Risques de l'IA : comment unir gouvernance, conformité et sécurité sur des marchés réglementés

Bien qu’ils représentent un grand potentiel pour automatiser les tâches, réduire les coûts et augmenter la productivité, les outils d’intelligence artificielle (IA) peuvent également présenter des risques. Surtout sur les marchés réglementés, cette technologie peut affecter la gouvernance, la conformité et même la réputation de l’entreprise. 

Avec l’IA, la capacité à traiter l’information, prédire des tendances et automatiser des décisions complexes est devenue un facteur concurrentiel non négociable. Cependant, cette course à l’innovation apporte une nouvelle couche complexe de responsabilité. 

L’origine de ces problèmes réside souvent dans la rapidité d’adoption de la technologie dans les entreprises, dépassant la maturité des structures de gouvernance de l’IA conçues pour la contrôler. 

En d’autres termes, les organisations du monde entier intègrent des algorithmes dans des processus critiques, souvent sans protection adéquate contre les défaillances, les biais ou les vulnérabilités de sécurité. 

Selon McKinsey, l’adoption de l’IA dans les entreprises a bondi à plus de 72 % dans le monde en 2024. Cependant, la même étude révèle que seulement 18 % de ces organisations ont constitué un conseil ou un comité officiel dédié à la gouvernance de l’IA au cours de l’année écoulée. 

Parallèlement, une enquête menée par le cabinet de conseil Deloitte montre que la conformité réglementaire est devenue le principal obstacle à l’adoption de l’intelligence artificielle. 

Dans ce nouveau scénario, les cadres et managers doivent comprendre que l’utilisation de l’IA sans « rampes de sécurité » (c’est-à-dire sans processus standardisés ni gouvernance robuste) transforme la technologie d’un atout stratégique en un danger réglementaire. 

Lisez la suite et découvrez comment transformer la gestion des risques par intelligence artificielle en un pilier de durabilité et de conformité pour votre entreprise. 

Quels sont les risques de l’IA pour les marchés régulés ? 

L’adoption de l’intelligence artificielle dans l’environnement corporatif n’est plus une question de « si », mais de « comment » et « à quelle vitesse ». Cependant, la rapidité de l’innovation a engendré une série de vulnérabilités. 

L’université de Stanford souligne que le nombre d’incidents éthiques et de défaillances de sécurité signalées impliquant l’IA a augmenté de 56,4 % en 2024 par rapport à l’année précédente. Et ce chiffre tend à continuer d’augmenter à mesure que l’adoption non structurée de la technologie amplifie proportionnellement l’ampleur des erreurs. 

Cela s’explique par le fait que le fonctionnement de l’intelligence artificielle est fondamentalement différent de celui des autres outils. Contrairement aux logiciels traditionnels, qui fonctionnent selon des règles déterministes (si X, alors Y), les modèles d’IA — en particulier ceux génératifs et d’apprentissage profond — introduisent des variables probabilistes qui remettent en question les méthodes conventionnelles de contrôle. 

Par conséquent, ignorer les nuances de ces nouveaux vecteurs de risque constitue, en soi, le plus grand danger pour un manager axé sur la conformité et la gouvernance. Ci-dessous, nous détaillons les quatre risques critiques nécessitant une attention immédiate de la gouvernance d’entreprise. 

1. Biais algorithmiques et risque réputationnel 

L’IA apprend à partir des données historiques. Par conséquent, si ces données contiennent des biais structurels et/ou des biais (que ce soit dans les processus d’embauche, l’octroi de crédit ou l’analyse des risques), cela peut amener l’algorithme à prendre de mauvaises décisions. Dans ces cas, le risque n’est pas seulement éthique, mais aussi légal. 

C’est pourquoi, selon Stanford, la confiance mondiale dans le fait que les systèmes d’IA soient impartiaux et exempts de discrimination est en déclin : seulement 47 % des personnes estiment que les entreprises d’IA protègent leurs données et agissent de manière éthique. 

Dans le cas des entreprises réglementées, cela transcende le débat éthique et devient un problème juridique et d’image. Les décisions discriminatoires automatisées peuvent entraîner de lourdes sanctions et des dommages irréparables à la confiance de la marque sur le marché. 

Pour minimiser ce risque, il est essentiel de disposer de modèles d’algorithmes d’intelligence artificielle responsable (RAI) conformes à des normes telles que ISO 27001 et ISO 42001. 

Ainsi, la technologie inclut des concepts tels que : 

• Intimité, 

• Gouvernance des données, 

• impartialité, 

• Transparence, 

• explicabilité. 

Ainsi, votre entreprise est moins susceptible d’utiliser l’IA sous un biais biaisé. 

2. Sécurité de l’information et phénomène de « l’IA fantôme » 

La démocratisation des outils d’intelligence artificielle générative a créé un défi invisible : l’IA de l’ombre. Les employés, dans leur quête de productivité, peuvent involontairement fournir des données confidentielles, des stratégies commerciales ou des informations protégées par le secret industriel aux modèles publics. 

