La gouvernance de l’IA nécessite une approche offensive et défensive intégrée
Si vous considérez la gouvernance de l’IA uniquement comme un exercice de conformité, vous laissez de la valeur sur la table. Ce qui fonctionne, c’est une approche double, défensive et offensive. Vous gérez les risques, oui. Mais vous débloquez également des opportunités de croissance et développez des capacités qui évoluent avec votre entreprise.
L’aspect défensif aborde les bases, les réglementations, la protection des données, les garanties éthiques et l’assurance que vous utilisez les bonnes données de la bonne manière. Il s’agit d’un élément fondamental. Sans cela, vous vous exposez à une atteinte à votre réputation, à un risque juridique ou, pire encore, à un blocage de l’innovation. Mais si vous vous arrêtez là, vous passez à côté de l’essentiel. L’IA n’est pas stable, elle est évolutive. L’aspect offensif de la gouvernance consiste à positionner votre organisation pour qu’elle avance plus vite, apprenne plus vite et crée de meilleures expériences et de meilleurs produits avec l’IA. C’est ainsi que vous garderez une longueur d’avance.
Ce qui est utile ici, c’est d’aligner la gouvernance de l’IA sur la stratégie de l’entreprise, et non de la mener en parallèle. Lorsque la gouvernance alimente la transformation numérique, elle devient un levier de progrès. Cela signifie qu’il faut concevoir des systèmes d’IA évolutifs, réutilisables et construits en vue d’une utilisation en production. Pensez à long terme.
Kurt Muehmel, qui dirige la stratégie d’IA chez Dataiku, l’a clairement exprimé : la gouvernance devrait être utilisée pour aligner l’IA sur les objectifs de l’entreprise et concevoir des systèmes en gardant à l’esprit l’efficacité et la réutilisation. Lorsque vous faites cela, la gouvernance devient un avantage concurrentiel.
Le Chief Data Officer (CDO) est au cœur de la gouvernance de l’IA
Le travail du CDO s’est élargi. Il ne se contente plus de gérer des bases de données et de définir des normes en matière de données. Il dirige le navire en ce qui concerne la gouvernance de l’IA, en définissant la structure, en conduisant l’exécution et en favorisant la confiance à mesure que l’IA devient critique pour l’entreprise. Le CDO d’aujourd’hui doit combiner une base technique solide avec un alignement stratégique au sein de l’équipe de direction.
Au cœur de ce rôle renouvelé se trouvent la visibilité, l’auditabilité, le contrôle et l’automatisation. Les données servent à former des modèles d’IA, à construire des expériences client et à influencer les décisions à grande échelle. Cela signifie que la gouvernance doit également évoluer. Le CDO a cette responsabilité, de réduire les risques et d’établir des systèmes où la confiance est intégrée dans chaque actif d’IA que l’organisation développe.
Kjell Carlsson, responsable de la stratégie Data Science chez Domino, l’a bien dit : la gouvernance signifie réduire les risques éthiques ou réglementaires et permettre la transformation en gagnant la confiance. Henry Umney de Mitratech a souligné des priorités claires, définir clairement l’IA, dresser un inventaire des modèles avec des profils de risque, et faire une analyse comparative en utilisant des cadres tels que le cadre de gestion des risques de l’IA du NIST.
Et pour conserver cet avantage, vous aurez besoin de plus que des listes de contrôle des risques. Jeremy Kelway, de l’EDB, souligne que l’adoption de la GenAI ne doit pas compromettre la souveraineté des données. La juridiction est importante. L’observabilité des données est importante. C’est ainsi qu’une stratégie offensive devient réalité, en construisant des systèmes fiables qui s’étendent à l’échelle internationale, s’adaptent rapidement et apportent de la valeur avec moins de friction. C’est l’impact au niveau du CDO.
L’engagement des entreprises et une communication claire sont les clés d’une gouvernance réussie de l’IA.
Si les responsables des données veulent que la gouvernance de l’IA ait de l’importance dans l’entreprise, ils doivent la rendre importante pour les personnes qui ne vivent pas dans les données. Cela signifie qu’il faut rendre la stratégie visible, les objectifs pratiques et la valeur immédiate. La gouvernance ne réussit pas dans le vide. Elle a besoin de l’alignement de la direction, d’un financement et de temps. Sans une communication qui lie le travail technique aux priorités de l’entreprise, elle n’obtiendra rien de tout cela.
