Gouverner l’IA tout en générant un impact commercial
Les dirigeants gouvernementaux et industriels s’accordent de plus en plus à dire que la gouvernance est désormais fondamentale pour l’IA — et non une option — car les systèmes génératifs et prédictifs façonnent déjà des décisions critiques dans le secteur public.
Les directives sur l’IA générative du Bureau de la technologie de l’information du Colorado montrent pourquoi : près d’un quart des organisations ont signalé des résultats inexacts et 16 % ont signalé des problèmes de cybersécurité, soulignant comment l’adoption peut dépasser la gouvernance.
Un rapport récent de l’OCDE affirme que des données fragmentées, des systèmes hérités et une mesure d’impact faible empêchent souvent l’IA gouvernementale de progresser au-delà des programmes pilotes. Ce rapport soutient que la gouvernance doit définir la responsabilité et la mesure dès le départ.
Définition de la gouvernance de l’IA
NLP Logix définit la gouvernance de l’IA à travers l’éthique, les politiques et les tests. Dans la pratique, ces politiques impliquent de documenter les modèles, d’imposer un examen humain dans les flux de travail sensibles et d’effectuer des tests de biais/robustesse standardisés avant et après le déploiement. Cette perspective positionne la gouvernance à la fois comme un contrôle des risques et un facilitateur d’une IA évolutive et digne de confiance.
Insights pour une adoption réussie de l’IA
Les discussions soulignent que les initiatives en IA échouent lorsque les contrôles, la formation et la mesure sont considérés comme des réflexions après coup. Cet article analyse trois insights clés pour une adoption réussie de l’IA centrée sur une gouvernance robuste, des résultats commerciaux mesurables et un déploiement stratégique :
- La gouvernance de l’IA comme couche de contrôle intégrée : imposer un accès basé sur les rôles, une classification stricte des données, des déploiements par phases et une supervision humaine obligatoire pour un déploiement plus sûr.
- Planifiez, gouvernez, formez et mesurez l’IA : déployer des outils d’IA avec une stratégie claire, des cas d’utilisation définis, une gouvernance préalable, une formation des utilisateurs et une adoption mesurable pour garantir des résultats efficaces et un retour sur investissement.
- Imposer une planification stratégique et des métriques pour le succès de l’IA : planifier les déploiements d’IA avec des objectifs clairs, des métriques et un suivi de l’utilisation pour éviter l’extension inutile des outils et générer une valeur mesurable.
Gouverner l’IA pour la fraude, la conformité et l’automatisation à grande échelle
Dans une interview, Naveen Kumar, Responsable des risques internes, de l’analyse et de la détection à TD Bank, soutient que la gouvernance de l’IA commence par la traçabilité : savoir quelles données sont utilisées, qui peut y accéder et comment l’IA interagit avec celles-ci.
“Je pense que l’IA basée sur les rôles est comme un videur poli. Elle ne fournit des informations qu’en fonction des rôles — s’il y a une enquête interne en cours, la finance n’a rien à savoir à ce sujet. L’intégrer dans l’IA ne devrait rien retourner. Ces règles sont une force invisible, période. Ce sont des règles que l’IA ne peut tout simplement pas enfreindre, peu importe le prompt qu’elle reçoit.”
Il dépeint l’équilibre entre l’innovation et les obligations des clients, ainsi que les contraintes autour de la conformité réglementaire et de la sécurité, comme un acte qui exige un temps significatif et des compromis délibérés. Sa recommandation : un déploiement par phases qui commence par des cas d’utilisation étroitement définis et un accès minimal aux données, puis élargit les autorisations et les sources uniquement après que les contrôles ont été prouvés.
La classification joue également un rôle central, pour lequel Naveen recommande aux dirigeants de qualifier les données comme sûres, sensible ou critiques, et d’exclure les données critiques des premières itérations. À son avis, cette approche structurée et étape par étape aide les organisations à naviguer dans la tension entre l’utilité et le risque.