Inquiétudes des responsables informatiques concernant la conformité à la réglementation sur l’IA
L’IA générative progresse rapidement. Mais la réglementation ? Pas tant que ça. Ou plutôt, trop, de trop de façons différentes. Aujourd’hui, plus de 70 % des responsables informatiques considèrent la la conformité réglementaire l’une de leurs trois principales préoccupations lors du déploiement de l’IA générative. Ce n’est pas une préoccupation mineure. C’est le genre de défi qui peut bloquer l’innovation, augmenter l’exposition aux risques et faire perdre un temps précieux à essayer de comprendre ce qui est autorisé et ce qui pourrait faire l’objet d’une amende.
Seul un quart de ces dirigeants se sent très confiant dans sa capacité à gérer la gouvernance et la sécurité de l’IA. Les autres doivent faire face à une ambiguïté constante. On attend d’eux qu’ils construisent des systèmes conformes alors que les réglementations sont encore en cours de rédaction, de débat et de reformulation. Il est donc difficile de planifier, de faire évoluer et presque impossible de normaliser les pratiques d’IA au sein d’une entreprise.
Le problème principal est la clarté, ou le manque de clarté. Les dirigeants doivent investir dans des structures de gouvernance interne et une documentation solides. Non pas pour ajouter des processus inutiles, mais pour défendre ce qu’ils construisent. En effet, lorsque des questions seront posées, que ce soit dans une salle de réunion ou dans un tribunal, vous devrez expliquer non seulement ce que l’IA a fait, mais aussi comment elle a été conçue, testée et déployée. Cette défense commence dès maintenant, et non pas une fois que les problèmes font surface.
Les organisations qui devancent la réglementation seront bien positionnées pour l’avenir. Celles qui laisseront l’incertitude les ralentir risquent de se retrouver à réagir au lieu de diriger.
Complexité d’un environnement réglementaire mondial fragmenté en matière d’IA
Voici ce qui crée de réelles frictions dans le déploiement de l’IA au sein des industries : la fragmentation de la réglementation. Celle-ci n’est pas seulement différente d’un pays à l’autre, elle l’est aussi à l’intérieur d’un même pays. Songez que l’UE, la Californie, le Texas et le Colorado ont chacun leur propre législation en matière d’IA, avec des règles de divulgation, des protocoles de gestion des risques et des mandats d’audit spécifiques.
Lydia Clougherty Jones, analyste en chef chez Gartner, a qualifié les nuances juridiques entre les cadres mondiaux d' »écrasantes ». Elle a raison. Un marché peut définir l' »IA à haut risque » d’une certaine manière, un autre peut l’interpréter différemment. Les termes « développeur », « déployeur », « transparence » sont tous redéfinis d’une juridiction à l’autre.
Ces différences se traduisent par des obligations et des responsabilités réelles. Pour les dirigeants qui gèrent des opérations mondiales, une réglementation pleinement conforme dans une région peut entraîner des pénalités dans une autre. James Thomas, Chief AI Officer chez ContractPodAi, a déclaré que la fragmentation à elle seule crée une pression opérationnelle majeure, non pas en raison d’un manque de volonté de se conformer, mais parce que des termes tels que « explication » et « responsabilité » ne sont pas cohérents.
Pour les chefs d’entreprise, il ne s’agit pas d’une situation d’attente. La complexité juridique augmente avec la taille de vos opérations. Si votre IA fonctionne au-delà des frontières, votre système de conformité doit également fonctionner au-delà des frontières. Il s’agit d’une réflexion à long terme. Construisez votre système de conformité non pas en fonction du trimestre en cours, mais en fonction de l’évolution de la pression réglementaire au cours des cinq prochaines années.
Gartner prévoit une augmentation de 30 % des litiges juridiques liés à l’IA d’ici 2028. Si vous pensez que naviguer dans la réglementation est une tâche secondaire dans votre stratégie d’IA, détrompez-vous. L’avenir est plus réglementé. Il est essentiel de concevoir des systèmes conformes aux normes internationales dès le départ.
Augmentation des risques juridiques et financiers liés aux violations de la réglementation en matière d’IA
Le coût de la non-conformité à l’IA augmente, et rapidement. Gartner prévoit que d’ici à la mi-2026, les violations liées à l’IA totaliseront plus de 10 milliards de dollars en coûts de remédiation pour les fournisseurs et les utilisateurs. Et d’ici 2028, les litiges juridiques liés à des questions réglementaires augmenteront de 30 %. Ces chiffres reflètent le rythme auquel les gouvernements s’efforcent de formaliser la gouvernance de l’IA, ainsi que l’impact réel d’une absence d’adaptation à temps.
