Comment résoudre le problème de la boîte noire de l’IA

Une question revient régulièrement dans mes échanges avec les responsables des risques et de la conformité : comment évaluer les risques liés aux cas d’usage de l’IA agentique afin d’identifier les contrôles à mettre en place pour encadrer ces actifs technologiques ?

Selon Deloitte, 74 % des équipes dirigeantes estiment que près de la moitié de leurs processus business seront transformés par l’intégration d’agents IA au cours des quatre prochaines années. Pourtant, seules 39 % se considèrent prêtes à adopter l’IA agentique du point de vue de la gestion des risques, de la sécurité et de la gouvernance.

En l’absence de cadres de gouvernance clairs garantissant l’explicabilité du raisonnement, les agents IA autonomes peuvent exposer les entreprises à des risques réglementaires et financiers, et nuire à leur réputation. Déployer l’IA agentique en toute sécurité exige de percer les mystères de sa boîte noire et de ses mécanismes de décision dès le départ.

Quel est le problème de la boîte noire de l’IA ?

Même si les entrées et les sorties de l’IA sont visibles, ses mécanismes de décision internes et ses paramètres restent généralement opaques, parfois enfouis dans le code du fournisseur, créant une véritable boîte noire autour de l’IA.

De nombreuses entreprises misent sur une expérimentation accélérée de l’IA agentique en lançant des projets pilotes peu coûteux pour démontrer rapidement la valeur de cette technologie. D’après l’indice 2026 de maturité IA des entreprises de ServiceNow, plus de la moitié (59 %) des entreprises utilisent désormais l’IA agentique, tandis que 30 % supplémentaires l’expérimentent dans le cadre de projets pilotes.

Pour garantir l’adhésion à long terme à ces initiatives, les équipes dirigeantes doivent démontrer les capacités de l’IA agentique aux conseils d’administration, aux autorités de régulation et aux équipes d’audit. Ces dernières soulèvent des questions fondamentales :

Il n’est pas toujours facile de répondre à ces questions, et de nombreuses entreprises se heurtent à cette difficulté. D’après Simon-Kucher, plus des trois quarts (76 %) des éditeurs de logiciels ont intégré des options IA dans leurs produits.

L’opacité des mécanismes de raisonnement de l’IA n’est pas nécessairement intentionnelle. De nombreux fournisseurs considèrent la logique de leurs modèles comme une propriété intellectuelle exclusive qu’ils doivent protéger contre le vol ou les usages abusifs. Toutefois, ce manque de visibilité constitue un véritable frein pour les équipes dirigeantes. Il est difficile d’investir sereinement dans l’IA pour éclairer les décisions stratégiques de l’entreprise sans être en mesure d’expliquer ses actions.

Les avantages de l’IA explicable

L’analyse de la logique sous-jacente aux décisions automatisées permet de détecter plus facilement les biais cachés, les erreurs systémiques et les résultats injustes. Ces contrôles doivent être conformes aux politiques internes et aux obligations réglementaires de l’entreprise. En réintégrant ces informations dans les boucles de feedback, les équipes peuvent optimiser leurs modèles et garantir des sorties d’IA exactes, alignées sur les valeurs et les objectifs stratégiques et commerciaux de l’entreprise.

La traçabilité des décisions peut contribuer à la mise en conformité avec les réglementations en constante évolution, comme la loi européenne sur l’IA. Cette loi exige que les systèmes d’IA à risque élevé soient conçus de manière à garantir transparence et supervision humaine. Elle prévoit également, pour les personnes concernées par certaines décisions qui s’appuient sur des systèmes d’IA à risque élevé, le droit de demander des explications « claires et explicites » sur le rôle joué par ledit système dans ces décisions.

Au-delà de la conformité réglementaire, l’explicabilité permet aux entreprises de s’inscrire dans les bonnes pratiques mondiales, telles que le NIST Risk Management Framework. Elle témoigne d’une gouvernance rigoureuse, qui rassure les personnes concernées conscientes des risques.

