Chaque nouvelle année apporte son lot d’espoir : qu’ils s’agissent de résolutions qu’on ne cesse de repousser ou d’objectifs que l’on pense inatteignables, cette période est propice à tous les désirs et besoins, personnels ou professionnels.
Pour d’autres, c’est le moment idéal de tirer un trait sur l’an passé, de faire le bilan et se projeter sur les 12 mois à venir. Janvier est un mois particulier pour les entreprises car c’est là que dessine le projet annuel mais également de se conformer aux exigences et directives à venir.
2025 n’échappera pas à la règle et la plupart des responsables ont deux mots à la bouche : intelligence artificielle.
État actuel de l’IA dans le paysage de la conformité
L’intelligence artificielle est rapidement passée de la théorie à celui de la transformation, modifiant profondément le mode de fonctionnement des entreprises dans tous les secteurs. Bien que les avantages de l’IA, en particulier l’IA générative (genAI), soient monumentaux, ces technologies introduisent une nouvelle gamme de risques. Les professionnels de la conformité sont confrontés à un paysage réglementaire en constante évolution, où garder une longueur d’avance nécessite une approche proactive et éclairée.
Adoption de l’IA
L’IA, et l’IA générative en particulier, sont de plus en plus utilisées pour prendre des décisions commerciales stratégiques. Selon le rapport NAVEX 2024 sur l’état des risques et la conformité, 56 % des entreprises prévoient d’utiliser l’IA générative dans les 12 prochains mois. À mesure que l’adoption se propage, il existe une pression pour intégrer des risques de conformité solides, tels que les violations de données, les résultats biaisés et les violations réglementaires.
« Début 2024, 72 % des entreprises ont déclaré adopter l’IA, avec des améliorations significatives de la chaîne d’approvisionnement et de la gestion des stocks, ainsi que des augmentations notables des revenus dans le marketing et les ventes. » ( McKinsey & Company)
Pression réglementaire
L’implémentation croissante de l’IA entraîne le besoin de réglementations spécifiques. Les professionnels de la conformité sont confrontés à un paysage mondial de lois émergentes telles que la loi de l’UE sur l’intelligence artificielle et les exigences d’audit des biais de l’IA de New York. Ces efforts réglementaires, y compris des cadres tels que l’Artificial Intelligence and Data Act (AIDA) au Canada et des directives sectorielles spécifiques au Royaume-Uni et au Brésil, atténuent les risques liés à l’IA en appliquant des normes de transparence, de responsabilité et d’éthique.
La loi européenne sur l’IA, qui devrait être appliquée d’ici 2026, sera le premier cadre de gouvernance de l’IA à grande échelle axé sur les utilisations les plus risquées. La non-conformité pourrait entraîner des amendes allant jusqu’à 35 millions € ou 7 % du chiffre d’affaires mondial. Ce niveau de contrôle réglementaire souligne l’importance des organisations qui développent des cadres de gouvernance proactifs pour garder une longueur d’avance sur les exigences de conformité.
Défis critiques dans la gouvernance de l’IA
Alors que l’IA redéfinit les opérations commerciales, les professionnels de la conformité sont confrontés à plusieurs défis critiques en matière de gouvernance. Ces défis incluent la gestion de la confidentialité des données, l’atténuation des biais algorithmiques et la gestion des risques liés aux tiers tout en garantissant une utilisation éthique et transparente de l’IA. La clé pour surmonter ces obstacles réside dans l’établissement d’un cadre de gouvernance qui tient compte des risques que l’IA introduit.
Confidentialité des données et cybersécurité
Les systèmes basés sur l’IA traitent de grandes quantités de données sensibles, ce qui en fait des cibles privilegiées pour les cyberattaques. De nouvelles vulnérabilités apparaissent lorsque l’IA est utilisée pour analyser et gérer les données, en particulier lorsque les cybercriminels exploitent l’IA pour exploiter ces faiblesses. Les entreprises doivent donner la priorité à des mesures strictes de protection des données, y compris le chiffrement et le stockage sécurisé des données, afin d’éviter les violations et les accès non autorisés.
