Pourquoi la gouvernance efficace de l’IA devient une stratégie de croissance, et non une contrainte
Les organisations qui intègrent la gouvernance dès le départ évitent la fragmentation, la duplication et les risques, permettant ainsi aux initiatives d’intelligence artificielle (IA) de se développer plus rapidement et de manière plus fiable.
Une IA responsable, éthique et digne de confiance renforce la confiance des clients, la préparation réglementaire et la compétitivité à long terme.
Une responsabilité, une transparence, une équité et une intégrité claires doivent être intégrées dans les flux de travail quotidiens, la conception des systèmes et la prise de décision, plutôt que laissées à des déclarations politiques.
La gouvernance de l’IA comme levier d’accélération
Les dirigeants d’entreprise parlent souvent de la gouvernance de l’IA comme d’un obstacle sur la route de l’innovation à fort impact, ralentissant tout le monde alors que les concurrents avancent sans entrave. En réalité, la gouvernance fournit la traction nécessaire pour l’accélération tout en maintenant l’entreprise sur la bonne voie.
Une bonne gouvernance dès le départ aide à conduire dans la voie rapide et à y rester. Sans une gouvernance adéquate, les initiatives d’IA tendent à se fragmenter, se retrouvant coincées dans des silos de données, des processus incomplets, un suivi inadéquat, des rôles indéfinis et une utilisation inefficace des ressources. Les bénéfices recherchés peuvent rapidement se transformer en conséquences négatives.
Les 3 piliers de la gouvernance efficace de l’IA
La gouvernance efficace de l’IA est un cadre complet qui relie et combine des stratégies, des politiques et des processus, reliant les ambitions commerciales, l’intention éthique et l’exécution opérationnelle dans un système cohérent, garantissant que l’IA peut être de confiance et évoluée de manière responsable.
- IA responsable : se concentre sur la prévention des dommages et reconnaît que l’IA affecte les individus, les institutions et la société de manière que nous ne pouvons pas ignorer.
- IA éthique : difficile à définir car les normes éthiques peuvent varier selon la culture, le contexte et les valeurs régionales. Les organisations doivent avoir des politiques d’IA qui reflètent les valeurs éthiques de leurs parties prenantes.
- IA digne de confiance : concerne la construction de la confiance. Le système fonctionne-t-il comme prévu, de manière fiable et sans biais ? La confiance se gagne grâce à des tests, un suivi et une documentation rigoureux.
Débloquer la valeur plus rapidement
À première vue, la gouvernance semble être uniquement axée sur la prévention des dommages, mais c’est seulement une partie de l’histoire, bien que vitale. La valeur commerciale et client provient du pouvoir de la gouvernance de l’IA à débloquer une croissance durable.
Cela peut se faire en améliorant l’engagement des clients, en ouvrant de nouvelles sources de revenus et en veillant à ce que les initiatives d’IA soient soigneusement examinées pour leur sécurité et leur impact commercial.
Voici cinq points de focalisation pour équilibrer une IA responsable avec des résultats commerciaux mesurables :
- Responsabilité : clarifier les rôles, les responsabilités et la supervision humaine pour tenir les gens responsables des résultats de l’IA.
- Équité : concevoir et déployer l’IA pour soutenir l’inclusion et le bien-être en identifiant et en atténuant proactivement les biais nuisibles.
- Confidentialité : renforcer la gouvernance des données avec des outils et des processus qui protègent la vie privée et l’intégrité des données tout au long du cycle de vie de l’IA.
- Transparence : permettre une communication claire avec les parties prenantes, des résultats d’IA interprétables et une auditabilité des systèmes d’IA.
- Intégrité : construire une IA fiable et sécurisée en prévenant les abus et en validant continuellement les modèles pour garantir des résultats précis et dignes de confiance.
Feuille de route pour la gouvernance de l’IA
Une fois les principes, les normes et les équipes en place, le travail d’intégration de la gouvernance de l’IA dans les opérations peut commencer. Il existe trois étapes principales pour une gouvernance de l’IA complète et actionnable :
- Évaluation de la maturité de l’IA : évaluer vos capacités actuelles en matière d’IA, vos forces, vos lacunes et votre préparation.
- Plan directeur personnalisé pour l’IA : créer un plan qui décrit les initiatives stratégiques, les étapes et les ressources nécessaires pour construire un cadre d’IA robuste et à l’épreuve du temps.
- Mise en œuvre de la gouvernance : intégrer la gouvernance dans le travail quotidien.
Conclusion
Les dirigeants veulent de la vitesse, mais ils ont besoin d’un volant. La gouvernance est la manière dont vous dirigez vers vos objectifs, de manière responsable, durable et éthique, avec la confiance au cœur.
Pour prendre de l’avance et rester en avance avec l’IA, les organisations doivent intégrer la gouvernance dans leur architecture opérationnelle avant de déployer l’IA dans leurs applications. C’est ainsi que vous pouvez avancer rapidement sans compromettre votre entreprise et que l’IA puissante devient fiable, digne de confiance et équitable tout en transformant votre entreprise et notre monde.