Gouvernance de l'IA

La gouvernance de l'IA couvre les structures organisationnelles, les politiques, les workflows et les contrôles techniques qui permettent aux organisations de développer, déployer et exploiter des systèmes d'IA de manière responsable. Contrairement à des notions adjacentes comme la sécurité de l'IA (qui se concentre sur la recherche visant à prévenir les dommages liés à l'IA) ou l'IA responsable (qui met l'accent sur des principes éthiques), la gouvernance de l'IA est fondamentalement opérationnelle : elle définit qui peut approuver des décisions prises avec l'IA, quelle documentation doit exister, comment la supervision est maintenue et quelles preuves sont capturées pour garantir la redevabilité.

Le EU AI Act établit le premier cadre réglementaire complet au monde pour l'intelligence artificielle, et la gouvernance en est au cœur. Les systèmes d'IA à haut risque visés par le règlement doivent démontrer une gouvernance robuste au moyen de systèmes de gestion des risques documentés (article 9), de processus de gestion de la qualité (article 17) et de mécanismes de supervision humaine (article 14). Sans un dispositif de gouvernance cohérent, les organisations ne peuvent pas satisfaire ces exigences de façon systématique. L'échéance d'août 2026 pour la conformité des systèmes d'IA à haut risque implique que les structures de gouvernance doivent être opérationnelles bien avant cette date, et non conçues de manière réactive à la suite de constats d'audit.

Mettre en place une gouvernance de l'IA efficace nécessite trois couches interdépendantes. D'abord, des cadres de politique qui définissent les cas d'usage acceptables, les seuils de risque et les exigences d'approbation pour les systèmes d'IA. Ensuite, des workflows opérationnels qui appliquent ces politiques au moment des décisions, notamment via des files d'attente d'approbation, des voies d'escalade et des procédures de dérogation. Enfin, une infrastructure technique qui capture la preuve de la gouvernance en action : des pistes d'audit montrant qui a approuvé quoi, quand et pourquoi.

De nombreuses organisations disposent déjà de cadres de gouvernance pour d'autres domaines (protection des données, contrôles financiers, sécurité informatique), mais la gouvernance de l'IA présente des défis spécifiques. Les systèmes d'IA prennent des décisions à une échelle et à une vitesse qui dépassent les processus de revue traditionnels. Ils évoluent dans le temps à mesure que les modèles dérivent ou sont mis à jour. Et ils opèrent souvent comme des composants au sein de workflows plus larges, ce qui rend l'attribution de la responsabilité plus difficile à tracer.