L'adoption de l'IA s'accélère, tant et si bien que la plupart des services informatiques ne parviennent pas à suivre. L'écart se creuse, et c'est là, entre la mise en œuvre et la supervision, que les choses commencent à mal tourner. Alors que 86 % des professionnels de l'informatique signalent que les retards en matière d'assistance conduisent à des solutions de contournement dangereuses pour les utilisateurs et que 84 % des responsables informatiques constatent que les techniciens sont de plus en plus nombreux à être en burnout, la pression exercée pour déployer rapidement les outils d'IA éclipse souvent le travail, tout aussi important, qui consiste à les gérer efficacement.

Les responsables informatiques qui parviennent à déployer l'IA à grande échelle sont ceux qui intègrent la gouvernance à leur stratégie dès le premier jour. Ils gardent le contrôle tout en profitant des gains de productivité offerts par l'IA grâce à des mises en œuvre où la gouvernance a été réfléchie en amont.

Il s'agit là d'une partie de ce que nous appelons l'IT Complexity Crunch, ou crise de complexité informatique. Les systèmes gagnent en complexité, les ressources allouées ne sont pas plus importantes et les attentes augmentent, ce qui oblige les responsables informatiques à repenser leurs modèles d'exploitation. Comme expliqué dans le guide de modernisation du responsable informatique, les entreprises qui déploient efficacement l'IA agentique ne se contentent pas de mettre en œuvre de nouveaux outils. Elles transforment la manière même dont l'informatique crée de la valeur.

Dans cet article, nous aborderons les risques de l'IA lorsqu'elle n'est pas associée à une stratégie de gouvernance, mais aussi les cadres pratiques qui permettent d'assurer une surveillance efficace et les stratégies qui ouvrent la voie à une plus large adoption de l'IA qui ne sacrifie ni la visibilité, ni la sécurité.

L'importance de la gouvernance de l'IA : risques, conformité et contrôle

La gouvernance de l'IA est un cadre constitué de politiques, de processus et de contrôles qui déterminent la manière dont les outils d'IA sont exploités au sein d'une entreprise. Ce cadre définit les champs d'action de l'IA, les données auxquelles elle a accès et le moment où l'humain intervient pour prendre la décision finale.

Sans gouvernance, tout déploiement de l'IA peut entraîner une perte de visibilité et de contrôle. Vous gagnerez peut-être en rapidité, mais vous ne pourrez plus garantir que l'IA est utilisée dans des limites acceptables, ce qui vous rendra vulnérable à davantage de menaces. Les responsables informatiques qui parviennent à étendre l'IA à l'ensemble de leur entreprise ne sont pas nécessairement ceux qui l'adoptent le plus rapidement, mais ceux qui intègrent dès le départ un processus de gouvernance sécurisée à leur stratégie.

Pour les équipes informatiques, la gouvernance remplit trois fonctions essentielles :

• Stabilité opérationnelle : la gouvernance empêche l'IA de perturber les flux de travail critiques ou d'apporter des changements qui entraînent des défaillances en cascade dans le système.
• Posture de sécurité : un cadre clair permet de garder une visibilité sur ce à quoi les outils d'IA accèdent et ce qu'ils traitent, réduisant ainsi le risque d'exposition de données non autorisées.
• Conformité réglementaire : la gouvernance aide les entreprises à répondre aux exigences légales en matière de systèmes automatisés, du RGPD en Europe à la loi HIPAA aux États-Unis en passant par les réglementations spécifiques à chaque secteur d'activité.

→ Pour aller plus loin : le guide de modernisation du responsable informatique explore en profondeur comment les entreprises parviennent à réduire leur volume de tickets de 60 à 70 % tout en mettant en œuvre en toute sécurité l'automatisation alimentée par l'IA. Télécharger le guide complet

5 risques critiques d'une adoption incontrôlée de l'IA

Lorsque l'adoption de l'IA se fait sans surveillance, les conséquences sont très variables : elles peuvent aller de simples désagréments à de véritables catastrophes. En anticipant ces risques, les responsables informatiques peuvent prendre des décisions éclairées sur les investissements à réaliser en matière de gouvernance.

L'IA fantôme et l'utilisation d'outils non autorisés

On parle d'IA fantôme lorsque des employés adoptent des outils d'IA à l'insu des services informatiques. Imaginons par exemple qu'un membre de l'équipe d'assistance commence à utiliser un chatbot non approuvé pour rédiger des réponses, ou qu'un technicien se fie à un outil d'IA gratuit pour résoudre des problèmes.

