Ce que les dirigeants ratent vraiment sur l’IA

Les réglementations existantes régissent déjà la plupart des applications de l’IA

La réglementation n’est pas absente de l’IA, elle est simplement mal comprise.

Les gouvernements réglementent déjà la manière dont l’IA peut être utilisée dans la plupart des secteurs. Dans le secteur de la santé, par exemple, si vous utilisez l’IA pour faciliter les diagnostics, les règles de l’HIPAA s’appliquent toujours. Cela signifie que les données des patients doivent être privées, sécurisées et utilisées avec le consentement approprié. Peu importe que l’IA soit impliquée ou non, la norme est la même.

Dans les services financiers, les algorithmes de négociation utilisant l’apprentissage automatique sont toujours soumis à la surveillance de la SEC. L’évaluation du crédit doit toujours se conformer au Fair Credit Reporting Act, quelle que soit la manière dont le système fonctionne sous le capot. Non, l’IA ne bénéficie pas d’un passe-droit.

Il existe également des cadres qui, bien que techniquement volontaires, sont adoptés en tant que politique opérationnelle standard. Le cadre de gestion des risques liés à l’IA du NIST en est un exemple. Il a été conçu pour guider le déploiement responsable de l’IA, et de nombreuses entreprises du classement Fortune 500 le considèrent comme une politique interne.

Les plateformes cloud comme AWS, Google Cloud et Microsoft appliquent également des pratiques responsables en matière d’IA. Si vous déployez des systèmes d’IA sur Azure, par exemple, les conditions sont strictes : pas de surveillance biométrique, pas de plateformes de désinformation. Ces garde-fous sont plus importants aujourd’hui que d’attendre que les législateurs se mettent d’accord sur une nouvelle législation fédérale.

Si vous faites partie de l’équipe dirigeante, cessez de croire que l’IA est une zone grise sur le plan juridique. Ce n’est pas le cas. Vos équipes opèrent déjà dans le cadre d’une surveillance réglementaire stricte. Le défi consiste à intégrer l’IA dans ces cadres, de manière sécurisée, éthique et à grande échelle. Si vous n’y parvenez pas, vous augmentez les coûts, les risques et la complexité. Les réglementations n’ont pas besoin d’être réinitialisées ; elles ont besoin d’être comprises et appliquées.

En 2024, près de 700 projets de loi relatifs à l’IA ont été déposés dans les États américains. C’est un véritable embouteillage. Et les entreprises ne se contentent pas de naviguer dans les lois américaines. La réglementation internationale façonne fortement le paysage de l’IA, qu’il s’agisse de la loi sur l’IA de l’UE ou de la proposition AIDA du Canada. Les dirigeants devraient concentrer leur énergie sur l’alignement de la conformité, et non sur des listes de souhaits en matière de réglementation.

Le principal défi est le manque généralisé de connaissances en matière d’IA parmi les décideurs politiques et les chefs d’entreprise

La plupart des bruits qui entourent l’IA aujourd’hui ne concernent pas l’IA elle-même. Il s’agit de malentendus. Trop de personnes, y compris des cadres supérieurs et des fonctionnaires, prennent des décisions fondées sur la peur ou sur des arguments de vente exagérés. Ce décalage engendre des réglementations qui ne fonctionnent pas ou, pire, qui ralentissent les choses sans raison.

On pense souvent à tort que l’IA est trop avancée pour être comprise à moins d’être titulaire d’un doctorat en apprentissage automatique. C’est faux. Vous n’avez pas besoin d’un diplôme universitaire approfondi pour comprendre le fonctionnement des systèmes d’IA, les données dont ils ont besoin et la manière dont ils prennent des décisions. Ce qu’il faut, c’est un contexte technique, la capacité de réfléchir de manière critique à ce que font ces systèmes et à la manière dont ils s’alignent sur les politiques existantes.

À l’heure actuelle, de nombreuses politiques relatives à l’IA sont plus réactives que stratégiques. Les dirigeants font pression pour que la législation donne l’impression de répondre à quelque chose d’urgent. Mais l’urgence n’est pas synonyme de précision. Traiter l’IA comme si elle avait besoin d’un nouveau cadre autonome suppose qu’elle fait quelque chose d’extraordinaire, ce qui n’est pas le cas. Dans de nombreux cas, elle optimise les décisions, sans redéfinir les lois de la physique.

Si vous dirigez une entreprise qui adopte l’IA, vous avez besoin de personnes qui comprennent suffisamment la technologie pour gérer efficacement les risques et la conformité. Il ne s’agit pas seulement des ingénieurs, mais de tout le monde. Votre équipe juridique doit savoir comment les décisions algorithmiques s’inscrivent dans le cadre du GDPR. Votre responsable de la conformité doit comprendre comment les biais des modèles peuvent affecter les résultats en matière d’embauche ou de prêt. C’est ce que l’on appelle l’alphabétisation en matière d’IA.

