Un récent rapport de Deloitte révèle que 79 % des dirigeants d’entreprise prévoient que l’IA générative entraînera une transformation substantielle du monde des affaires au cours des trois prochaines années. Ces leaders considèrent que l’IA générative remodèle les industries en automatisant les processus complexes, en améliorant la créativité et en générant des solutions innovantes qui étaient auparavant inaccessibles. Malgré cet optimisme, un grand nombre d’organisations se trouvent aux prises avec le défi d’intégrer efficacement l’IA dans leurs flux de travail existants. Elles se débattent non seulement avec la mise en œuvre technique, mais aussi avec l’alignement des capacités de l’IA sur leurs objectifs stratégiques.
Les organisations expriment souvent une préoccupation commune : l’état de préparation à la mise en œuvre de l’IA varie considérablement. Alors que certains expérimentent l’IA dans des domaines limités, d’autres sont loin d’utiliser l’IA générative pour conduire une transformation stratégique. L’écart entre le potentiel de l’IA et son application pratique reste important, de nombreuses entreprises ne disposant pas de l’infrastructure, des compétences et de la vision stratégique nécessaires pour tirer pleinement parti de l’IA. Les dirigeants de ces organisations doivent définir clairement la voie à suivre pour l’adoption de l’IA, qui comprend la formation, le développement de l’infrastructure et une feuille de route stratégique qui s’aligne sur leurs objectifs commerciaux à long terme.
Les dirigeants expriment des sentiments mitigés quant au rythme d’adoption de l’IA. Des questions se posent quant à savoir si l’adoption se déroule trop rapidement ou trop lentement. Les adeptes de l’adoption rapide s’inquiètent des risques et des effets négatifs potentiels d’un déploiement prématuré de l’IA, notamment des préoccupations d’ordre éthique et des perturbations opérationnelles imprévues. En revanche, celles qui adoptent l’IA plus lentement risquent de passer à côté d’opportunités cruciales de croissance et d’efficacité. Le défi consiste à trouver une approche équilibrée qui tienne compte à la fois des opportunités et des risques de la technologie de l’IA.
Expérience des consommateurs en matière d’IA
Les consommateurs interagissent régulièrement avec l’IA, souvent sans s’en rendre compte. Les assistants à commande vocale comme Siri et Alexa sont devenus omniprésents dans les foyers et sur les appareils mobiles, faisant de l’IA une présence familière. Ces assistants traitent le langage naturel pour effectuer des tâches allant de la programmation de rappels à la réponse à des questions sur la météo.
Les systèmes de navigation tels que Google Maps constituent une autre utilisation courante de l’IA. Ces applications utilisent l’IA pour analyser de grandes quantités de données provenant de diverses sources afin de fournir des mises à jour du trafic en temps réel, d’optimiser les itinéraires et même de recommander des commerces locaux. La capacité de l’IA à s’intégrer dans la vie quotidienne par le biais de ces applications montre qu’elle peut également apporter une valeur significative dans des scénarios commerciaux plus complexes.
Actions stratégiques pour la sécurité et l’innovation en matière d’IA
La communauté mondiale de la recherche sur l’IA est actuellement confrontée à un défi de taille : l’absence de normes de sécurité universellement acceptées pour l’IA. En l’absence d’un ensemble commun de lignes directrices, les organisations doivent naviguer dans un ensemble fragmenté de politiques et de normes, ce qui rend difficile la mise en œuvre de pratiques cohérentes en matière de sécurité de l’IA. Les dirigeants appellent à des efforts de collaboration pour établir un cadre mondial pour la sécurité de l’IA qui aborde des questions clés telles que l’utilisation éthique, la confidentialité des données, l’atténuation des préjugés et la fiabilité des systèmes d’IA. L’établissement de ces normes favorisera un développement et un déploiement plus responsables des technologies d’IA dans tous les secteurs d’activité.
Les PDG, directeurs techniques, directeurs des systèmes d’information et autres dirigeants comprennent la nécessité de commencer à élaborer des plans complets pour la sécurité de l’IA. Ils reconnaissent qu’à mesure que les technologies de l’IA s’intègrent dans les processus opérationnels de base, les risques et les vulnérabilités potentiels augmentent également. Ces risques peuvent aller de la violation de données et de problèmes éthiques à des défaillances opérationnelles susceptibles de nuire à la réputation et à la stabilité financière de l’entreprise.