Le problème n'est pas seulement que les services informatiques n'ont pas connaissance de l'usage de ces outils. Le problème, c'est qu'ils ne peuvent pas appliquer de politiques de sécurité cohérentes, contrôler les flux de données ou assurer la conformité des processus lorsque les outils sont utilisés en dehors des cadres officiels. L'IA fantôme fragmente votre gestion informatique et il devient quasiment impossible de sécuriser vos systèmes de façon cohérente. Or, les cadres de sécurité Zero Trust sont spécifiquement conçus pour éviter de telles difficultés.

Violations de la conformité et vulnérabilité des données

Sans gouvernance, l'IA peut exposer par inadvertance des données sensibles ou enfreindre la réglementation. C'est par exemple le cas si un outil d'IA traite des tickets d'assistance contenant des informations personnellement identifiables, des données financières portant sur les clients ou des dossiers médicaux. Si cet outil n'a pas fait l'objet d'un contrôle de conformité au sein de votre entreprise, vous risquez de subir une violation de données qui peut avoir de graves conséquences juridiques et financières.

Même les outils d'IA qui semblent inoffensifs peuvent présenter des lacunes en matière de conformité. Un outil qui résume un texte peut stocker des données de conversation sur des serveurs externes, violant ainsi les exigences de résidence des données qui s'appliquent à votre entreprise.

Perte de visibilité sur les décisions automatisées

Lorsque l'IA prend des décisions de façon autonome sans créer de journaux, les responsabilités sont plus difficiles à identifier en cas de problème. Si un système alimenté par l'IA réaffecte automatiquement des tickets, ajuste des configurations ou fait remonter des problèmes, vous devez savoir pourquoi ces décisions ont été prises.

En l'absence d'un enregistrement des activités et d'un système de transparence appropriés, en cas de difficulté, vous travaillez dans le noir. Si quelque chose ne va pas, il vous est impossible de remonter la chaîne décisionnelle jusqu'à la source. Ce manque de visibilité empêche également d'expliquer le comportement de l'IA en cas d'audit, ou auprès des dirigeants et des utilisateurs concernés.

Plus de surface d'attaque

Sur le plan de la sécurité, les outils d'IA non validés vous exposent à de nouvelles vulnérabilités. Chaque outil constitue une porte d'entrée potentielle pour les menaces, en particulier lorsque les employés utilisent des comptes personnels ou des services gratuits qui ne répondent pas aux normes de sécurité de l'entreprise.

Épuisement des ressources dû à la multitude d'outils

Lorsque les équipes adoptent différents outils d'IA sans se concerter, le service informatique finit par devoir gérer un écosystème fragmenté. Cette situation engendre les mêmes problèmes de complexité et de prolifération technologique que les entreprises tentent de résoudre : fournisseurs multiples, interfaces incohérentes, difficultés d'intégration et mauvaise utilisation des budgets.

Trouver l'équilibre entre l'automatisation avec l'IA et la supervision humaine

Limiter l'usage de l'IA serait contre-productif. Cependant, il convient d'exploiter ses capacités tout en assurant un contrôle humain adapté. Cet équilibre est différent pour chaque entreprise, mais certains principes sont applicables à toutes.

Définir les limites de l'autonomie de l'IA

Toutes les tâches ne présentent pas les mêmes risques. Les entreprises leaders de l'informatique les classent en fonction de leur impact potentiel, puis se servent de cette base pour donner plus ou moins de marge de manœuvre à l'IA :

• Automatisation complète : les tâches de routine à faible risque, comme les notifications de réinitialisation de mot de passe, peuvent être entièrement automatisées.
• Automatisation et journalisation : les processus standard, comme l'acheminement des tickets, sont bien adaptés à l'automatisation dès lors qu'elle fait l'objet d'une journalisation complète.
• Approbation humaine requise : les actions sensibles, comme les modifications des droits d'accès, sont de bonnes candidates à l'approbation humaine.
• Humain uniquement : les décisions critiques, comme la réaction aux incidents de sécurité, restent généralement entièrement pilotées par l'humain.

Cette approche échelonnée permet à l'IA de se charger les tâches à haut volume et à faible risque, tout en garantissant que l'humain garde le contrôle des décisions les plus importantes.