Le leadership éclairé l’emporte toujours sur l’urgence. Avant de réclamer davantage de réglementation, demandez-vous si vos équipes savent comment appliquer ce qui existe déjà, car si elles ne le savent pas, l’ajout de nouvelles règles ne résoudra pas le problème. Si elles ne le peuvent pas, l’ajout de nouvelles règles ne résoudra pas le problème et ne fera qu’ajouter des couches de confusion et de retard. Comprendre l’IA est plus facile qu’on ne le pense. L’ignorer coûte plus cher que la plupart des gens ne le pensent.

Une surcharge d’initiatives réglementaires conduit à une lassitude de la conformité plutôt qu’à une gouvernance efficace.

La réglementation en matière d’IA ne manque pas. Le problème n’est pas qu’elle manque, mais qu’elle se multiplie sans coordination. Rien qu’en 2024, près de 700 projets de loi relatifs à l’IA ont été déposés au niveau des États américains, et 31 sont devenus des lois. En outre, des organismes mondiaux tels que l’UE et l’OCDE proposent leurs propres cadres. Résultat ? Une surcharge réglementaire. Les organisations ne sont pas confrontées à une lacune, elles essaient de rester à flot dans une mer mouvante de règles qui se chevauchent.

De nombreux dirigeants pensent encore que l’IA nécessite de nouvelles lois parce qu’elle semble nouvelle. Mais en réalité, l’IA s’inscrit souvent dans des catégories existantes : vie privée, discrimination, transparence algorithmique, droits des consommateurs. Traiter chaque cas d’utilisation comme s’il nécessitait une nouvelle règle unique est inefficace. Les nouvelles lois élaborées en vase clos ne sont généralement pas durables, et la plupart d’entre elles ne peuvent pas évoluer assez rapidement pour suivre l’évolution de l’IA.

Au lieu de renforcer ce qui fonctionne déjà, cette précipitation crée des frictions au sein des entreprises. Les équipes chargées de la conformité finissent par deviner quelle réglementation s’applique à quel endroit, les systèmes s’arrêtent pour cause d’ambiguïté et les dirigeants ont du mal à hiérarchiser les risques. Le résultat n’est pas la clarté. Il en résulte de la fatigue et une perte d’élan.

Les dirigeants devraient cesser de rechercher des moments législatifs spectaculaires et commencer à se concentrer sur la clarté au sein de leurs écosystèmes. Vous n’êtes pas plus en conformité parce que votre boîte de réception juridique est pleine d’alertes sur les réglementations émergentes en matière d’IA. Vous êtes plus conforme lorsque vos équipes comprennent comment harmoniser l’innovation et le droit en utilisant ce qui existe déjà. Si votre organisation ne peut pas opérationnaliser la conformité autour des lois actuelles, en ajouter 10 autres n’améliorera pas votre position, mais ralentira votre capacité à évoluer de manière responsable.

Trop de bruit politique nuit à l’impact. Un ou deux cadres bien intégrés l’emportent sur des dizaines de cadres incohérents. Les dirigeants doivent protéger l’attention de leurs équipes et aligner les ressources sur les cadres qui comptent, ceux qui sont les plus pertinents sur le plan opérationnel, et pas seulement sur ceux qui font le plus de bruit dans les journaux législatifs.

La maîtrise de l’IA doit être considérée comme une pierre angulaire opérationnelle dans les fonctions de leadership et de conformité.

La stratégie en matière d’IA ne commence pas avec l’infrastructure ou les fournisseurs, elle commence avec un leadership qui comprend ce que l’IA fait réellement. Les conseils d’administration, les directeurs généraux, les directeurs des systèmes d’information et les responsables de la conformité ne peuvent pas diriger efficacement dans cet espace s’ils ne comprennent pas l’impact des algorithmes sur les opérations de base. Lorsque les connaissances sont faibles, les risques augmentent. Lorsque les équipes connaissent les principes fondamentaux, elles construisent et déploient plus intelligemment.

Le problème, c’est que la formation ne suit pas l’évolution des investissements. Les entreprises investissent des millions dans les outils et les plateformes d’IA, mais trop peu d’entre elles consacrent les mêmes ressources à la formation. Cela conduit à une adoption sans alignement. L’IA est greffée sur des processus défaillants ou évaluée à l’aide de cadres qui n’ont pas été conçus pour la tester. Dans ce vide, des risques importants, éthiques, juridiques et de réputation, ne sont pas détectés.

La responsabilité n’incombe pas uniquement aux ingénieurs. Il incombe aux dirigeants de faire de la compréhension de l’IA une priorité opérationnelle, et pas seulement une initiative technique. Cela signifie qu’il faut être en mesure de poser les bonnes questions : Ces données sont-elles collectées dans des conditions conformes ? Comment l’algorithme prend-il ses décisions ? Quelle est la gouvernance entre les mises à jour du modèle ?

