Tout le monde veut de l’IA dans la gestion des risques, peu sont prêts à l’utiliser
Tout le monde se précipite pour déployer l’IA. Cependant, dans la gestion des risques liés aux tiers (TPRM), cette course pourrait être le plus grand risque de tous.
L’IA dépend de structures solides : données propres, processus standardisés et résultats cohérents. Pourtant, la plupart des programmes TPRM manquent de ces fondations. Certaines organisations possèdent des responsables des risques dédiés, des programmes définis et des données numérisées. D’autres gèrent les risques de manière ad hoc à l’aide de tableaux Excel et de disques partagés. Certaines fonctionnent sous un contrôle réglementaire strict, tandis que d’autres acceptent des risques beaucoup plus élevés. Aucun programme ne se ressemble, et la maturité varie encore largement après 15 ans d’efforts.
Évaluer la préparation de votre programme à l’IA
Toutes les organisations ne sont pas prêtes pour l’IA, et c’est normal. Une étude récente du MIT a révélé que 95% des projets GenAI échouent. Selon Gartner, 79% des acheteurs de technologie regrettent leur dernier achat en raison d’une planification inadéquate.
Dans le TPRM, la préparation à l’IA n’est pas un interrupteur que vous pouvez actionner. C’est une progression, qui reflète la manière dont votre programme est structuré, connecté et gouverné. Savoir où vous en êtes est la première étape vers une utilisation efficace et responsable de l’IA.
Aux premiers stades, les programmes de risque sont largement manuels, dépendant de tableaux Excel, de la mémoire institutionnelle et d’une propriété fragmentée. Il y a peu de méthodologie formelle ou de supervision cohérente des risques liés aux tiers. Les informations sur les fournisseurs peuvent se trouver dans des fils d’e-mails ou dans la tête de quelques personnes clés, et le processus fonctionne, jusqu’à ce qu’il ne fonctionne plus. Dans cet environnement, l’IA aura du mal à séparer le bruit de l’insight, et la technologie amplifie l’incohérence plutôt que de l’éliminer.
Quand la préparation est-elle véritablement présente ?
À mesure que les programmes mûrissent, une structure commence à se former : les flux de travail deviennent standardisés, les données sont numérisées et la responsabilité s’étend à travers les départements. À ce stade, l’IA commence à apporter une réelle valeur ajoutée. Mais même les programmes bien définis restent souvent cloisonnés, limitant la visibilité et l’insight.
La véritable préparation émerge lorsque ces silos se brisent et que la gouvernance devient partagée. Les programmes intégrés et agiles connectent données, automatisation et responsabilité à travers l’entreprise, permettant à l’IA de trouver sa place — transformant des informations déconnectées en intelligence et soutenant des décisions plus rapides et plus transparentes.
Pourquoi la solution unique ne convient pas à tous
Même si deux entreprises disposent de programmes de risque agiles, elles ne suivront pas le même parcours pour l’implémentation de l’IA, ni n’obtiendront les mêmes résultats. Chaque entreprise gère un réseau différent de tiers, opère sous des réglementations uniques et accepte différents niveaux de risque.
Les banques, par exemple, font face à des exigences réglementaires strictes concernant la protection des données dans les services fournis par des sous-traitants tiers. Leur tolérance au risque d’erreurs, d’interruptions ou de violations est proche de zéro. Les fabricants de biens de consommation, en revanche, pourraient accepter un plus grand risque opérationnel en échange de flexibilité ou de rapidité, mais ne peuvent pas se permettre des interruptions qui affectent des délais de livraison critiques.
Chaque tolérance au risque d’une organisation définit combien d’incertitude elle est prête à accepter pour atteindre ses objectifs, et dans le TPRM, cette ligne évolue constamment. C’est pourquoi les modèles d’IA standard ne fonctionnent que rarement. Appliquer un modèle générique dans un espace aussi variable crée des zones d’ombre plutôt que de la clarté — ce qui nécessite des solutions plus adaptées et configurables.
Une approche plus intelligente de l’IA
L’approche la plus intelligente pour l’IA est modulaire. Déployez l’IA là où les données sont solides et les objectifs clairs, puis étendez-vous à partir de là. Des cas d’utilisation courants incluent :
- Recherche de fournisseurs : Utilisez l’IA pour examiner des milliers de fournisseurs potentiels, identifiant les partenaires les moins risqués, les plus capables ou les plus durables pour un projet à venir.
- Évaluation : Appliquez l’IA pour évaluer la documentation des fournisseurs, les certifications et les preuves d’audit. Les modèles peuvent signaler des incohérences ou des anomalies pouvant indiquer un risque, permettant aux analystes de se concentrer sur ce qui est le plus important.
