Gouvernance de l’IA et innovation rapide vont de pair

La gouvernance de l’IA accélère l’innovation grâce à des limites opérationnelles claires

Il y a cette idée qui circule, selon laquelle la mise en place d’une gouvernance vous ralentit. Ce n’est pas le cas. Si vous menez un projet d’IA sans limites, vous n’avancez pas vite, vous êtes imprudent. Et l’insouciance n’est pas synonyme d’innovation. C’est du gaspillage. Ce qui accélère réellement le progrès, c’est de savoir où l’on peut aller et où l’on ne peut pas. C’est ce que la gouvernance vous apporte. La clarté.

En Asie-Pacifique, certaines des entreprises les plus avancées dans le domaine de la GenAI ne se heurtent pas à la bureaucratie, elles sont en tête parce qu’elles ont cartographié le terrain très tôt. Elles ont établi des règles qui permettent à leurs équipes d’avancer rapidement sans se poser de questions. Lorsque les gens connaissent les limites, ils cessent d’hésiter. Ils commencent à construire. C’est ce qui compte.

Il ne s’agit pas de conformité pour le plaisir. Il s’agit d’établir des règles pour favoriser une exécution cohérente. Les entreprises qui sautent cette étape se retrouvent généralement en mode remaniement par la suite, ou pire, arrêtent complètement des projets parce qu’elles n’ont pas défini la responsabilité. Pas de vitesse optimisée. Juste le chaos.

Grant Case, Field Chief Data Officer pour l’Asie-Pacifique et le Japon chez Dataiku, vous le dira. Il l’a constaté de première main : les entreprises qui progressent le plus rapidement sont celles qui disposent d’une véritable gouvernance. Non pas parce qu’elles sont restreintes, mais parce qu’elles sont coordonnées.

L’absence de gouvernance conduit à l’utilisation de l’IA fantôme et à des risques accrus en matière de sécurité des données.

Si vos collaborateurs n’ont pas les bons outils, ils iront les chercher. Là n’est pas le problème. Le problème, c’est quand ils le font en dehors du réseau. C’est ce qu’on appelle l’IA de l’ombre. Elle se produit discrètement jusqu’à ce que quelqu’un se rende compte que des données sensibles sont allées là où elles n’auraient pas dû être. Et à ce moment-là, cela coûte cher.

Selon des données récentes, 77 % des professionnels de la sécurité ont vu des employés introduire des données de l’entreprise dans de grands modèles de langage non approuvés. Il ne s’agit pas d’espionnage, mais d’une défaillance de l’infrastructure. Les gens privilégient l’efficacité par défaut. Si les outils internes sont encombrants ou inexistants, ils s’adressent à l’extérieur. C’est prévisible.

La solution n’est pas de sévir davantage. Il s’agit de donner aux équipes des systèmes internes qui fonctionnent réellement, des systèmes qui font que le chemin le plus sûr est aussi le plus rapide. Donnez-leur des outils d’IA gouvernés avec peu de frictions, et l’envie de faire le malin s’évanouira.

Grant Case l’a bien dit lorsqu’il a évoqué l’approche d’un client du secteur bancaire : faire en sorte que le chemin gouverné soit le bon chemin. Cette philosophie fonctionne. La gouvernance doit aider les gens à mieux faire leur travail, et non les bloquer. C’est ce qui distingue les opérations évolutives des opérations réactives. Si votre plan d’adoption de l’IA ne tient pas compte de l’IA fantôme, vous n’avez pas vraiment de plan, vous avez des risques enveloppés dans des angles morts. Mettez de l’ordre dans vos affaires. Le reste suivra.

L’augmentation des coûts liés à l’IA et le manque de clarté du retour sur investissement entraînent des discussions sur la gouvernance au sein des conseils d’administration.

L’IA n’est pas bon marché. C’est très bien, car rien de ce qui est transformateur ne l’est jamais. Mais lorsque l’investissement prend le pas sur la responsabilité, vous obtenez un gonflement. Les coûts de déploiement s’accumulent, l’utilisation se développe et, soudain, vous brûlez votre budget sans savoir si la technologie a des effets mesurables. C’est à ce moment-là que la discussion passe de l’équipe chargée des données à la salle du conseil d’administration. Et c’est normal.

