Opérationnaliser la gouvernance de l'IA
L’intelligence artificielle, et en particulier ses avatars génératif et agentique, transforme en profondeur les processus métier : interactions homme machine, automatisation de tâches complexes et nouveaux usages à grande échelle.
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Cette révolution s’accompagne de défis majeurs tels que la qualité défaillante, les dérives algorithmiques, la non-conformité, les vulnérabilités cyber, susceptibles d'affecter la continuité d’activité, la réputation et la confiance des parties prenantes.
Pour y répondre, il est essentiel de mettre en place une gouvernance IA structurée autour de deux volets complémentaires :
- Quality Management System (QMS) : intégrer la qualité dès la conception, encadrer le développement, puis surveiller et corriger en production.
- Risk Management System (RMS) : cartographier risques communs et spécifiques, mener des analyses des modes de défaillance et de leur effets (FMEA) et prévoir des plans de mitigation.
Ce dispositif repose sur cinq piliers : Vision & Stratégie, Collaborateurs & Culture, Structure, Processus & Contrôles, et Technologie. Appuyé par des référentiels reconnus (ISO 31000, COBIT 5, COSOICIF), il permet d’allier performance, conformité et éthique.
Découvrez dans notre article comment déployer une gouvernance IA à la fois agile et robuste, pour libérer tout le potentiel de l’IA en maîtrisant ses risques !
Richard Eudes