La gestion des risques liés à l’IA nécessite une approche collaborative impliquant plusieurs équipes au sein de l’organisation. Les équipes informatiques doivent travailler en étroite collaboration avec les services juridiques pour comprendre et gérer les exigences réglementaires et les responsabilités potentielles associées à l’IA. Simultanément, les équipes RH doivent répondre aux besoins de la main-d’œuvre, afin que les employés soient bien formés et que leurs préoccupations concernant l’IA soient entendues et prises en compte. L’élaboration de ces plans vise à atténuer les risques et à créer un environnement dans lequel l’IA peut être utilisée pour optimiser les performances et stimuler l’innovation de manière responsable.
Sécurité et gouvernance
Les dirigeants doivent jouer un rôle décisif et actif dans le maintien d’une utilisation sûre et responsable des systèmes d’information, en particulier face aux menaces posées par les contenus générés par l’IA. Ils doivent établir des normes techniques claires qui définissent les utilisations acceptables de l’IA dans la création et la distribution de contenu. La divulgation de l’utilisation de l’IA dans la création des médias contribue à maintenir la transparence et permet aux consommateurs de comprendre quand ils interagissent avec un contenu généré par l’IA. Il est essentiel de réagir rapidement et de manière décisive aux actes malveillants impliquant l’IA, y compris les « deep fakes », afin de maintenir la confiance dans les systèmes d’information et d’empêcher la désinformation à grande échelle.
Importance de la documentation
Une documentation efficace tout au long du cycle de vie du système d’IA est nécessaire pour maintenir la transparence et adhérer aux meilleures pratiques en matière de gouvernance et de gestion des risques. Depuis les phases initiales de conception et de développement jusqu’au déploiement et à l’utilisation opérationnelle, la documentation joue un rôle clé dans le suivi du comportement, des performances et de l’impact des systèmes d’IA.
Les stratégies de documentation comprennent plusieurs domaines critiques. Tout d’abord, garantir la sécurité des données implique de documenter la manière dont les données sont stockées, traitées et protégées contre les violations. Avant de déployer des systèmes d’IA, des recherches approfondies et la documentation des résultats permettent d’identifier les risques potentiels et les stratégies d’atténuation. Il est essentiel de contrôler les performances des systèmes d’IA après leur déploiement pour qu’ils fonctionnent comme prévu et ne s’écartent pas des comportements attendus. Le signalement rapide de tout incident ou anomalie survenant avec les systèmes d’IA permet de prendre des mesures correctives et d’éviter des problèmes similaires à l’avenir.
Écosystème de l’IA et partenariats
Les dirigeants sont en train de définir l’écosystème de l’IA, ce qui constitue une étape essentielle pour comprendre comment les différentes composantes de la technologie de l’IA s’articulent entre elles. Cet écosystème comprend les fournisseurs de matériel qui fournissent l’infrastructure physique, les fournisseurs de cloud et de données qui offrent les solutions de calcul et de stockage, les fournisseurs de modèles qui fournissent les algorithmes, les développeurs d’applications qui créent les logiciels orientés vers l’utilisateur et, en fin de compte, les consommateurs qui utilisent les systèmes d’IA et interagissent avec eux.
La cartographie de cet écosystème aide les dirigeants à identifier les domaines dans lesquels ils ont besoin d’une intervention et d’une supervision plus importantes de la part des cadres supérieurs. Par exemple, les collaborations avec les fournisseurs de matériel peuvent nécessiter un examen minutieux pour s’assurer que le matériel est puissant et sécurisé. Travailler avec des fournisseurs de cloud et de données nécessite d’examiner attentivement les politiques de confidentialité et de sécurité des données. Une surveillance est également nécessaire dans le cadre des relations avec les fournisseurs de modèles, afin de garantir que les modèles d’IA sont équitables, impartiaux et transparents. Comprendre ces points de contact permet de créer une stratégie de déploiement de l’IA plus contrôlée et plus sûre.
Un leadership responsable en matière d’IA
Nommer un champion de l’IA
Les organisations désignent souvent un champion interne de l’IA responsable de haut niveau, semblable à un responsable de la protection de la vie privée ou à un responsable de l’analyse des données, pour superviser les initiatives en matière d’IA. Ce responsable joue un rôle clé en définissant la vision de l’utilisation de l’IA au sein de l’entreprise et en veillant à ce que les systèmes d’IA soient conformes aux normes éthiques et aux objectifs commerciaux de l’organisation. Ils sont chargés de combler le fossé entre le déploiement technique de l’IA et les objectifs stratégiques de l’entreprise, de sorte que les initiatives en matière d’IA soutiennent des objectifs commerciaux plus larges sans compromettre la sécurité et l’éthique.