Les bases sont simples : les chefs d’entreprise doivent savoir pourquoi les plateformes de données, les outils d’observabilité, les systèmes de catalogue et les infrastructures de données sont introduits ou mis à niveau. Plus important encore, ils doivent savoir pourquoi maintenant. Il ne suffit pas que les équipes chargées des données reconnaissent le chemin critique, il est tout aussi essentiel de le communiquer.
L’élaboration d’une vision de l’IA permet de définir la gouvernance comme une capacité et non comme une contrainte. Une fois alignée sur une stratégie de données et une feuille de route, il devient plus facile d’instaurer une confiance interfonctionnelle. Il s’agit notamment d’éliminer les cloisonnements grâce à des conseils de gouvernance et à une terminologie commune. Des définitions partagées permettent à des personnes de différents services de collaborer sur des systèmes d’IA sans remettre en question les données ou les résultats produits.
Ana-Maria Badulescu, directrice principale du AI Lab chez Precisely, conseille d’intégrer la gouvernance dans votre stratégie d’IA dès le premier jour plutôt que de l’ajouter ultérieurement. L’intégration doit porter sur l’observabilité, la qualité des données, l’enrichissement et la protection de la vie privée, non pas sous forme de listes de contrôle distinctes, mais en tant que solution unifiée. Heather Gentile, d’IBM, ajoute que la gouvernance améliore la transparence et l’explicabilité, ce qui accélère la mise à l’échelle des projets d’IA et renforce les résultats de l’entreprise. Lorsque les dirigeants constatent que des données propres conduisent à des modèles de qualité, ils commencent à relier directement la gouvernance aux résultats.
Les pratiques de gouvernance spécifiques à l’IA améliorent la surveillance et l’innovation
La gouvernance de l’IA n’est pas un travail de copier-coller de la gouvernance des données standard. Les modèles sont dynamiques, les systèmes apprennent en permanence et les enjeux, financiers, opérationnels et de réputation, sont élevés. Pour suivre le rythme de cette évolution, il faut des pratiques de gouvernance spécifiques à l’IA, capables d’assurer une surveillance rapide. Cela inclut l’exploitation des modèles (modelops) et la visibilité de toutes les données qui alimentent les modèles d’IA grâce à des outils tels que la nomenclature des données d’IA.
Modelops permet de surveiller les modèles en temps réel. Il suit les performances des modèles d’apprentissage automatique au fil du temps et signale les baisses de performances ou les changements de conditions. Cela permet de décider quand il est temps de recycler ou de remplacer les modèles. Sans cela, des systèmes qui ont déjà donné de bons résultats commencent à dériver. Cette dérive érode la confiance, la précision et les performances.
Kapil Raina, évangéliste en sécurité des données chez Bedrock Security, souligne l’importance d’une nomenclature des données d’IA. Elle documente l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement des données, l’entraînement, le réglage fin et l’inférence. Cela crée de la transparence sur les données auxquelles vos modèles d’IA accèdent et qu’ils génèrent. Sans ce niveau de visibilité, les organisations risquent de ne pas respecter la conformité et d’utiliser à mauvais escient des données sensibles ou non fiables. Les DBoM d’IA accélèrent également les cycles de projet car les équipes ne perdent pas de temps à clarifier ce qui alimente leurs systèmes d’IA.
Rahul Auradkar, de Salesforce, souligne que les contrôles incohérents et les structures de gouvernance fragmentées augmentent la dette technique. Cela ralentit l’innovation et augmente les coûts. Jon Kennedy, de Quickbase, explique que lorsque les informations sont enfouies dans des outils déconnectés, les équipes perdent du temps à les rechercher au lieu d’agir en conséquence. La consolidation de la gouvernance et l’amélioration de l’accès réduisent ces inefficacités, et l’effet d’entraînement améliore l’expérience du client.
Les dirigeants qui mettent en œuvre des pratiques de gouvernance spécifiques à l’IA construisent des systèmes plus sûrs et préparent leur organisation à s’adapter plus rapidement, à innover en toute confiance et à évoluer avec clarté. Il s’agit là d’une exécution au niveau exigé par le marché d’aujourd’hui.