Si les dirigeants veulent des systèmes d’IA dignes de confiance, ils ont besoin de personnes dans les tranchées qui comprennent comment naviguer dans les limites de la surveillance, de l’auditabilité et de la politique, et pas seulement de personnes capables d’ajuster un modèle. Si les dirigeants n’ont pas de connaissances fonctionnelles en matière d’IA, chaque opportunité d’IA comporte plus de risques que de valeur.

Les PDG devraient se poser la question suivante : si un système d’IA au sein de votre entreprise prend une mauvaise décision qui affecte les clients ou les employés, votre équipe de direction peut-elle expliquer ce qui s’est passé, si c’est légal et qui en est responsable ? Si la réponse est non, le problème n’est pas la réglementation, mais l’alphabétisation. Et contrairement à la réglementation, c’est vous qui contrôlez quand et comment cela s’améliore.

Les progrès politiques dépendent d’un leadership informé et pragmatique plutôt que d’actions législatives symboliques

La législation fait les gros titres. Le leadership permet d’obtenir des résultats.

Des mesures très médiatisées, comme le vote du Sénat en faveur de la levée du moratoire sur le développement de l’IA, donnent l’impression qu’une action sérieuse est en train de se mettre en place. Mais il s’agit pour l’essentiel d’un signal de surface. Ces actions modifient rarement la manière dont l’IA est gérée ou appliquée au sein des entreprises. Elles ne résolvent pas la manière dont les algorithmes sont construits, déployés et gérés au quotidien. Ce n’est pas l’activité politique qui manque, mais la compréhension technique et opérationnelle au niveau des dirigeants.

Une véritable gouvernance de l’IA ne commence pas par une législation radicale. Elle commence avec des dirigeants qui comprennent la technologie, les risques, l’environnement juridique et la valeur stratégique, le tout en même temps. Cette combinaison est rare, mais elle est essentielle. Sans elle, les organisations tombent dans deux pièges : surréglementer par peur ou sous-réglementer par incompréhension. Dans les deux cas, elles perdent du temps et créent des frictions.

La politique sera toujours en retard sur le développement technologique. C’est pourquoi le leadership interne, et non les départements de conformité ou les organes législatifs, est la force la plus importante pour diriger l’IA de manière responsable au sein de l’entreprise. Les bons décideurs doivent être activement impliqués, et pas seulement informés après coup. Sinon, la gouvernance devient réactive et fragile.

Les dirigeants doivent cesser de considérer la gouvernance de l’IA comme une préoccupation future. Si l’IA est déployée dans vos systèmes aujourd’hui et qu’elle prend des décisions qui affectent des personnes réelles, il s’agit déjà d’une responsabilité de leadership, et non d’une simple formalité juridique. Le contrôle doit aller plus vite que les processus publics. Cela commence par un leadership pragmatique qui se concentre sur l’exécution, et non sur les communiqués de presse.

Les organisations qui attendent la clarté des régulateurs prendront du retard. Les leaders qui ont un impact sont ceux qui comblent le fossé entre l’innovation et la gouvernance au sein de leur propre entreprise. Ils n’attendent pas des lois parfaites, ils construisent des cadres clairs en interne, s’assurent que les équipes de conformité et d’ingénierie collaborent et alignent l’utilisation de l’IA sur les résultats de l’entreprise.

C’est ainsi que de véritables progrès sont réalisés. Non pas par des votes symboliques, mais par des dirigeants qui comprennent ce que fait la technologie, qui responsabilisent les équipes et qui construisent des systèmes qui fonctionnent réellement dans le monde réel.

Principaux enseignements pour les décideurs

• Les réglementations existantes s’appliquent déjà à l’IA : les dirigeants devraient cesser de supposer que l’IA opère dans une zone grise juridique. Des secteurs comme la santé et la finance appliquent déjà des règles strictes qui incluent les systèmes pilotés par l’IA, et les grandes plateformes intègrent des clauses d’IA responsable dans leurs contrats.
• Le manque de connaissances en matière d’IA est le véritable problème : les dirigeants doivent combler le manque de connaissances sur le fonctionnement de l’IA et sa place dans les cadres de conformité existants. Sans cette compréhension, les politiques deviennent symboliques et les risques de mise en œuvre augmentent.
• La surcharge réglementaire nuit à l’efficacité : Les dirigeants devraient passer de la chasse aux nouvelles règles à la rationalisation de la conformité avec les règles actuelles. La fragmentation de la législation et la duplication des efforts contribuent davantage à la fatigue qu’à une surveillance efficace.
• La maîtrise de l’IA est une priorité pour les dirigeants : Il est essentiel d’élever le niveau de connaissance de l’IA au sein des équipes juridiques, de conformité et de direction. La compréhension de l’utilisation opérationnelle de l’IA est désormais aussi importante que la compétence financière au niveau du leadership.
• Les progrès dépendent d’un leadership éclairé : Une gouvernance solide de l’IA est le fruit de dirigeants qui comprennent à la fois la technologie et la réglementation. N’attendez pas que les lois soient parfaites, construisez des processus internes qui alignent l’innovation responsable sur les résultats de l’entreprise.