Biais et risques éthiques
L’un des risques les plus importants de l’IA est le biais algorithmique, où les systèmes d’IA produisent involontairement des résultats injustes ou discriminatoires. La qualité des systèmes d’IA dépend des données à partir desquelles ils apprennent. Des données de mauvaise qualité ou biaisées peuvent conduire à une prise de décision erronée, en particulier dans les domaines à enjeux plus élevés tels que l’embauche et l’application de la loi.
Par exemple, les exigences en matière de biais de l’IA de New York imposent des audits pour les outils d’IA utilisés dans le recrutement afin de prévenir la discrimination, soulignant la nécessité d’une gouvernance éthique des systèmes d’IA. Ce problème est aggravé par un manque de transparence sur la manière dont les systèmes d’IA parviennent aux décisions, souvent appelé problème de « boîte noire ». Pour atténuer ce phénomène, les organisations doivent donner la priorité à la transparence et s’assurer que les technologies d’IA font l’objet d’audits et sont validées pour l’équité.
Risques liés aux tiers
L’IA s’appuie souvent sur des fournisseurs tiers pour le développement, les données et la mise en œuvre. Cependant, les relations avec des tiers présentent des risques importants, car les algorithmes et les données utilisés par les partenaires externes peuvent contenir des vulnérabilités invisibles ou une non-conformité aux normes réglementaires. Cela souligne l’importance de la gestion des risques liés aux tiers dans la gouvernance de l’IA pour vérifier les fournisseurs d’IA et surveiller leur conformité aux normes éthiques.
Par exemple, l’essor des rapports ESG souligne la nécessité pour les systèmes d’IA de respecter les normes environnementales, sociales et de gouvernance, en particulier lorsque des partenaires tiers sont impliqués. En cas de lacunes dans la conformité ou de pratiques contraires à l’éthique par des tiers, votre organisation pourrait être exposée à des dommages à la réputation et à des conséquences juridiques.
Risques juridiques et risques de conformité
Les risques juridiques liés à l’IA incluent la violation de la propriété intellectuelle, l’utilisation abusive des données et le non-respect des réglementations émergentes en matière d’IA. Ce paysage réglementaire en constante évolution, y compris la directive sur la responsabilité en matière d’intelligence artificielle actuellement en discussion dans l’UE, souligne la pression croissante exercée sur les entreprises pour s’assurer que leurs systèmes sont conformes aux lois existantes, telles que les protections des droits d’auteur et des secrets commerciaux, avec de nouvelles réglementations spécifiques à l’IA.
Alors que les organisations intègrent l’IA dans leurs opérations, il est crucial de traiter de manière proactive ces risques à travers des examens juridiques complets, des audits de conformité et des rapports au niveau du conseil d’administration.
Tendances réglementaires de l’IA à observer en 2025
Alors que l’IA s’intègre de plus en plus dans les opérations commerciales, les organismes de réglementation du monde entier accélèrent les efforts pour développer des cadres de gouvernance de l’IA complets. Les professionnels de la conformité doivent garder une longueur d’avance sur ces tendances en constante évolution pour s’assurer que leurs organisations restent conformes et préparées.
Examinons quelques-unes des tendances réglementaires prévues pour façonner le paysage mondial de la conformité à l’IA en 2025 et au-delà.
Réglementations internationales
La réglementation sur l’IA devrait s’étendre considérablement à l’échelle mondiale, en mettant l’accent sur la confidentialité des données, l’utilisation éthique de l’IA et l’atténuation des risques. La loi sur l’intelligence artificielle (IA Act) de l’Union européenne, qui devrait entrer en vigueur d’ici 2026, servira probablement de référence mondiale pour la gouvernance de l’IA. La loi sur l’IA introduit une approche basée sur les risques, en catégorisant les systèmes d’IA en fonction de leur impact potentiel sur les droits fondamentaux et la sécurité. Les applications d’IA à haut risque, comme celles utilisées pour l’application de la loi et l’emploi, seront soumises à des normes de conformité plus strictes.