Établir des points de contrôle humain

Même lorsque l'IA gère la majeure partie d'un processus, des points de contrôle stratégiques permettent à l'humain d'intervenir en cas de besoin. En voici quelques exemples :

• Approbation avant que l'IA n'exécute certaines actions
• Passage de relais à l'humain lorsque l'IA n'a pas suffisamment confiance en sa réponse
• Examens programmés des recommandations générées par l'IA

L'essentiel est de placer des points de contrôle là où ils ont un véritable intérêt, sans engorger les systèmes. Si vous en rajoutez trop, l'automatisation perd tout intérêt. À l'inverse, s'ils sont insuffisants, vous risquez de vous retrouver avec des erreurs ou des résultats inattendus.

Former les équipes informatiques à la supervision des outils d'IA

L'IA doit renforcer l'expertise humaine, et non la remplacer. Votre équipe informatique doit comprendre les outils d'IA, savoir quand les résultats ne sont pas fiables, et identifier les cas où une intervention est nécessaire.

Inutile d'être expert en IA, mais il faut la comprendre suffisamment pour repérer les anomalies, remettre en question les recommandations inattendues et surveiller efficacement les processus automatisés.

3 étapes essentielles pour créer un cadre de gouvernance de l'IA

Pour passer de la théorie à la pratique, vous avez besoin d'un cadre structuré. Voici comment en créer un qui évolue à mesure que l'IA prend racine dans votre entreprise.

Créer des politiques d'utilisation de l'IA

Des politiques claires constituent le fondement de tout cadre de gouvernance. Ces documents décrivent les outils approuvés, les cas d'utilisation acceptables, les exigences en matière de traitement des données et les activités interdites.

Lorsqu'elles sont rédigées avec soin, elles comprennent souvent les éléments suivants :

• Liste des outils approuvés : toutes les solutions d'intelligence artificielle approuvées et autorisées, que les employés peuvent utiliser.
• Règles de classification des données : lignes directrices sur les données auxquelles les outils d'IA peuvent ou ne peuvent pas accéder en fonction de leur niveau de sensibilité.
• Responsabilités des utilisateurs : attentes à l'égard des employés qui utilisent l'IA dans leurs processus, y compris les exigences en matière de rapports.
• Procédures de signalement des incidents : marche à suivre pour signaler les erreurs de l'IA, les comportements inattendus ou les problèmes de sécurité potentiels.

Mettre en œuvre des flux d'approbation pour les nouveaux outils d'IA

Avant qu'une nouvelle solution d'IA soit intégrée à votre environnement, elle a tout intérêt à être soumise à un processus d'approbation complet. Il comprend généralement un examen de sécurité, une évaluation de conformité et un test d'intégration technique.

L'objectif n'est pas de créer des obstacles bureaucratiques. Il s'agit de s'assurer que les nouveaux outils sont conformes à vos standards avant qu'ils n'aient accès à vos données ou à vos systèmes. Un processus d'approbation bien conçu permet d'évaluer la plupart des outils en quelques jours, et non en quelques mois.

Mettre en place des pistes d'audit et une surveillance continue

Une piste d'audit est un enregistrement chronologique des actions et décisions de l'IA. Associés à une surveillance en temps réel, ces enregistrements rendent possible une gouvernance proactive et une réaction rapide en cas d'incident.

Une surveillance efficace se penche sur les éléments suivants :

• Les actions réalisées par l'IA
• Les données auxquelles elle accède
• Les décisions qu'elle prend
• Si ces décisions sont conformes aux attentes

Lorsque des anomalies surviennent, vous devez en être informé immédiatement, et non les découvrir lors d'un examen trimestriel qui n'arrivera que bien plus tard.

Stratégies pour déployer l'IA dans la gestion informatique sans perdre le contrôle

Une fois que vous avez établi une base de gouvernance, vous pouvez commencer à étendre l'utilisation de l'IA à l'ensemble de votre exploitation informatique. L'important, c'est de procéder à un déploiement réfléchi et contrôlé, et de respecter les politiques que vous avez mises en place.

