La redéfinition des modèles de gouvernance au sein des entreprises face aux nouveaux enjeux des IA, pour une gouvernance « éclairée »

« Avec des réglementations telles que la loi européenne sur l’IA, déjà en cours, les organisations doivent mettre en place les garde-fous adéquats pour protéger leur activité, tout en laissant une place à l’innovation. » Tendü Yoğurtçu, PhD, Chief Technology Officer chez Precisely

En effet, trois grandes tendances se dessinent :

• Une accélération du développement des usages IA au niveau monde beaucoup plus rapide que les changements insufflés au sein des organisations
• Un développement de use-case métiers faisant appel aux technologies IA dans de multiples domaines – à titre d’exemples : banques, assurances, mais également santé, industrie, énergie…
• Une progressive démocratisation des technologies IA au sein des organisations qui tendent à se restructurer en interne, mais qui se retrouvent confrontées à des enjeux collectifs transverses

Il est donc nécessaire d’adapter les modèles de gouvernance au sein des organisations de façon durable.

A notre sens, 6 défis étroitement liés nous paraissent cruciaux pour l’avenir :

1. Définir un cadre clair et partagé ou une gouvernance dite « éclairée » au sein de l’organisation, avec des normes/règles expressément établies ainsi qu’une charte IA et des procédures à destination des collaborateurs
2. Permettre l’innovation – notamment via la création de filières Data/IA dédiées, la restructuration des processus en interne, le développement de use-case métiers, l’émergence de « laboratoires » afin de tester ces même use-case grandeur nature avant leur mise en production
3. Promouvoir un écosystème durable qui mixe top-down/bottom-up afin de permettre un partage des savoirs/indicateurs au sein de l’organisation à tous les niveaux avec une redéfinition des processus de décision et rôles/responsabilités associés, ainsi qu’une liberté donnée aux initiatives individuelles et collectives
4. Développer des méthodologies de travail qui puissent être collaboratives (départements IT/Métiers), basées sur l’éco-conception et une logique Agile avec une mixité des profils et compétences – notamment des profils dits « hybrides » ou multi-facette
5. Impliquer activement les collaborateurs à travers une dynamique positive de conduite du changement au niveau transverse qui puisse rassurer et donner de la visibilité sur les ambitions et projets futurs de l’organisation – à titre d’exemples : désigner des ambassadeurs IA, sensibiliser les collaborateurs aux enjeux data…
6. Garantir un respect du principe éthique et responsable de l’usage des technologies IA, au cœur des enjeux réglementaires mais surtout humains qu’impliquent les défis IA

En conclusion, la redéfinition des modèles de gouvernance autour des technologies IA repose sur une fine articulation des facteurs technologiques, organisationnels, métiers, humain… afin de promouvoir un écosystème durable et digne de confiance.

Sources et références :

• L’impact de l’intelligence artificielle sur la gouvernance des entreprises et la responsabilité des organes de direction | Bruzzo Dubucq
• Gouvernance de l’IA : un défi à relever pour intégrer durablement les LLM à votre écosystème | by MFG Labs | Medium
• L’IA générative face au défi de la gestion du changement – Le Monde Informatique
• Les cadres de gouvernance des données devront évoluer pour l’IA