D’autres régions suivent l’exemple de l’UE. Au Canada, AIDA établit des normes strictes pour les systèmes de prise de décision automatisés utilisés par le gouvernement fédéral. La Chine élabore un cadre d’IA holistique mettant l’accent sur la sécurité des données et la réglementation de l’utilisation de l’IA. Bien qu’il n’existe pas de réglementation générale spécifique à l’IA au niveau fédéral aux États-Unis, les lois spécifiques au secteur et les directives volontaires, y compris les « piliers » de l’IA de l’administration Biden pour une intelligence artificielle responsable, influencent sa gouvernance.
Réglementations spécifiques au secteur
Certains secteurs, tels que la santé, la finance et l’emploi, sont déjà soumis à des exigences plus ciblées en matière de gouvernance de l’IA. Le secteur de la santé est confronté à une surveillance accrue des applications de l’IA utilisées dans les diagnostics et les soins aux patients, et l’utilisation de l’IA dans les environnements cliniques pose des défis éthiques et réglementaires uniques. Les institutions financières sont sous pression pour s’assurer que les systèmes d’IA utilisés dans la notation de crédit et la détection des fraudes respectent les normes de transparence et d’équité.
Comment les organisations peuvent se préparer à la gouvernance de l’IA
Pour gérer efficacement les risques liés à l’IA, les organisations doivent élaborer un cadre de gouvernance complet qui s’aligne sur les réglementations mondiales et spécifiques au secteur. Ce cadre doit aborder des domaines clés tels que les politiques d’utilisation de l’IA, les considérations éthiques et la surveillance de la conformité.
Élaborer un cadre de gouvernance
Un cadre de gouvernance solide garantit que l’IA est utilisée de manière éthique et est conforme à l’évolution des réglementations. Cela inclut l’établissement de politiques claires sur le déploiement de l’IA, la formation de comités de surveillance et la création de mécanismes pour surveiller les activités d’IA dans tous les départements. Seules 18 % des organisations disposent d’un conseil à l’échelle de l’entreprise autorisé à prendre des décisions sur la gouvernance responsable de l’IA, soulignant le besoin urgent d’une supervision structurée selon le rapport 2024 de McKinsey.
Automatisation et gestion des données
L’automatisation peut être vitale pour rationaliser les processus de conformité, en particulier pour gérer de grands volumes de données basées sur l’IA. Des pratiques efficaces de gestion des données, telles que la cartographie des données spécifiques à l’IA et les rapports en temps réel, seront cruciales pour le suivi et l’audit des activités d’IA, garantissant la conformité réglementaire tout en minimisant les risques.
Formation continue et sensibilisation
Une formation continue sur les risques liés à l’IA et la conformité est essentielle pour garder une longueur d’avance sur les changements réglementaires. Les organisations doivent former régulièrement leurs équipes à l’utilisation éthique de l’IA, aux nouvelles réglementations et aux meilleures pratiques pour atténuer les biais et autres risques liés à l’IA. Cette approche proactive permet aux employés de naviguer dans le paysage de l’IA en constante évolution.
L’avenir de la conformité à l’IA : prévisions pour 2025 et au-delà
Dès 2025, la gouvernance de l’IA sera un impératif commercial critique. Alors que les réglementations se durcissent et que l’influence de l’IA augmente, les entreprises doivent établir des cadres solides pour atténuer les risques et saisir les opportunités. La conformité proactive est essentielle pour libérer tout le potentiel de l’IA tout en évitant les pièges juridiques. Les organisations qui accordent la priorité à la gouvernance de l’IA gagneront un avantage concurrentiel et stimuleront une croissance durable.
