Tandis que l’IA générative s’invite partout, des clôtures comptables aux algorithmes de détection de fraude, la tentation est grande de déployer vite et de réfléchir ensuite. Problème : dans les environnements régulés, un modèle biaisé ou opaque ne fait pas seulement perdre du temps, il détruit la confiance et expose l’entreprise. Le vrai game changer ne réside plus dans un modèle de plus, mais dans la capacité à intégrer une IA explicable, gouvernée et responsable au cœur des workflows critiques.
De l’IA générative aux agents autonomes, le boom de l’IA et de son intégration en entreprise bat son plein. Mais derrière ces buzzwords se cache pourtant une réalité plus nuancée touchant les questions de biais et de responsabilité de ces technologies.
Une IA mature, conçue et appliquée au monde réel
Alors que plus de 70 000 entreprises dédiées à l’IA ont récemment été lancées, les critères de maturité, de responsabilité et de régulation doivent rester au cœur des débats pour l’adopter de la meilleure des manières. Selon Gartner, seule une fraction de ces entreprises a en effet dépassé le stade des pilotes expérimentaux, signe que l’ « IA responsable » soit loin d’être une garantie.
L’innovation ne doit pas se résumer à plaquer l’IA sur un process existant, mais à l’intégrer en profondeur pour en révéler tout le potentiel. L’IA doit donc être incorporée directement dans les flux de travail qui comptent le plus pour les entreprises -la saisie comptable, la gestion de trésorerie, ou la préparation des clôtures. Son premier rôle est d’automatiser les tâches répétitives, de faire émerger des informations clés comme des anomalies ou tendances de trésorerie et de réduire les frictions opérationnelles.
La confiance intégrée dès la conception
Autre élément clé à considérer : la manière dont les systèmes d’IA sont conçus et construits dès le départ. Les modèles doivent être entraînés sur des données réelles et sélectionnées comme des historiques comptables anonymisés, des données réglementaires ou encore des sources sectorielles. Les entreprises doivent investir dans un fournisseur et des partenaires qui respectent les standards reconnus d’IA responsable. C’est ce type d’approche collaborative, entre éditeurs, experts métiers et régulateurs qui permet de bâtir une IA réellement fiable. Car lorsque les enjeux sont si élevés, le « plutôt bien » n’est pas suffisant.
L’IA n’est pas là pour remplacer les humains, mais pour valoriser leur travail. De nombreux professionnels veulent adopter l’IA, mais demeurent prudents et pour cause ; les biais, l’opacité et l’ambition souvent démesurée ont fragilisé la crédibilité dans l’ensemble de l’industrie technologique.
Pour exemple, cette exigence de fiabilité est criante pour les entreprises de la fintech du secteur de la santé. Qu’il s’agisse de détecter la fraude ou de déployer des IA de diagnostic, la pression est immense pour prouver l’intégrité de leurs systèmes. Ce n’est d’ailleurs pas un hasard si plus d’un tiers (36 %) des décideurs de l’ingénierie et de l’IT placent la fiabilité et la conformité en tête de leurs priorités de développement pour les deux prochaines années.
La mentalité « avancer vite pour disrupter le marché » fonctionne dans certains recoins de la Silicon Valley, mais elle n’a pas sa place dans les systèmes qui exigent précision et responsabilité. Les décideurs de nombreux secteurs reconnaissent en effet que la technologie ne peut plus être une « boîte noire ». Des géants comme Microsoft, avec sa norme d’IA responsable, Google et ses « model cards », ou IBM et ses « AI Factsheets », ouvrent la voie. Leurs initiatives visent à démystifier la conception, l’entraînement et la vérification des systèmes, posant les jalons d’une transparence indispensable.
Maximiser la complémentarité IA-humain
La transparence et la responsabilité sont donc des valeurs sur lesquelles personne ne doit faire de concessions. C’est aussi pourquoi seuls 33 % des dirigeants déclarent que leurs entreprises divulguent leur cadre de gouvernance de l’IA, même si les employés et les consommateurs estiment que c’est important. Dans des secteurs comme la santé, le droit et la finance, où la moindre erreur peut avoir d’énormes conséquences, la demande d’une « IA digne de confiance » s’accélère. C’est là que la collaboration avec des experts verticaux et des organismes professionnels peut faire toute la différence.
Les entreprises ne doivent pas se lancer dans une course à l’IA absolue, attirées par les gros titres du moment. Il est en effet essentiel de se concentrer sur ce dont les entreprises ont réellement besoin : une IA à laquelle elles peuvent faire confiance, des systèmes sur lesquels elles peuvent compter et des partenariats fiables qui durent. Il s’agit ici de savoir quand innover, et quand prendre du recul, écouter et protéger ses intérêts. Si la confiance n’est pas une fonctionnalité du produit, elle doit être son architecture. C’est précisément ici que se fera la différence pour celles qui prospéreront après le boom de l’IA.
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Par Aaron Harris, CTO chez Sage
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