Gouvernance responsable de l’IA générative : un levier d’innovation sécurisée
Gouvernance responsable de l’IA générative : concilier éthique, confiance et performance
L’essor de l’intelligence artificielle générative transforme profondément les pratiques d’entreprise, révolutionnant divers secteurs d’activité grâce à sa capacité à produire du contenu réaliste, pertinent et personnalisé. Selon une récente enquête menée fin 2024 par McKinsey (McKinsey Global Surveys on the state of AI), l’adoption de l’IA ne cesse de croître de manière significative, avec 78 % des entreprises utilisant désormais cette technologie dans au moins une fonction interne, contre seulement 55 % l’année précédente. L’IA générative, particulièrement populaire pour ses applications créatives et automatisées, a également vu son taux d’adoption augmenter rapidement, atteignant désormais 71 %.
Toutefois, malgré ce dynamisme, les entreprises rencontrent encore des difficultés majeures à maîtriser pleinement les principes fondamentaux d’une gouvernance responsable autour de l’IA. Selon une étude menée par PwC auprès de plus de 1 000 dirigeants, seules 11 % des organisations ont effectivement mis en œuvre toutes les composantes essentielles telles que la gestion des risques, la gouvernance des données, l’audit rigoureux des modèles et leur supervision continue.
L’urgence d’une gouvernance proactive face aux risques émergents
Vincent Maret, Associé chez KPMG France, insiste sur la nécessité absolue de différencier clairement les risques involontaires liés aux algorithmes, comme les fameuses « hallucinations » (erreurs imprévisibles et inexplicables), des attaques intentionnelles et malveillantes, telles que l’empoisonnement de données, l’insertion de portes dérobées dans les modèles, ou encore les attaques par injection d’invites (prompt injection). Ces techniques sophistiquées nécessitent une vigilance permanente et un renforcement continu des systèmes de défense en cybersécurité au sein des entreprises.
Par ailleurs, Imane Dahou, Manager Cybersecurity & Data Protection au cabinet de conseil SIA, souligne l’existence d’un autre risque plus subtil mais tout aussi préoccupant : celui lié aux données personnelles utilisées pour entraîner les modèles d’IA. En décembre 2024, le Comité européen de la protection des données (CEPD), regroupant les autorités européennes en charge de la protection des données (CNIL européennes), a rappelé que l’anonymat des modèles d’IA n’était pas systématique. La mémorisation accidentelle ou volontaire des données par un modèle constitue un risque concret et potentiellement grave en matière de conformité au RGPD.
Charlotte Barot, Analyste au sein de la CNIL, précise que la sécurité intrinsèque d’un modèle d’IA influence directement sa qualification juridique. Une sécurité avancée peut théoriquement permettre à un modèle de s’affranchir partiellement des contraintes réglementaires strictes du RGPD, mais cela reste une exception et non la règle.
Conclusion
Pour tirer pleinement parti du potentiel de l’intelligence artificielle générative, les entreprises doivent dépasser l’étape de l’expérimentation et instaurer un cadre de gouvernance responsable solide. La normalisation, à travers la norme ISO 42001, offre une feuille de route claire pour intégrer les bonnes pratiques éthiques, garantir la transparence et renforcer la résilience face aux risques émergents. En adoptant ces standards, les organisations non seulement se protègent, mais consolident également la confiance de leurs parties prenantes, tout en assurant une innovation durable et responsable.
