4 bonnes pratiques de gestion des risques liés à l’IA
Le rôle du directeur de la gestion des risques s’étend désormais à la conformité, à la confidentialité et à la sécurité en matière d’IA. L’intégration d’agents IA par les entreprises exige une gestion des risques liés à l’IA efficace.
Les dirigeants d’entreprise se sont retrouvés au Nexus 2026, l’événement de ServiceNow dédié au risque, à la sécurité et à la gouvernance de l’IA, destiné aux cadres dirigeants d’Europe, du Moyen-Orient et d’Afrique (EMEA), pour évoquer les moyens d’innover en toute sécurité grâce à l’IA. Nous avons exploré des moyens concrets de réduire les risques, d’améliorer l’efficience et de rester en conformité avec l’évolution des réglementations.
Voici quatre bonnes pratiques de gestion des risques liés à l’IA inspirées de nos discussions lors de l’événement.
1. Surveillez les actions de l’IA
Des données de mauvaise qualité peuvent entraîner la production de résultats inexacts par l’IA, en particulier lorsque les actions d’un système ne sont pas contrôlées. Par exemple, si une société de livraison de repas transmet des informations incorrectes à un modèle prédictif de sa chaîne d’approvisionnement, des milliers d’ingrédients peuvent être commandés par erreur pour son entrepôt.
Les problèmes ont tendance à s’aggraver rapidement, ce qui peut nuire à la crédibilité et aux résultats financiers d’une marque. Une gestion efficace des risques liés à l’IA nécessite de surveiller les actions d’un système d’IA. Les employés humains doivent inspecter les données back-end, tester les scénarios d’erreur et examiner les journaux de données pour repérer pourquoi et comment le système d’IA pourrait échouer.
Par exemple, le rôle d’un ingénieur en machine learning est de s’assurer que l’IA produit les résultats escomptés sans erreur. Si une erreur survient malgré tout, cet ingénieur doit s’assurer qu’elle n’a pas de conséquences négatives sur l’activité. Il est donc essentiel de collecter et d’examiner les résultats produits par l’IA tout en respectant les réglementations en matière de données.
La Tour de contrôle IA de ServiceNow est la solution de contrôle et de gouvernance de l’IA destinée aux entreprises. Elle aide les équipes à découvrir, gérer et mesurer les systèmes d’IA dans le respect des réglementations. Elle permet une surveillance en temps réel, génère des preuves de conformité prêtes pour les audits et déclenche des workflows de remédiation de la gouvernance pour réduire les risques de bout en bout.
2. Attribuez des rôles distincts aux systèmes d’IA
Les entreprises qui déploient un système d’IA unifié et polyvalent pour plusieurs cas d’usage peinent parfois à obtenir des résultats. Les systèmes d’IA doivent être entraînés pour des cas d’usage spécifiques et personnalisés. Cela implique de mettre en œuvre des règles, des critères et des contrôles adaptés, alignés sur la mission du modèle.
Par exemple, vous pouvez entraîner un agent IA à générer du code avec efficience et un autre à vérifier les vulnérabilités de sécurité dans le code. Diviser ces responsabilités en petits domaines spécifiques pour chaque agent IA peut aider à gérer les actions avec plus de précision et à réduire les risques.
Avec des rôles bien définis, les agents IA peuvent collaborer pour prendre en charge des workflows complexes en plusieurs étapes. L’Orchestrateur d’agents IA de ServiceNow coordonne des équipes d’agents spécialisés dans différentes tâches, différents systèmes et départements pour atteindre des objectifs communs et booster la productivité à grande échelle.
3. Procédez par étapes, petit à petit
Lorsque les dirigeants demandent aux consultants en IA s’ils doivent se lancer dans une série de nouveaux cas d’usage de l’IA, la réponse est généralement non. La manière la plus sûre de tirer parti de la technologie est d’améliorer les processus de base plutôt que de s’attaquer à de nouveaux cas d’usage sans l’expérience nécessaire pour les gérer.
Les dirigeants indiquent que l’IA leur apporte le plus de valeur ajoutée lorsqu’ils l’utilisent pour rendre des tâches manuelles chronophages plus efficientes. Vous pouvez exécuter les processus en parallèle, dans une approche « avant »/« après », pour tester si l’IA tient cette promesse. Cela vous permet de déterminer quelle itération du workflow fonctionne le mieux et de décider de poursuivre le développement ou de réorienter les ressources IA vers des cas d’usage plus pertinents.
Il est utile de procéder par étapes, petit à petit. La mise en œuvre progressive de l’IA vous offre le contrôle et la piste d’audit nécessaires à la gestion des risques à chaque étape.
4. Prévoyez les dysfonctionnements
Lorsque vous déployez un nouveau système d’IA, prévoyez-vous des dysfonctionnements ? Probablement pas. En réalité, même des modèles bien entraînés peuvent commettre des erreurs et avoir des hallucinations. Un développeur peut difficilement affirmer avec une certitude absolue que le système qu’il a conçu ne fera aucune erreur.
L’important est que les erreurs puissent être corrigées et leurs conséquences atténuées.
Un système d’IA bien conçu intègre des mesures de protection destinées à réduire les conséquences des erreurs sur le produit ou le service qu’il prend en charge.
Pour renforcer la résilience, vous devez comprendre les risques en cas de problème et prédéfinir un plan de reprise automatisé qui se déclenche lorsqu’un contrôle fait défaut ou qu’un seuil est dépassé.
À mesure que l’IA continue de façonner l’avenir de la gouvernance, de la gestion des risques et de la conformité, les directeurs de la gestion des risques doivent protéger leurs entreprises et leurs clients en agissant de manière proactive.
Découvrez comment ServiceNow peut vous aider à mettre l’IA au service de la sécurité et de la gestion des risques.