Gouvernance de l’IA

• Point de départ pour poser la gouvernance de l’IA : créer une IA authority.
• Instance cross-fonctionnelle chargée de définir à la fois les ambitions stratégiques et les limites de l’IA au sein de l’organisation.
• Pour être efficace, cette instance doit réunir des responsables des fonctions commerciales, opérationnelles et de contrôle, pas seulement des spécialistes en technologie.
• L’autorité IA veille à ce que la vision et les objectifs stratégiques en matière d’IA soient clairement définis et à ce que toutes les activités s’y conforment

Notamment Parmi les plus importants :

• Responsabilité humaine in fine
  Définissez qui est responsable de chaque décision prise avec l’aide de l’IA. L’automatisation n’exonère pas de toute responsabilité et un responsable désigné doit être attribué à chaque processus dans lequel l’IA intervient.
• Classification des cas d’usage par niveau de risque
  Tous les cas d’usage IA ne se valent pas : un cadre clair doit définir les politiques et les contrôles appropriés pour les niveaux de risque faible, moyen, élevé et critique. L’attention portée ne doit pas être la même pour un chatbot interne et pour un moteur de scoring crédit.
• Protection des données
  Une politique doit exiger le recensement de toutes les sources de données alimentant les modèles d’IA. Des contrôles doivent également être mis en place pour garantir le respect du consentement, l’anonymisation et la traçabilité des données.

• La gestion des risques liés à l’IA doit être intégrée aux structures existantes de gestion des risques, avec une attention particulière aux processus d’IA agentiques.
• Pour ces derniers, les contrôles périodiques ne suffisent pas : une surveillance en temps réel et des points de contrôle avec validation humaine sont indispensables.

Enfin, la gouvernance de l’IA doit garantir la mise en œuvre d’un suivi des objectifs et des résultats, comme pour tout autre programme de transformation.