La plupart des organisations ne sont pas prêtes. La technologie évolue plus vite que les équipes juridiques ne peuvent réagir. Alors que les développeurs s’efforcent d’intégrer l’IA générative dans les flux de travail, peu de systèmes sont en place pour valider les résultats de manière approfondie, vérifier l’intégrité du modèle ou retracer la manière dont les résultats ont été produits. Il ne s’agit pas seulement d’une dette technique, mais d’un risque juridique et financier.
Les dirigeants doivent comprendre que la responsabilité ne s’arrête pas au déploiement. Le cycle de vie d’un modèle d’IA comprend la manière dont il a été formé, les données qu’il a utilisées, la vérification des facteurs de risque et le suivi des résultats. Sans une traçabilité complète, la défense de votre système devant un régulateur, ou pire, devant un tribunal, relève de la conjecture.
Ignorer ces étapes ne retardera pas les conséquences. Si votre système prend une décision qui est ensuite signalée comme non conforme ou nuisible, il incombe à votre équipe d’expliquer pourquoi elle n’a pas été détectée plus tôt. Attendre un procès ou un audit gouvernemental pour combler ces lacunes est un raisonnement à court terme. Le succès à long terme vient de la construction de systèmes d’IA qui assument la responsabilité dès le premier jour.
La législation des États américains crée des précédents en matière de gouvernance de l’IA
Le gouvernement fédéral américain n’a pas encore trouvé le moyen de réglementer l’IA. Entre-temps, la législation au niveau des États donne le ton, et elle n’est pas tendre. La Californie, le Colorado et le Texas ont déjà adopté des lois qui déterminent la manière dont l’IA est définie, divulguée et contrôlée. Il ne s’agit pas de mesures symboliques ; elles s’accompagnent de règles et de conséquences réelles.
La loi sur l’IA du Colorado de 2024 impose aux utilisateurs de réaliser des études d’impact et d’établir des programmes de gestion des risques. Le Texas Responsible Artificial Intelligence Governance Act (TRAIGA), qui entrera en vigueur en 2026, interdit d’utiliser l’IA pour manipuler les comportements et prévoit des sanctions civiles pouvant aller jusqu’à 200 000 dollars par infraction. Il y a aussi la loi californienne Transparency in Frontier Artificial Intelligence Act, signée par le gouverneur Gavin Newsom en septembre 2024. Cette loi impose aux développeurs d’IA de divulguer la manière dont leurs systèmes s’alignent sur les normes et de signaler les incidents de sécurité graves dans un délai de 15 jours. En cas de non-respect, vous vous exposez à des amendes pouvant aller jusqu’à 1 million de dollars par infraction.
Ces lois ont une importance qui dépasse les frontières. L’influence de la Californie est mondiale. Avec une population de 39 millions d’habitants et 32 des 50 plus grandes entreprises d’IA au monde qui y ont leur siège, dont OpenAI, Anthropic, Databricks et Perplexity AI, sa réglementation est en fait une politique internationale pour tous ceux qui font des affaires dans ce domaine.
Les cadres dirigeants devraient cesser de considérer la réglementation de l’IA comme théorique ou lointaine. Ces lois sont en place, leur application est imminente et les régulateurs ne s’intéressent pas seulement aux grandes technologies. Les règles des États, en particulier sur des marchés influents comme la Californie, créent des précédents qui façonneront les exigences de conformité dans le monde entier. Préparez vos systèmes à cette réalité dès maintenant, et non pas lorsque votre équipe juridique recevra le premier avis d’infraction.
Responsabilisation accrue des DSI dans le déploiement et la conformité de l’IA
Les DSI sont sous pression. Non seulement pour déployer l’IA, mais aussi pour le faire correctement, avec transparence, sécurité et intégrité juridique. Alors que les organisations s’empressent d’intégrer l’IA générative, la responsabilité de s’assurer que les déploiements s’alignent sur les objectifs opérationnels et respectent les exigences réglementaires incombe carrément aux responsables technologiques.
Dion Hinchcliffe, vice-président et responsable des pratiques en matière de leadership numérique et de DSI chez Futurum Equities, l’a dit clairement : Les DSI sont « au taquet » pour que cela fonctionne. Cela implique de valider l’exactitude, de gérer la fiabilité des données et de veiller à ce que les résultats des systèmes probabilistes soient explicables et défendables. Ce n’est pas facile, surtout dans un espace où les modèles ne se comportent pas toujours deux fois de la même manière. Contrairement aux systèmes déterministes, l’IA ne donnera pas toujours des résultats prévisibles à partir des mêmes données, ce qui rend l’auditabilité et la gouvernance particulièrement difficiles.