- Planification de la résilience : Utilisez l’IA pour simuler les effets d’une perturbation. Comment des sanctions dans une région ou une interdiction réglementaire sur un matériau impacteraient-elles votre base de fournisseurs ? L’IA peut traiter des données complexes sur le commerce, la géographie et les dépendances pour modéliser des résultats et renforcer les plans de contingence.
Chacun de ces cas d’utilisation apporte de la valeur lorsqu’il est déployé de manière intentionnelle et soutenu par une gouvernance. Les organisations qui connaissent un véritable succès avec l’IA dans la gestion des risques et de la chaîne d’approvisionnement ne sont pas celles qui automatisent le plus. Ce sont celles qui commencent petit, automatisent avec intention et s’adaptent fréquemment.
Construire une IA responsable dans le TPRM
Alors que les organisations commencent à expérimenter l’IA dans le TPRM, les programmes les plus efficaces équilibrent innovation et responsabilité. L’IA doit renforcer la supervision, pas la remplacer.
Dans la gestion des risques tiers, le succès n’est pas seulement mesuré par la rapidité avec laquelle vous pouvez évaluer un fournisseur ; il est mesuré par la précision avec laquelle les risques sont identifiés et l’efficacité des actions correctives mises en œuvre. Lorsqu’un fournisseur échoue ou qu’un problème de conformité fait les gros titres, personne ne demande combien le processus était efficace. On demande comment il était gouverné.
Cette question, “comment est-ce gouverné”, devient rapidement mondiale. À mesure que l’adoption de l’IA s’accélère, les régulateurs du monde entier définissent ce que signifie “responsable” de manière très différente. La loi sur l’IA de l’UE a établi le ton avec un cadre basé sur le risque qui exige transparence et responsabilité pour les systèmes à haut risque. En revanche, les États-Unis suivent une voie plus décentralisée, mettant l’accent sur l’innovation aux côtés de normes volontaires comme le Cadre de gestion des risques de l’IA du NIST. D’autres régions, notamment le Japon, la Chine et le Brésil, développent leurs propres variations mêlant droits humains, supervision et priorités nationales dans des modèles distincts de gouvernance de l’IA.
Pour les entreprises mondiales, ces approches divergentes introduisent de nouvelles couches de complexité. Un fournisseur opérant en Europe peut faire face à des obligations de reporting strictes, tandis qu’un autre aux États-Unis peut avoir des attentes plus souples mais toujours évolutives. Chaque définition de “l’IA responsable” ajoute des nuances à la manière dont le risque doit être évalué, surveillé et expliqué.
Comment commencer
Transformer l’IA responsable en réalité nécessite plus que des déclarations de politique. Cela signifie mettre en place les bonnes fondations : données propres, responsabilité claire et supervision continue. Voici à quoi cela ressemble :
- Standardiser dès le départ : Établissez des données propres et cohérentes ainsi que des processus alignés avant l’automatisation. Mettez en œuvre une approche par étapes qui intègre l’IA progressivement dans votre programme de risque, testant, validant et affinant chaque phase avant l’échelle. Assurez-vous que l’intégrité des données, la confidentialité et la transparence sont non négociables dès le départ. Une IA qui ne peut pas expliquer son raisonnement, ou qui s’appuie sur des entrées non vérifiées, introduit un risque plutôt que de le réduire.
- Commencez petit et expérimentez souvent : Le succès ne dépend pas de la vitesse. Lancez des pilotes contrôlés qui appliquent l’IA à des problèmes spécifiques et bien compris. Documentez les performances des modèles, la manière dont les décisions sont prises et qui en est responsable. Identifiez et atténuez les défis critiques, y compris la qualité des données, la confidentialité et les obstacles réglementaires, qui empêchent la plupart des projets d’IA générative de créer de la valeur commerciale.
- Gérer en permanence : L’IA doit aider à anticiper les perturbations, pas en provoquer davantage. Traitez l’IA comme toute autre forme de risque. Établissez des politiques claires et une expertise interne pour évaluer la manière dont votre organisation et ses tiers utilisent l’IA. À mesure que les réglementations évoluent dans le monde entier, la transparence doit rester constante. Les responsables des risques doivent être capables de retracer chaque insight généré par l’IA jusqu’à ses sources de données et sa logique, garantissant que les décisions résistent à l’examen des régulateurs, des conseils d’administration et du public.
Il n’existe pas de plan universel pour l’IA dans le TPRM. La maturité de chaque entreprise, son environnement réglementaire et sa tolérance au risque façonneront la manière dont l’IA est mise en œuvre et crée de la valeur, mais tous les programmes doivent être construits avec intention. Automatisez ce qui est prêt, gouvernez ce qui est automatisé et adaptez-vous continuellement à mesure que la technologie et les règles qui l’entourent évoluent.