Commencer par des processus à fort impact et à faible risque

Commencez votre mise en œuvre de l'IA là où son intérêt est évident et les risques minimes. Voici quelques bons points de départ :

• Acheminement automatisé des tickets
• Alertes de maintenance de routine
• Résumé des articles de la base de connaissances
• Suggestions de diagnostic de premier niveau

Ces cas d'utilisation vous permettent de renforcer la confiance de votre entreprise dans l'IA tout en affinant vos processus de gouvernance. Le succès dans les domaines à faible risque engage une dynamique pour des mises en œuvre plus ambitieuses par la suite.

Intégrer l'IA aux plateformes de gestion unifiée des terminaux

Les plateformes de gestion unifiée des terminaux (UEM) offrent une visibilité et un contrôle centralisés sur l'automatisation pilotée par l'IA pour tous les terminaux. Plutôt que de gérer la gouvernance de l'IA outil par outil, les solutions UEM vous permettent de définir des politiques une seule fois et de les appliquer partout.

Lors de l'évaluation des plateformes UEM, recherchez des capacités intégrées de gouvernance de l'IA. En voici quelques exemples :

• Contrôles granulaires des autorisations
• Journalisation complète pour les audits
• Limites d'automatisation configurables

LogMeIn et la gouvernance de l'IA

Le technicien virtuel de LogMeIn, entraîné avec 5 milliards d'interactions d'assistance, fonctionne en respectant les garde-fous que vous définissez :

• Remédiation automatisée avec journalisation : le technicien virtuel peut résoudre 60 à 70 % des problèmes courants sans intervention humaine (réinitialisation des mots de passe, installation de logiciels, ajustement des autorisations) tout en conservant des pistes d'audit complètes.
• Appel à l'humain : lorsque le niveau de confiance du technicien virtuel tombe en dessous du seuil que vous avez défini, ou lorsque que des problèmes sortent des paramètres approuvés, le système fait automatiquement appel à des techniciens humains avec un contexte de diagnostic complet.
• Limites basées sur des politiques : vous définissez ce à quoi le technicien virtuel peut accéder, les actions qu'il peut entreprendre de manière autonome et les cas qui nécessitent une approbation.
• Surveillance continue : les tableaux de bord en temps réel vous montrent avec précision les actions réalisées par l'IA dans votre environnement.

Avec cette approche de la gouvernance pensée en amont, vous n'avez pas à faire de choix entre une IA efficace et un contrôle complet.

Découvrir comment le technicien virtuel opère dans le respect du cadre de gouvernance dans notre série de webinaires

Suivre les performances à l'aide d'indicateurs clés

Tout élément mesuré est géré. Définissez des indicateurs clés de rendement qui permettent d'évaluer l'efficacité de l'IA et de vérifier que le cadre de gouvernance est respecté.

Voici quelques indicateurs de base à surveiller :

• Taux de précision des décisions prises par l'IA
• Fréquence des exceptions (fréquence à laquelle une intervention humaine est nécessaire)
• Scores d'adhésion au cadre de conformité
• Amélioration du délai de résolution

Ces chiffres vous indiquent si vos investissements dans l'IA portent leurs fruits et si votre cadre de gouvernance fonctionne comme prévu.

Maîtrisez l'IA dans votre environnement informatique

Les responsables informatiques qui considèrent l'IA comme un outil puissant qui nécessite une gestion et non comme une force incontrôlable sont ceux qui parviennent à faire évoluer l'automatisation tout en conservant le niveau de visibilité et de contrôle nécessaire à un usage en toute confiance et où les responsabilités sont clairement identifiées.

Les entreprises qui prospéreront grâce à l'IA ne seront pas celles qui l'adoptent aveuglément ou qui l'évitent complètement. Ce sont celles qui trouveront le bon équilibre, en tirant parti des capacités de l'IA tout en assurant une supervision humaine efficace.

Prêt à moderniser votre exploitation informatique avec une gouvernance de l'IA intégrée ?

Téléchargez le guide de modernisation du responsable informatique.

Vous y trouverez :

• un cadre complet pour passer d'un système axé sur la réaction à une exploitation optimisée par l'IA ;
• des études de cas d'entreprises qui réduisent leurs coûts de 70 % et résolvent 80 % des problèmes dès le premier appel :
• une feuille de route de mise en œuvre en trois phases avec des garde-fous en matière de gouvernance à chaque étape ;
• des critères d'évaluation pour choisir les bonnes solutions.

Télécharger le guide gratuitement

Vous pouvez également découvrir comment les solutions de gestion unifiée des terminaux de LogMeIn appliquent ces principes de gouvernance de façon concrète en demandant une démo.