Pourquoi chaque organisation a besoin d'une politique réfléchie en matière d'IA

L'IA nécessite des directives claires

À l'heure actuelle, seuls 25 % des cabinets interrogés par Wolters Kluwer ont mis en place une politique en matière d'IA. Une telle politique est pourtant payante : les professionnels des cabinets qui ont mis en place une politique en matière d'IA ont une attitude plus positive à l'égard de l'IA (84 %) que leurs collègues des cabinets qui n'en ont pas (44 %). Le premier groupe sera plus enclin à utiliser l'IA générique, ce qui lui conférera l'avantage concurrentiel mentionné précédemment.

Un cadre clair offre non seulement des directives pratiques, mais aussi une tranquillité d'esprit. Comme l'a écrit le professeur Frederik Anseel dans une récente chronique du journal De Tijd : « L'adoption de l'IA est davantage un problème psychologique que technologique. » Les employés ne se méfient pas tant de la technologie elle-même, mais sont plutôt incertains quant à la manière dont leur employeur et leurs collègues vont l'utiliser. Le gain de temps qu'ils réalisent ne sera-t-il pas détourné ? Peuvent-ils expérimenter sans risque ? Et ne seront-ils pas mal vus s'ils utilisent l'IA pour mieux faire leur travail ?

L'élaboration d'une politique IA viable en 4 étapes

Une politique d'IA bien pensée contribue à créer de la clarté, de la confiance et de l'efficacité. Nous énumérons ici quatre étapes essentielles.

Étape 1 : Définir les objectifs et les lignes directrices

Commencez par définir les objectifs. Pourquoi votre cabinet souhaite-t-il utiliser l'IA ? Souhaitez-vous travailler plus efficacement, améliorer le contact avec les clients ou gagner du temps ? Ou une combinaison de ces éléments ?

À partir de là, formulez des directives claires :

• Quelles tâches l'IA peut-elle ou ne peut-elle pas effectuer ?
• Pour quelles données, quels processus ou quelles décisions l'IA peut-elle être utilisée ?
• Quelles sont les exigences de qualité que nous appliquons aux décisions prises par l'IA ?
• Comment évaluons-nous les exigences de qualité ?
• Qui est responsable en dernier ressort de la politique en matière d'IA ?

En attribuant les responsabilités, la politique est soutenue et appliquée.

Étape 2 : Réaliser une analyse des risques

En fonction de l'objectif et des directives, examinez les risques liés à l'utilisation de l'IA et la manière dont vous pouvez les atténuer. Cela peut parfois passer par le choix d'un autre outil, mais le renforcement de vos directives peut également y contribuer. Réfléchissez aux points suivants :

• Intégrité des données : l'IA apprend et prend des décisions sur la base de données. Comment vous assurez-vous que l'IA apprend à partir de données fiables ?
• Biais et interprétation erronée : le modèle d'IA fonctionne-t-il uniquement sur la base du comportement historique ou est-il également génératif ? Le résultat peut parfois varier, par exemple si les nouvelles données s'écartent fortement des données historiques que vous avez obtenues grâce à l'IA.
• Confidentialité et sécurité : l'IA traite souvent de grandes quantités de données clients. Ces données sont-elles suffisamment protégées ? Pensez au cryptage, à l'accès aux systèmes d'IA et à la conformité au RGPD.
• Responsabilité : supposons que l'IA commette une erreur, qui est responsable ? Comment vous assurez-vous que les erreurs éventuelles sont contrôlées et corrigées ?

Étape 3 : former les employés et sensibiliser

Le succès de votre politique en matière d'IA dépend de la manière dont vos collaborateurs l'appliquent. Sans formation et accompagnement adéquats, votre politique ne sera rien de plus qu'un document (numérique) qui prendra la poussière. Formez vos collaborateurs au fonctionnement de l'IA et discutez ensemble de l'éthique et de la sécurité des données.

Optez également pour des boucles de rétroaction. Laissez vos collègues signaler les problèmes et proposer des améliorations. N'oubliez pas non plus de communiquer votre politique de manière transparente à vos clients et, surtout, de leur expliquer comment vous protégez leurs données.

Étape 4 : mise en œuvre et ajustements

La mise en œuvre de l'IA ne doit pas nécessairement être exhaustive dès le premier jour. Commencez à petite échelle : choisissez un processus ou un groupe de clients où l'IA peut être facilement mise en œuvre. Recueillez des commentaires, optimisez et étendez progressivement.

Et surtout, continuez à surveiller votre politique et à l'ajuster si nécessaire. Vous pourrez ainsi travailler en toute confiance avec l'IA dans votre organisation.

Conclusion

L'IA générative n'est pas un phénomène de mode, mais une technologie durable. Pour que l'IA soit rentable, il ne suffit pas de se contenter d'introduire des outils. Une politique réfléchie, soutenue par des collaborateurs bien informés, vous permettra de jeter les bases d'une croissance et d'une innovation durables.