Intelligence Artificielle et Données : Un Aperçu des Défis et Opportunités
L’année à venir mettra à l’épreuve la capacité des entreprises de services financiers (FS) à équilibrer ambition et garde-fous robustes dans leur utilisation de l’Intelligence Artificielle (IA). Selon notre dernière enquête, l’appétit pour l’IA reste fort : 94% des entreprises prévoient d’augmenter leurs investissements dans les 12 prochains mois, avec 39% s’attendant à une augmentation significative.
Gouvernance de l’IA et Responsabilité
Les conseils d’administration voient à juste titre l’IA comme une force de transformation puissante. Cependant, le passage de l’expérimentation à la mise à l’échelle des cas d’utilisation de l’IA en production complète, en particulier dans un environnement réglementaire basé sur les résultats, reste un défi. Établir une gouvernance efficace de l’IA et rester dans les limites de l’appétit pour le risque, en particulier pour les systèmes plus complexes tels que l’IA générative, est un obstacle particulier.
Près d’un tiers des répondants citent la gestion des risques liés à l’IA (29%) et le respect des obligations réglementaires (28%) comme les principaux obstacles à la réalisation des retours.
Réglementation de l’IA : Où en Sommes-Nous ?
L’environnement réglementaire international pour l’IA reste un mélange de cadres bien établis et en évolution. Les règles spécifiques à l’IA au Royaume-Uni et dans l’UE prennent des chemins différents. Le Royaume-Uni n’a pas de législation dédiée à l’IA pour les FS et aucune n’est attendue. En revanche, l’UE est en train de mettre en œuvre la Loi sur l’IA, dont les propositions sont en cours de négociation, ce qui pourrait retarder les délais de conformité pour les systèmes d’IA à haut risque.
Les systèmes d’IA à haut risque utilisés dans les FS, tels que l’évaluation de la solvabilité, devraient se conformer à la Loi sur l’IA entre le Q1 2027 et la fin de l’année 2027.
Attentes des Superviseurs
Les superviseurs attendent des entreprises qu’elles comprennent les risques associés à l’IA et qu’elles soient confortables avec les compromis entre risques et récompenses.
Une gouvernance efficace de l’IA et une responsabilité claire détermineront le rythme et l’échelle de l’adoption de l’IA dans les FS. Les superviseurs au sein de l’UE et du Royaume-Uni sont cohérents sur un point : l’IA est un outil technologique, et les entreprises restent responsables de son utilisation en toute sécurité et en conformité avec leurs obligations réglementaires.
Résilience Opérationnelle et Gestion des Données
La qualité des données et la gouvernance des données sont fondamentales pour le déploiement efficace de l’IA. Des données de haute qualité, bien gérées, soutiennent la transparence, la validation des modèles et la responsabilité.
Pour de nombreuses entreprises, la gouvernance des données reste un défi persistant. Les systèmes hérités, les acquisitions passées et les architectures fragmentées rendent les données inconsistantes et de faible qualité. Cela complique la formation et le test de modèles d’IA.
Conclusion
La mise à l’échelle de l’IA de manière sécurisée, en ligne avec l’appétit pour le risque et les attentes réglementaires, nécessite l’établissement de capacités essentielles. Une gouvernance solide de l’IA, avec une responsabilité claire au niveau des conseils d’administration et des dirigeants, est essentielle pour identifier et prioriser les cas d’utilisation, diriger les investissements et permettre aux entreprises de se développer en toute confiance.