Prenez le cas rapporté par Grant Case : un projet d’intelligence artificielle de 3 millions de dollars, lancé il y a deux ans, était toujours en cours, engrangeant 47 000 dollars par mois, mais sans que les retours sur investissement soient clairement visibles. Cette situation a attiré l’attention du conseil d’administration, à juste titre. Il ne s’agit plus seulement d’un problème de données. Les équipes financières et l’audit interne interviennent car la gouvernance n’est pas facultative lorsque les dépenses atteignent des seuils stratégiques.

Une bonne gouvernance de l’IA ne protège pas seulement contre les défaillances éthiques. Elle protège contre le gaspillage. Elle donne aux équipes dirigeantes l’assurance que ces outils puissants sont déployés avec discipline, sur des projets qui s’alignent sur les objectifs de l’entreprise et qui représentent des risques valables.

Il ne s’agit pas de limiter l’exploration. Vous pouvez expérimenter. Mais lorsqu’il s’agit d’argent réel, il faut aussi répondre à de vraies questions : Qu’est-ce qui fonctionne ? Qu’est-ce qui ne fonctionne pas ? À quelle vitesse apprenons-nous ? La gouvernance permet de répondre à ces questions à la bonne hauteur, de sorte que les dirigeants restent confiants et que l’innovation reste financée, et non gelée.

La création de grands modèles linguistiques (LLM) propriétaires peut s’avérer inefficace et sujette à une obsolescence rapide.

Certaines entreprises pensent qu’elles doivent construire leurs propres LLM. Plus de contrôle, une meilleure sécurité, un alignement plus étroit sur les besoins locaux. La motivation est logique, mais ce n’est pas le bon choix pour la plupart des entreprises. Le rythme de progression des modèles d’IA commerciaux est extrême. Ce que vous passez six mois à construire peut déjà être dépassé au moment où vous le déployez.

Grant Case a cité un exemple précis. Un responsable de l’analyse a mené un effort de plusieurs mois pour développer un modèle propriétaire. Le temps qu’il soit opérationnel, OpenAI a publié de nouvelles mises à jour qui ont rendu la version interne moins efficace et plus coûteuse à utiliser. C’est une dure réalité. Les fenêtres d’innovation se réduisent. La plupart des équipes ne peuvent pas suivre.

La solution la plus intelligente, surtout si vous gérez le risque en même temps que la rapidité, est de construire sur une plateforme flexible, qui vous permette de rester à jour sans repartir de zéro. Lorsque votre fondation est adaptative, vous ne prenez pas de retard lorsque le prochain modèle apparaît. Vous intégrez ce qu’il y a de mieux, vous testez rapidement, vous déployez rapidement et vous restez concentré sur le résultat, pas sur l’infrastructure.

Construire une IA à partir de zéro semble ambitieux. Mais l’ambition sans le débit n’est qu’une question de frais généraux. Concentrez-vous sur l’effet de levier. Utilisez ce qu’il y a de mieux aujourd’hui. Changez quand c’est nécessaire. Et faites en sorte que votre équipe travaille sur les éléments qui font avancer l’entreprise, et non sur une infrastructure qui est obsolète avant même d’être mise à l’échelle.

Une approche de gouvernance basée sur une plateforme garantit la conformité et la pertinence à long terme des initiatives d’IA.

Si vous voulez vraiment développer l’IA, vous avez besoin d’une infrastructure qui supporte le changement. Les exigences de conformité augmentent rapidement, en particulier avec une législation telle que la loi européenne sur l’IA qui fixe des attentes élevées. Vous ne pouvez pas coder en dur votre stratégie de gouvernance et espérer qu’elle tienne la route. Vous avez besoin de systèmes qui s’adaptent aussi rapidement que le paysage réglementaire et les capacités technologiques.

Grant Case l’explique clairement. Au lieu de construire des outils qui deviennent rigides ou non pertinents, utilisez des plateformes qui intègrent la gouvernance directement dans le flux de travail. Ainsi, lorsque la technologie d’IA sous-jacente évolue, vous n’avez pas à réorganiser votre organisation à partir de zéro. Vous ne faites que mettre à jour la pile. La conformité est intégrée au fonctionnement de vos équipes, et non pas ajoutée après coup. C’est plus propre, plus rapide et plus résilient.