La gouvernance offensive de l’IA génère de la valeur pour l’entreprise et une différenciation sur le marché.
Si elle est exécutée avec intention, la gouvernance devient un moteur de croissance évident. C’est là qu’intervient l’aspect offensif de la gouvernance de l’IA. Vous réduisez les risques et concevez une gouvernance qui alimente l’innovation, automatise les opérations, améliore l’engagement des clients et ouvre de nouvelles voies de revenus.
Cela commence par un changement dans la manière dont les organisations traitent leurs données. Lorsque les données sont considérées comme un actif, qui est gouverné, transparent et structuré pour être réutilisé par les équipes, elles se transforment en un moteur reproductible de création de valeur. Cela inclut la construction de produits de données et d’IA qui répondent aux besoins internes et rendent les services meilleurs, plus rapides et plus adaptés au client. Une bonne gouvernance soutient ce changement en intégrant dès le départ le contrôle et la qualité dans les produits de données.
La personnalisation à grande échelle en est un bon exemple. Lorsque la gouvernance établit la confiance dans la manière dont les données sont utilisées et partagées, les entreprises peuvent déployer en toute confiance des moteurs pilotés par l’IA qui s’adaptent au comportement des clients. Les modèles prédictifs en sont un autre. Lorsque les données sont fiables et que l’utilisation est suivie, vous pouvez anticiper les besoins et réduire le taux de désabonnement de manière plus précise. Ce sont là des voies directes vers un impact commercial mesurable.
Ed Frederici, directeur technique d’Appfire, renforce ce point de vue en affirmant que la gouvernance permet une interopérabilité transparente et devrait être considérée comme une base pour la monétisation. Srujan Akula, PDG de The Modern Data Company, va encore plus loin en préconisant que la gouvernance fasse partie intégrante du produit lui-même. Les produits de données internes et destinés aux clients, construits avec des contrôles de gouvernance intégrés, génèrent des rendements plus rapides tout en réduisant l’exposition à la conformité.
Jason Smith, Senior Principal of Strategy and Transformation chez Conga, souligne que lorsque la gouvernance est étendue aux opérations de revenus, comme les flux de travail des ventes ou de la tarification, les départements bénéficient de pipelines plus propres et d’une collaboration plus étroite. La gouvernance devient alors un multiplicateur de travail, où les données circulent de manière prévisible et où les frictions sont minimisées.
La gouvernance offensive raccourcit le délai d’obtention de la valeur, accroît l’agilité dans l’ensemble de l’organisation et contribue directement au positionnement sur le marché. Pour les dirigeants, il s’agit d’une voie pratique pour développer l’IA et créer des différentiateurs à long terme.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- Donnez la priorité à la défense et à l’attaque dans la gouvernance de l’IA : Les dirigeants devraient considérer la gouvernance à la fois comme une protection et un atout stratégique, en l’utilisant pour gérer les risques tout en accélérant les résultats commerciaux, l’efficacité et le déploiement évolutif de l’IA.
- Donner au CDO les moyens de conduire l’alignement stratégique de l’IA : Les CDO doivent mener des initiatives de gouvernance en intégrant la transparence, le contrôle et l’auditabilité dans les programmes d’IA, tout en alignant les priorités de gouvernance sur l’impact global de l’entreprise.
- Aligner la gouvernance de l’IA sur la stratégie et la communication de l’entreprise : Les dirigeants doivent s’assurer que la gouvernance de l’IA s’appuie sur une solide collaboration interfonctionnelle, une communication claire dans le langage de l’entreprise et une feuille de route unifiée qui lie les investissements techniques à une valeur mesurable.
- Investissez dans des cadres de contrôle spécifiques à l’IA : Les dirigeants doivent adopter des capacités spécifiques à l’IA, telles que le contrôle des performances des modèles et les nomenclatures de données d’IA, afin de garantir la transparence, la conformité et l’innovation agile tout au long des cycles de vie de l’IA.
- Utilisez la gouvernance pour alimenter la croissance et la différenciation : La gouvernance devrait être intégrée aux produits de données et d’IA pour rationaliser les opérations, accélérer l’innovation et débloquer de nouvelles opportunités de revenus, en transformant la gouvernance en un catalyseur d’activité essentiel.