Les outils actuels de conformité et de gouvernance, bien qu’utiles, sont souvent en retard par rapport à l’évolution des capacités de l’IA et au rythme de la réglementation. La plupart ont été conçus pour des systèmes structurés, et non pour des technologies qui construisent des modèles à partir de données non structurées et qui évoluent dans le temps. Cette lacune place les DSI dans la position de gérer des risques émergents sans contrôles matures.
Les leaders de la technologie doivent être directs et proactifs. Intégrer la gouvernance dans l’architecture. Utilisez des outils qui surveillent le comportement du modèle tout au long de son cycle de vie. Documentez vos choix. Tester rigoureusement. Conservez des pistes d’audit internes et externes. Pour les applications d’IA à fort impact et à haut risque, soyez prêt à montrer aux régulateurs non seulement ce que fait votre système, mais aussi que vous avez intégré des mesures de protection et testé les conséquences involontaires. Tout raccourci dans ce domaine entraînera de plus gros problèmes par la suite.
Risque d’aggravation de la fracture numérique dans l’adoption de l’IA
L’un des impacts les moins discutés de la réglementation de l’IA est la façon dont elle pourrait amplifier l’inégalité dans l’écosystème technologique. Les grandes entreprises disposant de ressources, d’équipes juridiques et d’outils de conformité de niveau entreprise prennent déjà ce problème au sérieux. Mais les petites entreprises, en particulier les hôpitaux ruraux, les cliniques indépendantes et les organisations sous-financées, ont du mal à suivre.
Tina Joros, présidente du groupe de travail sur l’IA de l’Electronic Health Record Association, a mis en garde contre la complexité et l’incohérence des lois nationales sur l’IA, qui créent un « labyrinthe réglementaire ». Ce labyrinthe peut décourager l’innovation avant même que les entreprises ne se lancent. Les petits acteurs peuvent hésiter à adopter des outils d’IA s’ils ne peuvent pas être sûrs que ces outils resteront conformes l’année prochaine. Le risque de construire quelque chose qui pourrait plus tard être qualifié de non conforme ou de « à haut risque » est suffisant pour entraîner des retards, en particulier dans les secteurs réglementés comme les soins de santé, où les enjeux sont plus importants.
Les termes utilisés dans les réglementations – « développeur », « déployeur », « risque élevé », « évaluation d’impact » – ne sont pas cohérents d’une juridiction à l’autre. Et même les projets de loi qui n’ont pas encore été adoptés nécessitent une analyse approfondie de la part des équipes juridiques, ce que de nombreuses équipes de petite ou moyenne taille n’ont tout simplement pas.
Pour les dirigeants, il ne s’agit pas d’une question marginale. Il s’agit d’une question systémique. Si les cadres réglementaires ne tiennent pas compte des réalités opérationnelles des petites organisations, ils creuseront le fossé de l’adoption. Le risque est que l’IA finisse par être concentrée entre les mains de quelques acteurs dominants, tandis que les autres seront dissuadés, non par choix, mais par les frais généraux.
La voie à suivre est double : premièrement, concevoir des systèmes flexibles qui permettent d’adapter la conformité à la taille des organisations. Deuxièmement, insistez pour que les orientations réglementaires soient plus claires et que la cohérence l’emporte sur la complexité. Les dirigeants qui en sont conscients et qui agissent rapidement jetteront des bases plus solides pour une adoption généralisée et éthique de l’IA.
Les défis de l’adoption décentralisée de l’IA sans gouvernance centralisée
Une grande partie de l’adoption de l’IA au sein des entreprises n’est pas dictée par la stratégie de l’entreprise, elle se produit au niveau individuel. Les employés expérimentent l’IA générative par le biais d’outils de productivité personnels, de scripts personnalisés et d’applications SaaS qui n’ont pas été conçues pour être supervisées au niveau de l’entreprise. C’est rapide et, dans certains cas, efficace. Mais ce n’est pas gouverné. Et c’est là que réside le risque.
