Comment la gouvernance de l’IA s’est imposée en 2025

Les lacunes en matière de gouvernance constituent des obstacles importants à l’extension des initiatives d’IA

La plupart des entreprises se sont empressées de outils d’IA au cours des dernières années. La rapidité d’exécution est souvent synonyme d’enseignements rapides. Et ce qui est devenu évident, c’est que la mise à l’échelle de l’IA sans une gouvernance solide ne fonctionne pas.

La gestion des risques doit évoluer en même temps que l’innovation. Les mêmes systèmes construits pour superviser les logiciels et les systèmes existants ne supporteront pas la vélocité ou la complexité de l’IA. Nous ne parlons pas seulement de modèles d’apprentissage automatique fonctionnant en coulisses. L’IA moderne touche les interactions avec les clients, les chaînes d’approvisionnement, les décisions des employés, le tout en même temps. Sans une supervision appropriée, l’entreprise devient vulnérable. Les choses se cassent. Des fuites de données. La confiance s’érode.

Selon une étude d’IBM, une gouvernance déficiente se traduit par un contrôle d’accès insuffisant dans les systèmes d’IA, ce qui met les organisations au bord de brèches de sécurité majeures et de perturbations opérationnelles. Ces risques ne sont pas théoriques ; ils sont coûteux. Une mauvaise gestion des risques liés à l’IA s’ajoute directement aux conséquences financières déjà constatées lors des violations de données à grande échelle.

Pour les dirigeants, il ne s’agit pas d’un problème de conformité, mais d’une contrainte d’exécution. On ne développe pas l’IA en espérant que les anciens systèmes tiennent le coup. Vous la développez en mettant en place une gouvernance adaptée à la réalité des déploiements de l’IA dans l’environnement commercial moderne. Si vous voulez vraiment tirer parti de l’IA, la gouvernance n’est pas facultative, elle est fondamentale.

Adoption de modèles de gouvernance à plusieurs niveaux adaptés aux différents niveaux de risque des projets d’IA

Ce qui fonctionne, c’est la gouvernance fondée sur les risques. Tout ce qui utilise l’IA ne mérite pas le même niveau de contrôle. Les entreprises tournées vers l’avenir comme EY l’ont compris, c’est pourquoi elles ont créé trois niveaux de gouvernance de l’IAChacun d’entre eux est conçu pour un niveau de risque différent.

Joe Depa, responsable mondial de l’innovation chez EY, a été très clair. Il ne s’agit pas de verrouiller les choses. Il s’agit de permettre une innovation intelligente. Son équipe définit des profils de risque pour différents cas d’utilisation de l’IA. Ensuite, en fonction du niveau de risque, de l’automatisation de bas niveau aux moteurs de décision à fort impact, ils appliquent une gouvernance adaptée. Cela signifie qu’il faut accélérer la mise en place d’outils à faible risque et placer des rails solides sur les systèmes les plus importants.

Cet équilibre est essentiel. Une gouvernance généralisée ralentit tout. L’absence de gouvernance accélère l’échec. En revanche, des règles échelonnées, appliquées en fonction du contexte, donnent aux organisations la confiance nécessaire pour agir. La clé est la clarté. Une fois que les équipes connaissent le terrain sur lequel elles peuvent opérer, elles avancent avec rapidité et détermination, au lieu de deviner leur chemin.

Si votre programme d’IA utilise encore un manuel de gouvernance générique, il est temps de le modifier. Vos résultats en matière d’innovation dépendent de l’adéquation entre le contrôle et le risque. Ce n’est pas seulement plus sûr, c’est aussi plus rapide.

Les DSI jouent un rôle central dans l’affinement de la gouvernance de l’IA afin d’équilibrer l’innovation et la gestion des risques.

Les DSI jouent un rôle beaucoup plus important en matière d’IA. Il ne s’agit plus seulement de déployer des outils ou de gérer l’infrastructure. Il s’agit désormais d’aligner l’IA sur la valeur de l’entreprise et de veiller à ce qu’elle ne devienne pas un handicap. Cela signifie que les DSI sont en train de jouer un rôle central dans la refonte de la gouvernance au sein de l’entreprise.

Dans les déploiements modernes de l’IA, la frontière entre l’innovation et le risque opérationnel est étroite. La gouvernance informatique traditionnelle ne s’applique que partiellement. Les DSI qui comprennent cela reconstruisent des cadres qui équilibrent la flexibilité pour les équipes d’IA avec de réelles protections pour l’entreprise. Ils définissent les conditions, et pas seulement les règles. Cela signifie qu’ils définissent des politiques, des contrôles d’accès et des mécanismes de surveillance qui évoluent rapidement sans compromettre la sécurité ou la confiance dans la marque.

Ce changement opérationnel n’est pas théorique. Les dirigeants veulent que l’IA produise des résultats, des rendements réels, et non des projets pilotes. Pour ce faire, les responsables techniques et commerciaux ont besoin de structures claires. S’il n’est pas contrôlé, le déploiement de l’IA peut rapidement devenir désordonné. Une gouvernance bien structurée permet de passer à l’échelle supérieure. Mal structurée, elle freine l’élan et accumule les risques. Les DSI résolvent cette tension tous les jours, en prenant discrètement des décisions qui réduisent les frictions et permettent à l’entreprise de garder le contrôle.

Pour les conseils d’administration, cela devrait être clair : les DSI ne sont pas des acteurs de soutien dans l’ère de l’IA, ils sont des stratèges de première ligne. S’ils sont correctement responsabilisés, ils feront fonctionner l’IA en toute sécurité et à grande échelle.