Créer une équipe coordonnée de gouvernance de l’IA
Les dirigeants mettent également en place un groupe interne, à l’échelle de l’entreprise, qui travaille avec le champion de l’IA pour gérer les principaux résultats organisationnels. Ce groupe comprend des représentants de différents services, ce qui permet de s’assurer que les initiatives en matière d’IA bénéficient d’une contribution équilibrée de la part de toutes les facettes de l’entreprise. Ils coordonnent les efforts des équipes départementales, en veillant à ce que les déploiements de l’IA soient cohérents avec les objectifs de l’organisation et qu’ils répondent efficacement aux préoccupations transversales.
Processus de consultation et d’itération
Consulter les travailleurs concernés par les systèmes d’IA est une étape fondamentale pour s’assurer que les solutions d’IA répondent aux besoins réels des employés tout en respectant des normes éthiques élevées. Les dirigeants encouragent une culture du test, de l’expérimentation et de l’itération, en reconnaissant que le paysage de l’IA évolue fréquemment et que les solutions doivent être constamment affinées. Cette approche permet de s’adapter rapidement aux nouveaux développements de la technologie de l’IA tout en garantissant que toutes les parties prenantes participent à la conversation et à l’évolution des stratégies d’IA.
Efforts de collaboration
Rester informé sur les risques sociétaux
Les PDG et les responsables informatiques ont la responsabilité de rester bien informés sur les risques et les préjudices sociétaux associés à l’IA. À mesure que les technologies d’IA deviennent plus puissantes et plus répandues, elles peuvent avoir des conséquences imprévues qui affectent non seulement les entreprises individuelles, mais aussi la société dans son ensemble. Des questions telles que l’atteinte à la vie privée, la partialité dans la prise de décision et le potentiel d’utilisation malveillante de l’IA sont au premier plan des préoccupations des dirigeants.
Partenariat sur l’IA en tant que ressource
Des organisations telles que le Partenariat sur l’IA (PAI) jouent un rôle de soutien en aidant les dirigeants à relever ces défis. Le PAI réunit des experts de différents secteurs afin de partager des connaissances et de développer des stratégies pour une utilisation responsable de l’IA. En s’engageant auprès de ces organisations, les dirigeants peuvent accéder à une mine d’expériences et de connaissances qui peuvent guider leur approche de la gestion des risques liés à l’IA.
Conseils du PAI pour un déploiement sûr du modèle de fondation
Le document du PAI intitulé « Guidance for Safe Foundation Model Deployment » offre un cadre complet qui permet de renforcer la surveillance et d’adopter une approche holistique de la sécurité de l’IA. Les orientations couvrent des domaines clés tels que l’atténuation des préjugés dans les systèmes d’IA, afin que l’IA ne devienne pas excessivement fiable au détriment de la prise de décision humaine, la prise en compte efficace des préoccupations en matière de protection de la vie privée et la promotion d’un traitement équitable des travailleurs qui interagissent avec les systèmes d’IA ou qui sont affectés par eux.
Regarder vers l’avenir
Les leaders anticipent les défis et gèrent les erreurs de manière proactive, en comprenant que le chemin vers l’intégration de l’IA dans leurs activités est complexe et semé d’embûches potentielles. Elles restent adaptables, ajustant leurs stratégies en fonction de l’évolution des conditions extérieures et des besoins internes. L’agilité nécessaire pour répondre à ces changements permet à l’organisation de rester résiliente et compétitive sur un marché dynamique.
Après que 2023 a agi comme un appel à la prise de conscience des risques sociétaux de l’IA, 2024 devient un appel à l’action pour les entreprises. Les dirigeants accélèrent désormais leurs efforts en vue d’un déploiement responsable et innovant de l’IA. Ils reconnaissent la nécessité d’une feuille de route claire et régulièrement mise à jour en matière de sécurité de l’IA pour guider ces efforts et garantir que leur approche de l’adoption de l’IA non seulement favorise la réussite de l’entreprise, mais contribue également de manière positive à la société.