James Thomas, Chief AI Officer chez ContractPodAi, a souligné que ces outils manquent souvent de contrôles centralisés. Ils fonctionnent en silos, sans application unifiée des politiques, sans visibilité sur la provenance des données et sans cadre évolutif pour la conformité ou la responsabilité. Cela sape les efforts des entreprises pour construire des systèmes d’IA cohérents, sécurisés et conformes.
Sans modèle de déploiement centralisé, les DSI et les responsables de la conformité ne peuvent pas suivre la façon dont l’IA est utilisée dans les différents services. Cela crée des lacunes dans les pistes d’audit, la validation des données et la classification des risques. En fin de compte, cela crée des angles morts qui pourraient conduire à des problèmes réglementaires, d’autant plus que les lois deviennent plus prescriptives sur la façon dont les organisations doivent superviser le développement et le déploiement des modèles.
La solution est simple : La gouvernance de l’IA doit s’adapter à l’utilisation. Vous ne pouvez pas gérer quelque chose que vous ne pouvez pas voir. Les entreprises doivent traiter la gestion des outils d’IA comme n’importe quelle autre infrastructure numérique, la normaliser, la surveiller et élaborer des politiques applicables à tous. C’est ainsi que vous éviterez qu’une utilisation fragmentée ne se transforme en une responsabilité fragmentée.
Nécessité de stratégies robustes de gouvernance de l’IA, y compris des audits et des tests
Les conseils de Gartner sur la gouvernance de l’IA sont clairs : si vous ne pouvez pas défendre le comportement de votre modèle, il n’est pas prêt à être utilisé par l’entreprise. Cela inclut la façon dont le modèle a été développé, les données sur lesquelles il a été entraîné, la façon dont il prend des décisions et les mécanismes mis en place pour signaler et corriger les erreurs. L’IA fonctionne sur la base de probabilités et non de certitudes, ce qui signifie que l’audit et la surveillance doivent faire partie de l’architecture dès le départ.
Lydia Clougherty Jones, Senior Director Analyst chez Gartner, a souligné la nécessité pour les entreprises de pouvoir défendre « les données, le développement du modèle, le comportement du modèle et… le résultat ». Pour ce faire, il ne faut pas compter uniquement sur les systèmes internes. Pour les implémentations à haut risque, les audits par des tiers apportent objectivité et protection réglementaire. En cas de litige ou de contrôle externe, la validation interne peut ne pas avoir suffisamment de poids à elle seule.
Les organisations doivent également élargir leurs pratiques opérationnelles. Il s’agit notamment de tester plus fréquemment les modèles, d’examiner les cas d’utilisation et de procéder à une mise en bac à sable avant le déploiement. Les outils de modération du contenu, les capacités de signalement des abus et les flux de travail d’explication clairs devraient faire partie intégrante de tout produit d’IA accepté dans un environnement d’entreprise.
Du point de vue de la direction, il ne s’agit pas seulement d’exigences techniques. Il s’agit d’éléments fondamentaux de la gouvernance de l’IA qui favorisent la confiance, réduisent la responsabilité et préparent l’organisation à se conformer à de multiples cadres juridiques. Prendre des raccourcis en matière de gouvernance aujourd’hui créera des frictions, voire des échecs, lorsque les régulateurs ou les marchés exigeront des réponses plus tard.
Le bilan
L’IA évolue plus vite que la plupart des cadres réglementaires ne peuvent le faire, mais ce décalage ne durera pas. L’époque où l’on traitait le déploiement de l’IA comme une expérience interne est révolue. La pression réglementaire s’accroît en temps réel, à travers les États et les pays, et elle augmente déjà l’exposition au risque et les coûts potentiels.
Pour les décideurs, c’est le moment de passer de la réactivité à la stratégie. N’attendez pas que les questions de conformité arrivent sur votre bureau. Mettez en place des systèmes internes qui assument la responsabilité. Donnez la priorité à la transparence, à la traçabilité et à la gouvernance dès le départ. Cela inclut l’audit de vos modèles, le suivi de l’utilisation des données et l’assurance que vos équipes peuvent expliquer ce que font vos systèmes d’IA et pourquoi.
Cela ne signifie pas qu’il faille ralentir l’innovation. Il s’agit de la structurer avec prévoyance. Les entreprises qui peuvent développer l’IA de manière responsable et conforme seront à la tête de la prochaine phase d’adoption technologique. Celles qui considèrent la conformité comme une question technique secondaire prendront du retard ou en paieront le prix.
Le leadership ne se limite pas à l’utilisation de l’IA. Il s’agit de façonner la manière dont elle est utilisée, avec un objectif, une discipline et une confiance intégrés dès le premier jour.
