Alors que l’IA générative bouleverse rapidement nos usages, il est impératif de se préparer à gouverner de manière efficace et opérationnelle les initiatives d’intelligence artificielle au sein des entreprises.
Pourquoi la gouvernance de l’IA est-elle un sujet d’actualité ?
La gouvernance de l'intelligence artificielle s'impose comme un enjeu majeur en raison de plusieurs dynamiques simultanées :
La montée en maturité des entreprises : la gouvernance de l'IA devient cruciale à mesure que les entreprises intègrent ces technologies dans leur cœur d'activité. Cette maturité se traduit par une prise de conscience que l'utilisation de l'IA doit être encadrée pour assurer une application éthique et responsable, évitant ainsi les risques liés à la protection des données et à l'équité algorithmique. Remarque : MidJourney se retrouve par exemple depuis quelques jours au cœur d’une polémique sur les stéréotypes véhiculés par son IA générative d’images (pour en savoir plus).
La mise en place de régulations : les législateurs du monde entier reconnaissent l'importance d'établir des réglementations pour l'IA, ce qui souligne l'urgence d'une gouvernance adaptée. Ces réglementations ont pour but de définir des normes claires pour la confidentialité des données, la non-discrimination et la sécurité des systèmes d'IA, rendant ainsi la gouvernance non seulement opportune mais indispensable. Remarque : après l’Europe, les États-Unis et la Chine commencent à envisager des politiques de régulation de l’IA (pour en savoir plus).
L’arrivée de l’IA générative : avec l'avènement de l'IA générative, capables de créer du contenu indépendamment, la gouvernance doit aborder des problématiques inédites comme la propriété intellectuelle ou la vérification de l'information. Cela nécessite de repenser les cadres de gouvernance pour prévenir la diffusion de faux contenus et garantir ainsi le respect des droits d'auteur.
En quoi l’arrivée de l’IA Générative change-t-elle la donne ?
L’IA générative n’est pas juste une nouvelle évolution technologique ou simplement une IA plus puissante ; par certains aspects elle représente réellement un nouveau type d’IA :
Algorithmes complexes, explicabilité opaque : les algorithmes d'IA générative sont souvent perçus comme des "boîtes noires", dont les processus de décision sont complexes et peu transparents. Pour relever ce défi, une gouvernance efficace doit promouvoir l'explicabilité et assurer que les utilisateurs comprennent comment et pourquoi les décisions sont prises par ces systèmes ;
Gros volume de données utilisées pour l’entrainement : la gouvernance doit veiller à ce que les vastes ensembles de données utilisés pour l'entraînement des IA génératives soient gérés avec rigueur, en assurant leur provenance éthique et leur utilisation conforme aux attentes de confidentialité et de consentement des individus ;
Polyvalence des usages : l'IA générative trouve son utilité dans une variété de domaines, ce qui amplifie l'importance d'une gouvernance adaptée. Il faut une approche flexible qui puisse s'adapter aux différentes applications de l'IA, de la création de contenu artistique à des solutions d'affaires plus complexes, tout en gérant les risques spécifiques à chaque domaine.
Comment implémenter concrètement et de manière effective une gouvernance de l’IA ?
Pour que la gouvernance soit effective et opérationelle tout en garantissant la conformité des entreprises à la régulation, nous proposons 5 piliers clés :
Acculturer les acteurs de l’IA dans l’entreprise : la mise en œuvre d'une gouvernance de l'IA commence par l'éducation et la sensibilisation des employés aux implications de ces technologies. Il est fondamental de développer une culture d'entreprise informée et consciente des enjeux liés à l'IA pour s'assurer que tous les acteurs agissent de manière responsable ;
Mettre en place une comitologie permettant de fédérer les acteurs de l’IA autour de la gouvernance : la création de comités dédiés à l'IA permet d'unifier les efforts de gouvernance en réunissant des experts de différents domaines. Ces comités sont essentiels pour établir des politiques de gouvernance cohérentes et superviser leur mise en œuvre à travers l'organisation ;
Définir des process : une gouvernance efficace s'appuie sur des process bien définis qui orientent le développement et l'exploitation des systèmes d'IA. Ces process doivent être conçus pour garantir la conformité, la gestion des risques et la qualité des résultats obtenus par l'IA ;
Implémenter concrètement ces process dans la vie réelle des acteurs : les processus de gouvernance doivent être intégrés dans le quotidien des employés pour devenir efficaces. Cela implique des pratiques opérationnelles claires, des outils adéquats et une responsabilisation de chaque acteur dans leur application ;
Auditer, améliorer en continue, se benchmarker, suivre les évolutions règlementaires : une gouvernance dynamique nécessite une évaluation régulière pour s'assurer que les pratiques restent à la pointe et conformes aux normes en constante évolution. Les audits, tant internes qu'externes, ainsi que le benchmarking des standards de l'industrie et réglementations actualisées, sont des composantes clés de ce processus d'amélioration continue.
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