Sans politique claire et outils de surveillance, l’organisation court le risque d’expropriation de la propriété intellectuelle et de violation de la législation sur la protection des données. Après tout, une fois que l’information est saisie dans ces plateformes, elle devient souvent partie intégrante du domaine d’entraînement du modèle externe. 

Cela représente une arme à double tranchant pour les entreprises opérant dans des environnements hautement réglementés : 

• parallèlement, selon un rapport du cabinet de conseil IBM, le coût moyen mondial d’une violation de données a atteint 4,4 millions de dollars US… 

• … l’utilisation de l’IA pour la sécurité peut permettre aux entreprises disposant d’une gouvernance intégrée d’économiser jusqu’à 1,9 million de dollars. 

Pour garantir que votre entreprise puisse tirer parti de l’intelligence artificielle sans prendre de risques de sécurité, adoptez des mesures telles que : 

• créer une politique de gouvernance de l’IA et établir un comité IA (impliquant des domaines tels que CISO, Chief Data Officer, Juridique et Business) pour les approbations, risques et indicateurs liés à cette technologie. 

• institut des protections spécifiques à l’injection et à l’abus de prompts, telles que la désinfection rapide, l’utilisation ségréguée du contexte Windows  , ainsi que les garde-corps et filtres de réponse qui détectent les demandes d’exfiltration. 

• organiser des formations et former les employés aux  risques liés à l’IA parallèle  (définir ce qui est autorisé et comment signaler les outils non autorisés, par exemple). 

• réalisez des simulations  de phishing générées par IA pour former les employés à utiliser la même technologie au profit de la défense de l’entreprise. 

3. Hallucinations et défaillances de la qualité des données 

L’éloquence de l’intelligence artificielle ne doit pas être confondue avec la capacité à dire la vérité et à ne jamais commettre d’erreurs. Les modèles de langage sont susceptibles d’avoir des « hallucinations » ; c’est-à-dire qu’ils peuvent générer de fausses informations présentées avec une confiance totale. C’est pourquoi, selon Forbes, l’inexactitude est la principale préoccupation pour 76 % des consommateurs. 

Dans des environnements où la précision est obligatoire, s’appuyer aveuglément sur  des informations non vérifiées peut entraîner de graves erreurs opérationnelles. Par exemple, dans des secteurs comme les services financiers et la pharmaceutique, une « hallucination » documentaire peut entraîner un non-respect des normes réglementaires, entraînant de lourdes amendes. 

N’oubliez donc pas que l’intégrité des données de sortie est tout aussi cruciale que celle des données d’entrée. Sans validation, l’IA devient un générateur de bruit stratégique. 

4. Le manque de traçabilité 

Peut-être que le point le plus critique pour la conformité est la traçabilité. De nombreux modèles avancés d’IA fonctionnent comme des « boîtes noires » : nous savons ce qui est entré et ce qui est sorti, mais le processus de décision interne est inimaginable. Comme le montre l’Indice de Transparence du Modèle Fondation , le score moyen pour les entreprises d’IA était de 40 % en 2025 (en baisse par rapport à 58 % en 2024). 

De plus, pour les audits et les organismes de réglementation, ne connaître que le résultat d’un processus ou d’une prise de décision ne suffit pas. Il est nécessaire de prouver le chemin menant à ce résultat — et de suivre chaque étape. 

L’incapacité à suivre et à justifier la manière dont une décision automatisée a été prise crée un manque d’audit inacceptable pour les certifications ISO et les réglementations strictes du secteur. 

Comment créer des contrôles internes pour atténuer les risques liés à l’IA ? 

Une atténuation efficace de ces dangers exige que les outils d’intelligence artificielle cessent d’être considérés comme un « projet informatique isolé » et commencent à être gérés du point de vue des systèmes de gestion intégrés. La récente publication de la norme ISO/IEC 42001:2023 — la première norme internationale pour les systèmes de gestion de l’IA — a marqué le début d’une nouvelle ère de maturité et d’exigences d’entreprise et apporte une structure pour construire la gouvernance de cette technologie. 

La première étape consiste à comprendre que la mise en place des contrôles internes n’est pas qu’une simple bureaucratie. Cette action est la seule façon de transformer l’aléatoire algorithmique en prévisibilité commerciale. 

Voici comment procéder dans votre entreprise. 

1. Stipuler une structure de protection  

La gouvernance de l’IA n’a pas à être (et ne devrait pas) inventée de toutes pièces. Il existe des cadres solides qui offrent déjà une feuille de route vers la conformité. Les principales sont : 

• ISO/IEC 42001 : Cette norme se concentre sur le processus organisationnel, établissant des exigences pour évaluer les impacts, traiter les risques et surveiller la performance continue des systèmes d’IA. 

• IA TRiSM (Trust, Risk, and Security Management) : Gartner présente ce concept comme un ensemble de pratiques pour la transparence des modèles et des applications, la détection d’anomalies de contenu, la protection des données par IA, la surveillance et les opérations des modèles et applications, la résistance aux attaques adversaires et la sécurité des applications IA. 