L’adoption de l’IA par les équipes repose avant tout sur la confiance. Les collaborateurs sont davantage enclins à s’appuyer sur les sorties de l’IA lorsqu’ils en comprennent la logique sous-jacente. Selon SAS, ils sont plus prompts à les ignorer lorsque le système n’explique pas le raisonnement utilisé, et ce, qu’ils jugent ces résultats fiables ou non.

Comme me l’a récemment confié un dirigeant, la mise en œuvre de l’IA agentique repose sur un équilibre entre maîtrise des risques et innovation. L’objectif final est d’identifier les cas d’usage dans lesquels la technologie peut être déployée à grande échelle en toute sécurité.

5 façons de sortir l’IA de sa boîte noire

Découvrez cinq bonnes pratiques pour passer de l’ambition à la mise en œuvre concrète d’une IA explicable.

1. S’appuyer sur un socle de données fiables

Les agents IA peuvent difficilement expliquer leur raisonnement lorsque les données sous-jacentes sont incohérentes ou fragmentées. Mettre en place une couche de données de qualité avant de déployer l’IA agentique permet de garantir la génération de sorties fiables, basées sur des décisions transparentes. Grâce à Workflow Data Fabric de ServiceNow, les entreprises peuvent unifier leurs systèmes en temps réel, sans dupliquer les données.

2. Cartographier les workflows sous-jacents

Les équipes dirigeantes me font régulièrement part de leur difficulté à comprendre comment les agents IA interagissent avec les données et les systèmes lorsque les processus ne sont pas clairement définis. En mettant en place une collaboration transversale destinée à cartographier les workflows de bout en bout, les équipes seront plus à même d’identifier chaque système, chaque point de donnée et chaque aiguillage décisionnel qu’utilise un agent pour exécuter ses tâches.

3. Aligner les pratiques sur les exigences réglementaires

L’intégration de critères réglementaires, tels que les exigences de la loi européenne sur l’IA, directement dans les audits des fournisseurs peut contribuer à atténuer les risques liés à la conformité. Mapper les fonctionnalités IA aux niveaux de risque applicables permet de promouvoir le respect des normes d’explicabilité pertinentes.

4. Contextualiser les données pour les opérateurs d’IA

Afficher directement dans l’interface utilisateur des synthèses en temps réel du raisonnement de l’IA, parallèlement aux actions effectuées, permet aux collaborateurs de mieux comprendre le contexte de chaque décision. Cette approche favorise la standardisation de l’explicabilité dans les opérations courantes et renforce la confiance des utilisateurs dans l’IA. La Super Intelligence Control Tower de ServiceNow assure une surveillance continue des modèles d’IA d’entreprise.

5. Conserver l’humain dans la boucle

Définir des seuils de confiance déclenchant la transmission des résultats incertains à des experts humains avant toute exécution permet de garder le contrôle sur les actions de l’IA. Un modèle de supervision hybride crée une piste d’audit claire des responsabilités associées à chaque action automatisée.

Déployez l’IA agentique à grande échelle

Les modèles IA opaques, dont le raisonnement reste obscur, peuvent engendrer des risques d’audit inacceptables et freiner l’adoption de l’IA au sein de votre entreprise. Pourtant, la mise en œuvre de l’IA agentique n’impose pas de choisir entre innovation et contrôle.

En exigeant une traçabilité des décisions, vous faites de la transparence un véritable levier d’accélération. Des explications claires facilitent la conformité réglementaire, protègent les actifs de l’entreprise et renforcent la confiance des collaborateurs dans l’exécution autonome des tâches par l’IA.

La Super Intelligence Control Tower de ServiceNow permet aux équipes de mieux appréhender et sécuriser leurs usages de l’IA à tous les niveaux de l’activité et de prendre des décisions éclairées en la matière. Les entreprises peuvent contrôler l’IA au sein de leur environnement cloud et fournisseur via la plateforme qui gère déjà leur activité. En sortant l’IA de sa boîte noire, vous pouvez déployer l’IA agentique sans compromettre la transparence de vos décisions.

Découvrez comment ServiceNow peut vous aider à mettre l’IA au service de la transparence.