Gouverner l’IA : Du paradoxe à la performance
L’IA transforme la façon dont les organisations fonctionnent, offrant la promesse d’une plus grande efficacité, d’une compréhension plus approfondie et de nouvelles opportunités d’innovation. Cependant, cette promesse s’accompagne d’incertitudes. Les dirigeants d’entreprise sont confrontés à des questions difficiles concernant la sécurité des données, la perturbation opérationnelle et l’impact sur les emplois, sans réponses faciles.
La plupart des entreprises manquent encore d’éléments fondamentaux essentiels pour une mise en œuvre réussie de l’IA, tels qu’une gouvernance claire et des données de qualité. Selon l’enquête mondiale de Workiva de 2025, ceux qui ont confiance en la capacité de leur organisation à utiliser l’IA sont plus susceptibles d’avoir des politiques de gouvernance de l’IA et sont environ deux fois plus susceptibles de disposer de données de haute qualité et de formations spécifiques aux rôles.
Établir une gouvernance axée sur le but
Créer un cadre de gouvernance efficace pour l’IA doit équilibrer la protection de l’organisation et la liberté d’utilisation de l’IA par les employés. Des politiques trop restrictives peuvent limiter l’innovation et pousser les employés vers des outils d’IA non réglementés. Selon KPMG, environ la moitié des travailleurs utilisent des outils d’IA sans autorisation claire, et plus de quatre employés sur dix admettent les utiliser de manière incorrecte au travail.
Gérer l’innovation ne consiste pas à arrêter le progrès, mais à équilibrer la vitesse avec le risque. Chaque étape doit être sécurisée et alignée sur les objectifs stratégiques de l’entreprise. Le principal objectif de la gouvernance de l’IA devrait être de permettre son utilisation, en rendant le chemin sécurisé le plus simple.
Bâtir sur une base de données fiables
Une stratégie IA solide est fondamentalement liée à une stratégie de données robuste, car l’IA n’est bonne que si les données sont fiables. Si les données sont aléatoires, mal gouvernées ou cloisonnées, agir sur elles ne fera qu’offrir aux organisations une façon plus rapide de se tromper. Le vieux principe de “des données erronées en entrée, des erreurs en sortie” reste pertinent, peu importe l’avancement des modèles.
Les organisations qui négligent ce risque découvriront probablement que l’adoption de l’IA expose les faiblesses existantes de leurs données, allant des lacunes dans la complétude aux incohérences générales. En investissant dans la gouvernance des données et en comprenant bien l’origine, le flux et l’utilisation des données, les organisations peuvent non seulement renforcer les résultats de l’IA, mais aussi améliorer les fonctions commerciales globales.
Conduire un retour sur investissement mesurable
Les organisations doivent changer leur focus au-delà de l’adoption des dernières technologies. Plutôt que de se demander quel outil IA est nécessaire, les dirigeants d’entreprise devraient d’abord examiner les problèmes qu’ils cherchent à résoudre et les résultats qu’ils souhaitent atteindre. Souvent, les problèmes peuvent être résolus par de meilleurs processus ou automatisations existantes, sans nécessiter de nouvelles solutions IA.
Il est essentiel de réaliser un audit stratégique des opérations actuelles et des points de douleur. Cela nécessite une approche réfléchie et pragmatique ancrée dans des résultats commerciaux clairs. Les organisations devraient rechercher des solutions spécifiquement conçues pour des tâches de haute valeur ou des outils qui favorisent la collaboration en connectant différentes équipes et en brisant les silos de données.
Combler le fossé
Le bénéfice stratégique de l’IA est de générer de meilleures et plus rapides informations pour les décisions commerciales. L’avenir de l’efficacité repose sur une IA spécifique aux rôles intégrée dans des plateformes que les employés font déjà confiance. Cela concerne la libération des talents pour l’analyse, plutôt que leur remplacement.
Investir dans la littératie de l’IA est également essentiel. Les employés doivent commencer par une compréhension de base solide de l’IA, qui peut ensuite être approfondie par une formation spécifique aux rôles. Tout au long des processus d’IA, le jugement humain demeure essentiel pour garantir que la technologie est utilisée de manière fiable, responsable et éthique.
Une stratégie IA pragmatique, axée sur l’habilitation et fondée sur des données fiables, orientée vers des résultats clairs, est la clé pour transformer le potentiel de l’IA en valeur réelle et durable. Les organisations devraient commencer ce voyage dès maintenant, même par de petites étapes incrémentales. Une action précoce crée des opportunités d’apprentissage, construit une dynamique et positionne les équipes pour maximiser les bénéfices de l’IA à mesure que la technologie évolue.