Celui qui demande ce que coûte de rendre la conformité et le risque prêts pour l'IA, demande en réalité autre chose : ce qui doit être en place avant que le travail qui incombe actuellement aux responsables de la conformité et du risque puisse être effectué en partie ou entièrement par l'IA. Ce n'est pas une question d'implémentation logicielle. C'est une question de préparation : l'organisation peut-elle actuellement démontrer comment une décision a été prise, qui l'a approuvée et sur quelle base, de sorte que le travail de l'IA puisse s'y raccorder en toute sécurité.
La conformité et le risque constituent, dans de nombreux comités de direction, le domaine où l'ambition et la préparation sont le plus éloignées l'une de l'autre. Tout le monde est favorable à l'accélération. Personne ne veut être le premier dont le dossier ne pourra plus être reconstitué.
Partout où l'IA reprend du travail, l'une des trois situations suivantes s'applique. L'IA peut reprendre la tâche. L'IA peut reprendre la tâche en partie, avec une personne qui approuve ou rejette et qui justifie cela par une raison. Ou cela reste un travail humain, parce que la nature de la décision l'exige.
Au sein de la conformité et du risque, le centre de gravité bascule plus vite qu'ailleurs vers la deuxième catégorie. Signaler des anomalies, résumer une réglementation, préparer une analyse de risque : c'est un travail dont une grande partie des heures de bureau est déjà attribuable à la reconnaissance de motifs et à la documentation, des tâches qui se prêtent à l'IA. Valider ce résultat, avec une justification qui résiste à un contrôle, est un autre type de travail. Là, la personne n'intervient plus pour effectuer le travail, mais pour en porter la responsabilité.
Cette distinction est précisément là où de nombreux comités de direction se méprennent. Un responsable entend par « prêt pour l'IA » que le système peut établir un rapport de risque. Un autre entend qu'un organe de surveillance peut suivre le processus sans questions supplémentaires. Les deux ont raison et parlent tous deux d'autre chose. Ce que les gens entendent lorsqu'ils parlent de la même ambition est précisément l'origine d'une grande partie de ce type de confusion, comme le montre la page sur les significations divergentes des mêmes mots.
Certaines organisations constatent déjà cette différence aujourd'hui. Elles disposent d'une logique décisionnelle traçable : qui a évalué ce dossier, sur la base de quelles informations, et avec quelle appréciation. Chez elles, le travail de l'IA peut être introduit dans le premier maillon du processus, parce que le second maillon, le contrôle humain, existe déjà et fonctionne de manière démontrable.
D'autres organisations n'ont pas consigné cette même logique. Les évaluations vivent dans les têtes, dans des courriels épars, dans le ressenti d'un collaborateur senior qui sait quand quelque chose « ne va pas ». Là, le travail de l'IA peut très bien être de bonne qualité sur le fond, mais personne ne peut démontrer pourquoi il a été approuvé ou rejeté. La différence ne réside donc pas dans la qualité de l'IA. Elle réside dans la question de savoir si l'organisation peut déjà reconstituer sa propre prise de décision, avec ou sans IA.
La préparation sur cette dimension ne se remarque pas à une étiquette technique, mais à quelques éléments concrets. Quelqu'un peut-il démontrer en une journée sur quelle base une évaluation de risque a été approuvée trois mois plus tôt. Existe-t-il un chemin d'escalade établi lorsqu'un système signale une anomalie qu'une personne évalue ensuite. Est-il établi qui peut prendre quelle décision, et ce droit de décision a-t-il jamais été explicitement attribué ou s'est-il développé de manière informelle.
Ces questions touchent à la gouvernance au sens large. Celui qui veut savoir où se situent ces droits de décision aujourd'hui, indépendamment de la question de l'IA, le retrouve sur la page sur la préparation de la stratégie et de la gouvernance. Et comme la conformité est rarement isolée, elle touche rapidement à la question de savoir comment les processus sont organisés : est-il établi qui exécute quelle étape d'un processus et pourquoi, ce qui est détaillé sur la page sur la préparation des processus et des opérations.
Si l'IA reprend la première partie du travail de conformité et de risque, le rôle de la personne évolue d'exécutant à évaluateur. Cela requiert d'autres compétences : non pas établir une analyse, mais examiner de manière critique une analyse déjà établie. Cela requiert aussi un autre type de documentation, parce que les organes de surveillance et les auditeurs ne demandent pas ce que le système a fait, mais qui a décidé ensuite et pourquoi.
Cela touche inévitablement la question de ce qui advient de la capacité libérée : les heures auparavant consacrées à l'établissement de rapports se libèrent pour l'évaluation, l'escalade ou l'approfondissement. Ce qu'un employeur en fait dépasse le cadre de cette page ; des exigences légales propres s'appliquent à cet égard, et elles ne sont pas traitées ici.
Le coût de la préparation ne réside pas dans un système d'IA, mais dans le travail nécessaire pour y arriver : rendre la logique décisionnelle explicite, établir des chemins d'escalade, attribuer les droits de décision à des rôles plutôt qu'à des personnes. L'ampleur de ce travail dépend de la part de cette logique déjà consignée et de la part qui réside encore dans les têtes. Pour certaines organisations, il s'agit d'une question d'organisation ; pour d'autres, il faut presque tout construire à partir de zéro.
La question de savoir si ce basculement est réaliste à court terme pour votre organisation ne dépend pas uniquement de la conformité et du risque en eux-mêmes. Des ambitions contradictoires entre départements ralentissent également la progression ici, un schéma décrit sur la page sur les objectifs départementaux contradictoires, et l'aspect financier de ce basculement, y compris la question de ce que rapporte la capacité libérée, figure sur la page sur la résilience financière.
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