Gouvernance de l’IA : facteurs de succès
La génération d’IA est désormais bien établie dans les entreprises allemandes : de nombreuses sociétés ont déjà mis en place des stratégies IA, planifient des preuves de concept ou mettent en œuvre des cas d’utilisation initiaux. Cependant, il existe souvent un manque de structures de gouvernance IA centralisées, intégrées dans une stratégie d’entreprise uniforme.
Les avantages d’une gouvernance IA efficace sont clairs : elle permet une prise de décision rapide et une agilité opérationnelle sans compromettre les exigences de conformité. Cela est crucial pour garantir que l’introduction de structures ou d’unités organisationnelles ne mène pas à une bureaucratie inutile.
Définir les responsabilités et les processus
L’organisation est au cœur de la gouvernance IA. Elle définit les responsabilités et les rôles spécifiques, ainsi que les comités, comme le Conseil de Gouvernance IA, qui surveille les aspects éthiques liés à l’IA. Parallèlement à la structure organisationnelle, l’organisation opérationnelle se concentre sur le développement de processus clairs et applicables qui guident le cycle de vie des systèmes IA, de la conception au déploiement et à la surveillance.
Introduire un Directeur de l’IA (CAIO)
Une structure de gouvernance efficace inclut également le poste de Chief AI Officer (CAIO), déjà utilisé avec succès aux États-Unis. Sa fonction centrale au sein de la direction de l’entreprise est de diriger et de surveiller la direction stratégique et la mise en œuvre des initiatives IA. Les CAIO doivent avoir une compréhension approfondie des aspects technologiques ainsi que la capacité d’intégrer les technologies dans la stratégie d’entreprise pour maximiser leur potentiel de création de valeur.
Inventaire des cas d’utilisation de l’IA
Un autre élément clé d’une gouvernance IA réussie consiste à identifier les interfaces IA au sein de l’entreprise. Il est essentiel de comprendre quels départements utilisent l’IA, quel est l’état d’implémentation respectif et si les cas d’utilisation individuels sont simplement collectés ou réellement mis en œuvre. Cet inventaire permet de dresser un bilan systématique des systèmes IA, d’évaluer leurs risques et de prendre des mesures appropriées.
Établir une gestion des risques
Face à la numérisation avancée et à l’utilisation accrue de l’IA, la gestion des risques intégrée devient également de plus en plus importante. Cela implique une collaboration étroite entre différents départements pour garantir la transparence des processus de bout en bout (E2E). Cela est crucial pour reconnaître les risques potentiels liés à l’utilisation de l’IA à un stade précoce et les gérer efficacement.
Dans ce contexte, le Conseil Exécutif et la direction jouent également un rôle décisif. Il leur incombe de définir des lignes directrices claires qui garantissent l’utilisation sûre et éthique des technologies IA.
Distinguer les applications IA
Pour une gouvernance IA réussie, les entreprises doivent faire la distinction entre les produits ou services IA offerts aux clients et l’utilisation interne de la technologie, par exemple pour accroître l’efficacité. Ces deux domaines d’application nécessitent une approche spécifique pour traiter adéquatement les risques respectifs.
Surveiller la loi sur l’IA de l’UE
La loi sur l’IA de l’UE est entrée en vigueur mi-2024 et constitue le cadre réglementaire décisif pour l’utilisation de l’IA dans de nombreuses entreprises. L’Institut des Auditeurs Allemands (IDW) a présenté un cadre complet pour l’audit des systèmes IA, qui permet l’évaluation de la matérialité des systèmes IA utilisés et l’identification des lacunes de sécurité.
Prendre en compte la protection des données et les normes de BaFin
BaFin souligne également que les applications IA comportent des défis réglementaires. Dans son document de position sur le big data et l’IA, elle met en avant des aspects clés tels que la responsabilité, le biais et la discrimination, ainsi que la sûreté informatique.
Notre recommandation : cadre de gouvernance IA
La gouvernance IA est un élément essentiel pour l’utilisation responsable de l’intelligence artificielle, en particulier dans des secteurs réglementés comme le secteur financier. Il est donc conseillé de développer un cadre de gouvernance IA spécifique à l’entreprise. Cela aide à répondre aux exigences diverses de l’organisation tout en respectant toutes les exigences de conformité.
Notre service
Avec le Trusted AI Framework, nous avons développé une approche de bonnes pratiques pour surmonter les défis complexes de la gouvernance IA. Elle repose sur dix principes fondamentaux : Responsabilité, Intégrité des données, Explicabilité, Équité, Confidentialité, Fiabilité, Sécurité opérationnelle, Sécurité informatique, Durabilité et Transparence.