Ce modèle de plateforme vous permet également d’intégrer les derniers modèles d’IA sans compromettre la supervision. Vous restez compétitif, vous restez conforme et vous évitez de dupliquer la dette technique à mesure que chaque nouvelle génération arrive sur le marché.

Pour les dirigeants, la conclusion est simple : la gouvernance et l’innovation n’ont pas besoin d’être en concurrence. Avec une architecture adaptée, elles se renforcent mutuellement. Il ne s’agit pas de verrouiller les choses. Il s’agit de s’adapter en toute confiance à l’évolution des régulateurs et des concurrents. Si votre système ne peut pas le faire, il vous ralentira même si votre équipe se déplace rapidement.

Le succès de l’IA dépend davantage de la maturité de l’organisation que des seuls investissements financiers.

Les entreprises qui tirent actuellement un réel profit de l’IA ne sont pas toujours celles qui dépensent le plus. Ce sont celles qui disposent d’un alignement interne, d’équipes expérimentées et d’une gouvernance claire. L’argent seul ne résout pas la complexité. C’est l’exécution qui l’est. Et l’exécution réelle dépend de la maturité de votre organisation dans la construction, le déploiement et la mesure de l’IA dans toutes ses fonctions.

John-David Lovelock, de Gartner, l’a expliqué : les entreprises qui progressent ont une forte conscience de soi. Elles ont cessé de faire des paris spéculatifs et ont commencé à se concentrer sur les résultats qu’elles peuvent réellement suivre. Les dépenses liées à l’IA devraient atteindre 2,52 billions de dollars dans le monde d’ici à 2026, soit une hausse de 44 % d’une année sur l’autre. Mais seules les organisations dotées du personnel, des processus et des outils de mesure adéquats tireront une valeur durable de ces dépenses.

Vos équipes ont besoin de plus que des outils. Elles ont besoin de manuels de jeu reproductibles, de responsabilités claires et de critères de référence mesurables. Sans ces éléments, les budgets importants ne font que créer de plus grands angles morts. L’échelle responsable n’est possible que lorsque votre cadre de gouvernance et votre approche opérationnelle sont conçus pour la soutenir, le plus tôt possible.

C’est là que le leadership est important. Vous ne pouvez pas déléguer les risques liés à l’IA ou vous cacher derrière la complexité. C’est la clarté stratégique, et non les effectifs ou le matériel, qui fait la différence entre le battage médiatique et les résultats. Si votre organisation n’a pas encore la mémoire musculaire nécessaire pour l’IA, il est temps de la développer. Non pas en augmentant les dépenses, mais en se concentrant.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• La gouvernance est un facteur de rapidité : Les dirigeants devraient mettre en place une gouvernance de l’IA dès le début afin d’éliminer l’ambiguïté, d’instaurer la confiance et de permettre une innovation plus rapide et plus confiante au sein des équipes.
• L’IA fantôme est le reflet d’une défaillance du système : Les dirigeants doivent investir dans des outils d’IA internes sécurisés et faciles à utiliser pour éviter les fuites de données et reprendre le contrôle des plateformes externes non approuvées.
• L’augmentation des coûts fait de l’IA une question qui se pose au niveau du conseil d’administration : La gouvernance doit inclure un contrôle financier dès le départ afin d’éviter les dépenses excessives et de garantir que les projets d’IA restent alignés sur des résultats mesurables.
• Les LLM internes présentent un risque élevé d’obsolescence : Oubliez les modèles d’IA personnalisés sauf si cela est nécessaire, adoptez des plateformes flexibles qui peuvent s’adapter rapidement aux mises à jour plus rapides des modèles commerciaux et économisez sur les coûts à long terme.
• Les plateformes sont à l’épreuve du temps, tant sur le plan de l’innovation que de la conformité : Les dirigeants doivent choisir des environnements d’IA adaptables qui intègrent les réglementations en constante évolution, réduisant ainsi le travail à effectuer et garantissant l’évolutivité avec un minimum de frictions.
• La maturité compte plus que l’argent : Les entreprises qui associent la gouvernance à des équipes qualifiées et à des objectifs mesurables obtiennent systématiquement de meilleurs résultats que celles qui dépensent plus, en privilégiant la discipline d’intégration à l’expérimentation.