Construire un cadre de gouvernance de l’IA : 3 exemples concrets

Alors que l’intelligence artificielle transforme la manière dont les organisations prennent des décisions et créent de la valeur, elle soulève également de nouveaux risques : biais, opacité, non-conformité réglementaire. 

Cet article explore la gouvernance de l’IA comme levier essentiel pour garantir une IA responsable, éthique et conforme. Il propose un cadre structuré, des étapes concrètes à suivre et trois cas d’usage de clients de DataGalaxy.

Qu’est-ce que la gouvernance de l’IA ?

La gouvernance de l’intelligence artificielle désigne l’ensemble des règles, pratiques et structures qui encadrent l’utilisation de l’IA pour en maximiser les bénéfices tout en minimisant les risques.

Elle permet de piloter le développement, le déploiement et la supervision des systèmes d’IA afin qu’ils soient fiables, compréhensibles et responsables. Cela inclut à la fois des dimensions techniques (comme l’IA explicable) et organisationnelles (comme la désignation de responsables pour chaque système IA).

Face aux opportunités mais aussi aux dangers qu’elle représente, l’IA doit être encadrée pour garantir une utilisation à la fois efficace, éthique et conforme aux valeurs sociétales.

Les piliers d’un cadre de gouvernance de l’IA

Un cadre solide de gouvernance de l’IA repose sur plusieurs piliers complémentaires. Ensemble, ils garantissent que les systèmes d’IA sont fiables, traçables et alignés sur les attentes réglementaires et sociétales.

Vue éthique

La gouvernance doit d’abord intégrer une réflexion éthique. Cela implique d’évaluer l’impact des algorithmes sur les individus et la société, de prévenir les biais et de s’assurer que les décisions automatisées respectent les valeurs de l’organisation. Une charte éthique ou un comité dédié peuvent formaliser ces engagements.

Gestion des risques

Chaque modèle d’IA comporte des risques : erreurs de prédiction, dérives liées aux données d’entraînement, vulnérabilités de sécurité. La gouvernance consiste à identifier ces risques en amont, à mettre en place des mécanismes de contrôle et à documenter les plans de remédiation. Cela permet d’éviter des conséquences financières, juridiques ou réputationnelles.

Transparence

La transparence vise à rendre les décisions des systèmes d’IA compréhensibles et explicables. Les organisations doivent pouvoir justifier pourquoi un modèle a produit un résultat donné, en s’appuyant sur des techniques d’IA explicable (Explainable AI). Cette transparence est essentielle pour instaurer la confiance auprès des clients, des régulateurs et des équipes internes.

Conformité réglementaire

Le respect des lois et règlements encadrant l’IA — comme le RGPD ou l’AI Act européen — est incontournable. Un cadre de gouvernance définit des procédures de conformité continues : audit des modèles, documentation, respect des obligations de transparence. Ainsi, l’organisation anticipe les évolutions réglementaires et limite son exposition aux sanctions.

Responsabilité

Enfin, la gouvernance de l’IA établit des lignes de responsabilité claires. Chaque acteur (data owner, data steward, responsable métier) doit savoir quel est son rôle dans le cycle de vie d’un modèle d’IA. Cette responsabilisation favorise la traçabilité des décisions et permet de réagir rapidement en cas d’incident ou de dérive.

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L’IA face à la pression réglementaire

L’essor de l’IA s’accompagne d’une vigilance accrue des autorités réglementaires à l’échelle mondiale. De nombreuses lois exigent davantage de transparence, d’équité algorithmique et de redevabilité.

Parmi les principaux textes à connaître :

• RGPD (UE) : impose des droits élargis pour les individus, incluant l’explicabilité des décisions automatisées.
• CCPA (États-Unis) : permet aux consommateurs de contrôler l’usage de leurs données personnelles, affectant directement la collecte pour l’IA.
• AI Act (UE) : introduit une approche basée sur le niveau de risque, avec des obligations spécifiques pour les cas d’usage sensibles.

En Europe, le cadre de gouvernance de l’IA s’inscrit désormais dans une approche réglementaire structurée, portée notamment par l’AI Act de la Commission européenne, qui définit des obligations claires de transparence, de gestion des risques et de responsabilité pour les organisations.

Ces cadres transforment la manière dont les systèmes d’IA doivent être conçus, documentés et audités. Pour s’y conformer, il est indispensable de disposer d’une visibilité complète sur les flux de données et les comportements des modèles.

Gouvernance des données vs gouvernance de l’IA

Ces deux disciplines sont complémentaires, mais distinctes :

Gouvernance des données : la base

Elle garantit la qualité, la sécurité et la gestion rigoureuse des données, une condition indispensable pour entraîner des modèles d’IA fiables.

