Gouvernance IA : définition, enjeux et perspectives d’avenir

Malgré ces avancées, l'intégration concrète de l'IA générative dans les processus d’entreprise demeure un véritable défi. Comment les entreprises peuvent-elles exploiter efficacement les nouvelles technologies IA pour optimiser leur productivité et leur prise de décision ? Dans un épisode récent du podcast Data Break par fifty-five, Robin Clayton s'est entretenu avec Hugo Loriot, Head of Data and Technology Integration chez The Brandtech Group, afin de discuter de la manière dont l'IA générative façonne l'avenir des entreprises.

Un changement de focalisation

Les premiers cas d'usage de l'IA générative concernaient principalement la production de contenu. L'utilisation de modèles de langage (LLM) pour optimiser un texte SEO ou rédiger des emails semblait être la voie la plus évidente. Cependant, si la génération de contenu reste l'une des applications d'intelligence artificielle les plus mûres pour les professionnels du marketing, certaines entreprises déplacent désormais leur attention vers la stratégie, les médias et l'analyse des données.

Un autre changement majeur réside dans l’attention donnée en interne aux technologies d’IA Générative. Afin de rester compétitives dans un environnement en constante mutation, les entreprises doivent impliquer dès le départ des parties prenantes clés pour évaluer les technologies IA et déterminer les priorités d'intégration. Cette collaboration interdépartementale concerne notamment les équipes juridiques et de conformité, car toute application d'IA doit être conforme aux réglementations émergentes, comme la loi européenne sur l’intelligence artificielle.

Qu’est-ce que la gouvernance de l’intelligence artificielle ?

Avant d'investir dans de nouveaux outils d'intelligence artificielle générative, il est essentiel que les entreprises mettent en place une stratégie solide de gouvernance des données. 

La gouvernance IA désigne l'ensemble des règles, processus et mécanismes mis en place pour assurer le développement, l'utilisation et la surveillance éthique des technologies IA. Elle vise à garantir la transparence, la conformité réglementaire et la maîtrise des risques liés aux systèmes d'intelligence artificielle.

Une gouvernance IA doit aborder trois aspects fondamentaux.

1. Données d'entrée : quelles informations peuvent être incluses dans le prompt ?

Une entreprise doit veiller à ce que ses données confidentielles ne soient pas utilisées pour entraîner un modèle IA ou accessibles par un tiers. Les organisations sont cependant contraintes d’accepter les termes et conditions du fournisseur du modèle et doivent encadrer les interactions autorisées avec les outils d’IA.

2. Données de sortie : à qui appartient le contenu généré ?

Que ce soit du texte, une image ou une vidéo, le contenu généré par l'IA ne revient pas nécessairement à l'utilisateur qui a saisi le prompt. Le statut de propriété dépend à la fois du fournisseur du modèle et des lois locales.

3. Supervision humaine : quel est le rôle de l'humain dans le processus IA ?

Une surveillance humaine reste indispensable pour encadrer le modèle, valider les résultats, servir de garde-fou mais également personnaliser le résultat.

Gouvernance des données et implémentation des solutions d’IA générative

Au-delà de la qualité des données d’entrée et d’une base de données solide, les entreprises doivent accorder une attention particulière à la transition des cookies tiers vers les données first-party. Avec la disparition progressive des cookies tiers, les organisations doivent adopter une approche plus rigoureuse de la gouvernance des données et du cadre réglementaire, s’éloignant ainsi des pratiques non encadrées des débuts de l’internet. Une transition bien orchestrée vers des technologies d’IA générative nécessitera une structure organisée, pilotée par une approche descendante et un contrôle accru.

Cette même vigilance est essentielle pour déterminer les applications d’intelligence artificielle à prioriser. Nos clients ont obtenu d’excellents résultats en concentrant leurs efforts sur des cas d’usage internes plus sûrs, dédiés à l’optimisation de la qualité, aux gains de temps et à l’amélioration de la productivité grâce à l’intelligence artificielle. En privilégiant ces cas d’usage, les entreprises peuvent faire évoluer leur gouvernance IA pas à pas, avec des processus de contrôle, de sécurité, d’implication humaine et de tests rigoureux, ouvrant ainsi la voie à des applications plus complexes de l’IA générative.

Perspectives d’avenir

Dans un futur proche, il est fort probable que l’évolution de l’intelligence artificielle conduise à une convergence entre l’IA traditionnelle, orientée vers la prédiction, et l’intelligence artificielle générative, orientée vers la création. Cette évolution offrira de nombreuses opportunités aux marques, notamment grâce à des techniques avancées comme la génération augmentée par récupération (RAG). Cette méthode permet d’améliorer les modèles d’IA générative en intégrant des données externes, telles que des études de marché, afin d’approfondir l’analyse de sujets spécifiques.

Cette nouvelle ère représente un tournant majeur, en particulier pour les entreprises qui disposent d’un accès limité aux données first-party, comme c’est souvent le cas dans les industries traditionnelles telles que les biens de grande consommation (CPG).

Écoutez l’épisode complet pour découvrir :

• Pourquoi les créatifs jouent un rôle clé dans cette évolution
• La différence entre l’IA classique et l’IA générative, et leurs impacts spécifiques sur votre organisation
• Pourquoi les spécialistes du marketing doivent améliorer leurs compétences liées à cette nouvelle technologie
• Et bien plus encore !