2. Adopter la supervision comme filtre de qualité 

L’intelligence artificielle doit fonctionner comme un copilote, et non comme un remplacement autonome dans des processus critiques. Le concept d’humain dans la boucle insère la validation d’un expert avant que la décision de l’IA ne soit prise en charge. 

Par conséquent, identifiez tous les processus et décisions essentiels de votre opération qui utilisent un outil d’IA et assurez-vous que ces étapes seront supervisées par un humain qualifié pour signaler les corrections, modifications et vérifications de ce qui a été produit par la technologie. 

3. Standardiser le cycle de vie des outils d’IA 

Tout comme la fabrication dispose de lignes de montage contrôlées par la qualité, l’IA nécessite ModelOps. Cela garantit que le modèle n’est pas seulement « lancé » mais continuellement audité pour ses performances. De cette façon, vous évitez la dérive des données lorsque l’IA perd en précision avec le temps. 

Puisque les fournisseurs de technologies (comme OpenAI, Google, DeepSeek et d’autres) ne sont pas toujours totalement transparents, il revient à votre entreprise de créer des contrôles internes de test. Ces points de contrôle servent à valider les résultats avant qu’ils n’impactent le client final. 

4. Gérer la documentation et garantir la traçabilité 

Dans les audits de conformité, l’absence d’enregistrement est synonyme de non-conformité. Pour éviter cette situation, il est essentiel de créer des contrôles internes garantissant que chaque décision automatisée est traçable vers un  ensemble de données  spécifique et une version approuvée du modèle. 

Si votre entreprise n’adopte pas ces mesures, elle risque non seulement de subir des pertes de qualité dans son exploitation, mais aussi de recevoir des sanctions de la part des organismes de régulation. La loi européenne sur l’IA, un repère réglementaire mondial dans ce domaine, prévoit des amendes pouvant atteindre 7 % du chiffre d’affaires mondial (soit 35 millions d’euros) pour les entreprises adoptant des pratiques d’IA considérées comme interdites. 

Comment les systèmes intégrés atténuent-ils les risques liés à l’intelligence artificielle ? 

Pour l’exécutif d’un secteur réglementé, l’excellence ne réside pas seulement dans l’intention de se conformer, mais aussi dans sa capacité de preuve en matière de preuve. En ce sens, la gestion des risques par IA échoue lorsqu’elle est fragmentée en tableaux isolés ou en outils de niche. 

La véritable atténuation ne se produit que lorsque la gouvernance est orchestrée par des systèmes de gestion intégrés, tels qu’un GRC. L’automatisation de la gouvernance est la seule réponse évolutive à la complexité des nouveaux modèles d’IA. 

Centralisation avec une « source unique de vérité » 

L’intelligence artificielle n’est fiable que dans la mesure des données qui la nourrissent. La dispersion de l’information est le terrain fertile pour les incohérences et les « hallucinations ». Les systèmes intégrés (comme SoftExpert Suite) garantissent que les modèles consomment des données propres, approuvées et uniques, éliminant ainsi les silos d’information. 

Flux de travail d’approbation et de traçabilité 

Pour lutter contre « l’IA de l’ombre », un système intégré impose des barrières de qualité automatisées. Avec ce type de solution, aucun modèle ne passe en production sans passer par un flux de travail nécessitant des preuves de tests de biais et l’approbation du département de conformité. 

Surveillance continues via IA TRiSM 

Les risques liés à l’IA sont dynamiques, donc un modèle sûr aujourd’hui pourrait être dévié demain. La gestion intégrée vous permet de connecter directement les indicateurs de performance technique de l’IA aux indicateurs clés de risque d’entreprise (ERM), déclenchant des alertes automatiques aux responsables en cas d’anomalie. 

Conclusion 

L’intelligence artificielle représente indéniablement le plus grand levier de productivité de cette décennie. Cependant, pour les organisations qui soutiennent l’économie mondiale, telles que l’énergie, la finance, la santé et l’industrie, l’innovation incontrôlée est une invitation à l’effondrement. 

La bonne nouvelle, c’est que vous pouvez désormais identifier les risques de l’IA avec ses biais, ses hallucinations et son opacité. De plus, il est important de se rappeler qu’il ne s’agit pas seulement de problèmes techniques, mais de défis de gouvernance nécessitant une réponse structurelle. 

L’adoption de cadres tels que l’ISO 42001, combinée à la supervision humaine (Human-in-the-loop) et soutenue par des plateformes de gestion robustes, constitue le trépied de « l’IA responsable ». 

Dans ce nouveau scénario, le rôle du leader moderne n’est pas d’arrêter le progrès, mais de construire les voies sûres qu’il doit franchir. La technologie doit accélérer votre activité, mais c’est sa gouvernance intégrée qui garantit qu’elle reste sur la bonne voie, protégée contre les responsabilités réglementaires et les dommages à la réputation. 

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Foire aux questions sur les risques liés à l’IA