Elle se concentre sur :

• La qualité des données : exactitude, complétude, fiabilité
• La gestion des données : stockage, accès, traçabilité
• La conformité : respect des réglementations sur les données
• La sécurité : protection contre les fuites et accès non autorisés

Gouvernance de l’IA : le cadre éthique et légal

Elle encadre le comportement des systèmes d’IA :

• Responsabilité : décisions justifiables et traçables
• Éthique : éviter les dérives et les biais sociaux
• Supervision : suivi continu des performances
• Conformité : respect des lois spécifiques à l’IA

Pourquoi mettre en place un cadre de gouvernance de l’IA ?

La gouvernance de l’IA n’est pas un luxe : c’est une condition indispensable pour tirer le meilleur parti des technologies tout en protégeant l’organisation contre leurs dérives. Un cadre bien défini permet à la fois d’inspirer confiance, de réduire les risques et de valoriser l’innovation.

Conformité réglementaire

Avec des textes comme le RGPD ou l’AI Act européen, les entreprises doivent prouver qu’elles respectent des règles strictes de transparence, de traçabilité et d’explicabilité des modèles. Une gouvernance claire permet d’anticiper ces obligations, d’éviter les sanctions et de rester en conformité à mesure que les réglementations évoluent.

Confiance des parties prenantes

Les clients, collaborateurs et partenaires n’accepteront l’IA que s’ils ont confiance en son fonctionnement. Des pratiques transparentes et responsables rassurent les parties prenantes et facilitent l’adoption des solutions IA dans l’ensemble de l’organisation.

Responsabilité éthique

Sans garde-fous, l’IA peut reproduire des biais ou générer des décisions injustes. Un cadre de gouvernance définit des principes éthiques et garantit que l’IA reste alignée avec les valeurs de l’entreprise et les attentes sociétales, limitant ainsi les risques de réputation et de rejet.

Performance et efficience

La gouvernance améliore aussi la performance opérationnelle. En standardisant les pratiques, en centralisant la supervision et en mettant en place des contrôles, l’organisation gagne en efficacité et maximise la valeur créée par l’IA.

Réduction des risques

Enfin, un cadre structuré aide à identifier et limiter les risques liés à l’IA : failles de sécurité, dérives des modèles, ou résultats imprévisibles. Cette approche proactive évite les surprises coûteuses et protège l’organisation sur le long terme.

Comment démarrer un programme de gouvernance de l’IA : 5 étapes clés

Voici un plan d’action pour les organisations data-driven :

1. Définir des principes éthiques clairs

Alignés sur les valeurs de votre organisation et les attentes sociétales.

2. Identifier les exigences réglementaires

Lister les lois applicables à vos cas d’usage et anticiper leur impact.

3. Renforcer la gouvernance des données

La qualité et la traçabilité des données sont essentielles pour entraîner des IA fiables.

4. Mettre en place une supervision active

Créer des structures de contrôle, de suivi des modèles, et de traitement des dérives.

5. Diffuser une culture de responsabilité

Former les équipes, sensibiliser aux risques, et promouvoir une prise de décision éthique

3 exemples concrets d’entreprises accompagnées par DataGalaxy

Depuis plus de 10 ans, DataGalaxy aide les entreprises à structurer leur gouvernance des données et de l’IA.

Voici trois cas inspirants :

1. Swiss Life : amélioration de la visibilité et de la responsabilité sur les données

Le groupe d’assurance Swiss Life utilise DataGalaxy pour renforcer la qualité des données et clarifier les responsabilités. 

Grâce à cette gouvernance unifiée, les modèles d’IA sont entraînés sur des données fiables, ce qui réduit les risques de biais.

2. CANAL+ : unifier les équipes autour d’une intelligence partagée

Le groupe média CANAL+ a créé une plateforme de connaissance des données commune avec DataGalaxy, favorisant la collaboration inter-départements. 

Résultat : des projets d’IA plus transparents, cohérents, et alignés sur les bonnes pratiques de gouvernance.

3. Getlink : autonomiser les collaborateurs par la donnée

L’opérateur ferroviaire Getlink a déployé une stratégie d’accès en libre-service aux données. 

En démocratisant l’information, Getlink s’assure que l’IA repose sur des données actualisées et compréhensibles, et que les analyses incluent des points de vue variés.

Conclusion : L’IA responsable, un atout stratégique pour votre organisation

À mesure que l’IA s’intègre dans les décisions stratégiques, la gouvernance devient indispensable pour garder le contrôle.

Un cadre solide de gouvernance des données et de l’IA permet aux équipes de créer des systèmes justes, traçables et en phase avec les enjeux réels. Il ne freine pas l’innovation — il l’oriente vers un impact durable, dans un climat de confiance et de responsabilité.

À propos de l'auteur

Jessica Sandifer

Passionnée par la transformation de la complexité des données en clarté, Jessica Sandifer est une gestionnaire de contenu expérimentée qui conçoit des histoires qui résonnent auprès d'audiences techniques et commerciales. Chez DataGalaxy, elle crée des messages de marketing de contenu et de produit qui démystifient la gouvernance des données et rendent la préparation à l'IA réalisable.