Faire évoluer la perception de la gouvernance d’un obstacle bureaucratique à un catalyseur de l’innovation

Un changement d’état d’esprit est en train de s’opérer au sein de l’entreprise, et il est plus que temps. La gouvernance n’est plus ce qui ralentit l’innovation. C’est ce qui la protège. Bien menée, la gouvernance permet à votre équipe d’avancer plus vite en éliminant l’incertitude. Elle crée des limites qui facilitent l’expérimentation, au lieu de la rendre plus difficile.

Il ne s’agit pas d’une idée abstraite, nous la voyons à l’œuvre. Joe Depa d’EY l’a parfaitement expliqué : « Si vous apportez de la clarté et des garde-fous, laisser votre équipe innover à l’intérieur de ces lignes [est] en fait un bon moyen d’accélérer l’innovation ». Ce que cela nous dit, c’est que la structure n’est pas l’ennemi. C’est l’ambiguïté qui l’est.

Lorsque votre équipe comprend ce qui est autorisé, ce qui ne l’est pas et où se trouve la flexibilité, elle cesse de se poser des questions. Elle développe, déploie et met à l’échelle avec détermination. Ce type de clarté accélère la production sans augmenter les risques.

Pour les dirigeants, il s’agit d’un point critique. La gouvernance ne doit pas être considérée uniquement comme une contrainte. Elle est génératrice de valeur. Elle garantit que la stratégie d’IA s’aligne sur l’échelle opérationnelle et protège contre les perturbations évitables. En bref, une bonne gouvernance n’est pas un ralentissement, c’est un multiplicateur. Plus tôt votre équipe le verra ainsi, plus vite la transformation se produira.

L’accent est mis sur la gouvernance de l’IA en raison de l’essor de l’IA agentique.

L’IA d’entreprise entre dans une nouvelle phase. De plus en plus d’entreprises commencent à développer et à expérimenter l’IA agentique, des systèmes qui ne se contentent pas d’assister mais agissent de manière autonome en fonction du contexte et de l’intention. Ces modèles n’attendent pas chaque instruction. Ils fonctionnent de manière indépendante dans le cadre de paramètres définis, ce qui introduit des niveaux de complexité et de risque bien plus importants.

L’étape suivante rend la gouvernance encore plus cruciale. Les systèmes autonomes ont des conséquences opérationnelles étendues. Leurs résultats peuvent affecter directement les processus internes, les interactions avec les clients, les écosystèmes de partenaires, et ce en temps réel. Sans supervision avancée, la marge d’erreur augmente rapidement. Vous ne pouvez pas surveiller des systèmes existants comme ceux-ci avec les mêmes contrôles que ceux utilisés pour les logiciels traditionnels ou l’IA antérieure.

C’est la raison pour laquelle la gouvernance sera au cœur des préoccupations au cours de l’année à venir. Alors que les organisations commencent à développer l’IA agentique, le besoin de cadres de risque précis et adaptables s’accroît. Vous aurez besoin de contrôles qui évoluent au fur et à mesure que le système apprend et réagit. Une gouvernance statique ne suffira pas. Ce qu’il faut, c’est un alignement continu, un moyen de faire correspondre le comportement du système avec les intentions de l’organisation, à chaque étape du processus.

Pour les chefs d’entreprise, la conclusion est claire : si vous vous orientez vers des modèles agentiques, la gouvernance n’est pas une formalité technique, c’est une capacité stratégique. Si vous tardez à le faire, vous vous exposez à des risques opérationnels. En prenant les devants, vous vous assurez d’une échelle contrôlée et d’une exécution plus rapide. Au cours des 12 prochains mois, la différence deviendra évidente.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• L’expansion de l’IA a atteint les limites de l’infrastructure : Les lacunes en matière de gouvernance sont apparues comme un goulot d’étranglement lorsque les entreprises ont tenté de développer l’IA, exposant les faiblesses des cadres de surveillance traditionnels. Les dirigeants doivent réorganiser la gouvernance pour prévenir les risques opérationnels et les vulnérabilités des données.
• La gouvernance à plusieurs niveaux permet d’innover en toute sécurité : Des entreprises comme EY utilisent désormais des cadres à plusieurs niveaux basés sur le niveau de risque pour adapter le contrôle à la complexité. Les dirigeants devraient appliquer une gouvernance différenciée pour rationaliser les projets à faible risque et renforcer la surveillance là où l’impact est le plus élevé.
• Les DSI façonnent la stratégie de gouvernance : Les DSI redéfinissent la supervision de l’IA afin d’équilibrer l’agilité et la responsabilité entre les départements. Les dirigeants d’entreprise doivent donner aux DSI l’autorité nécessaire pour créer des structures de gouvernance qui s’alignent sur des objectifs stratégiques plus larges.
• La gouvernance est désormais le moteur de l’innovation : Des règles claires et des limites gérées en fonction des risques permettent d’accélérer les progrès de l’IA en réduisant l’ambiguïté. Les dirigeants devraient positionner la gouvernance comme un catalyseur de l’innovation plutôt que comme un fardeau de conformité.
• L’IA agentique exige une surveillance de haut niveau : Les systèmes d’IA autonomes introduisent de nouveaux risques que les contrôles obsolètes ne peuvent pas traiter. Les entreprises qui développent l’IA agentique doivent investir dès maintenant dans une gouvernance adaptative qui évolue avec le comportement du système en temps réel.