoir quels éléments de données entraînent leurs modèles d’IA, quels éléments les modèles peuvent référencer ou récupérer, et comment ces éléments sont codifiés. Cela ressemble à la création d’un dictionnaire de données pour les informations personnelles stockées, traitées ou transmises par l’organisation.
Ensuite, les responsables de la conformité doivent garantir une visibilité sur la manière et l’endroit où l’IA est utilisée dans l’entreprise. L’IA peut déjà soutenir cela grâce à la collecte de preuves et à des rapports de conformité en temps réel, aidant les équipes à détecter les lacunes et les utilisations mal alignées plus rapidement que par des méthodes manuelles. Étant donné que les modèles d’IA évoluent, la validation doit être continue. Cela nécessite un suivi constant pour confirmer que l’utilisation des données reste légale et appropriée au fil du temps.
L’IA rendra-t-elle la conformité plus facile, plus difficile ou simplement différente ? Pourquoi ?
La réponse honnête est les trois. L’IA rendra la conformité plus difficile car elle introduit de nouveaux risques et de nouveaux cadres de conformité. Ces risques, ainsi que les contrôles nécessaires pour les atténuer, incluent le biais dans la prise de décisions, la fuite de données à grande échelle et le manque d’explicabilité dans le comportement des modèles. Cela oblige les équipes de conformité à se confronter à des enjeux qu’elles n’ont jamais rencontrés auparavant.
En même temps, l’IA facilitera la conformité en rationalisant de nombreuses tâches les plus chronophages. Les évaluations des risques, la collecte de preuves, la préparation des audits et les questionnaires des tiers peuvent tous être accélérés grâce à l’automatisation et à une analyse intelligente. Ce qui prenait autrefois des jours ou des semaines peut maintenant prendre des heures, voire des minutes. L’utilisation de l’IA agentique élargira encore les capacités des équipes GRC allégées pour répondre à des demandes croissantes.
Mais surtout, le monde de la conformité lui-même est en train de changer à une échelle plus large. Au lieu de simples instantanés et d’examens périodiques, la conformité devient une discipline continue et adaptive, soutenue par l’automatisation et l’IA. Les données en temps réel permettent une évaluation continue des risques et des ajustements dynamiques. La conformité passe d’une fonction de bureau arrière à un processus en direct qui évolue aussi rapidement que les risques qu’elle cherche à atténuer.
