A l’heure ou les initiatives IA sont omniprésentes dans les organisations, leur gouvernance est encore souvent faible ou inexistante; cette situation affecte l’efficacité et la réussite des projets, et expose l’entreprise à des risques.
La mise en place d’une gouvernance IA, qui s’appuie sur la gouvernance existante, est un jalon indispensable pour la mise en place à l’échelle de l’IA d’entreprise.
La gouvernance de la donnée
Pour valoriser vos données avec des initiatives IA, ces données doivent répondre à un ensemble de critères, au risque de mettre en place des projets couteux sans résultats tangibles.
- Maîtriser les enjeux business et la compréhension métier de la donnée grâce au Business Catalog. Une des premières causes d’échec des projets IA est le manque de cohérence avec les besoins métier.
- Comprendre d’où vient la donnée et quel est son cycle de vie, avec le Data Catalog et la cartographie de votre SI data
- Avoir des données dont la qualité est maitrisée et connue.
La gouvernance spécifique de l’IA
Les bénéfices de l’IA sont nombreux mais les risques sont importants, notamment avec les initiative isolées et le shadow IT. La gouvernance des projets IA est fondamentale
- Pour la conformité règlementaire . L’EU AI Act qui régit spécifiquement l’IA, impose une déclaration et une classification. En outre, les règlements existants, comme le RGPD s’appliquent également aux traitements de données via IA.
- Pour l’alignement et la transversalité dans l’organisation. Les projets IA doivent s’aligner avec les politiques, les standards et la stratégie globale. La gouvernance IA dans Meta Analysis permet de cadrer les projets, de rendre visible les travaux réalisés, et de permettre que les initiatives locales soient visibles et conformes aux pratiques globales.
- Pour la compréhension et la transparence. En décrivant les projets IA et en les liant avec les concepts métier et les données source, ils deviennent compréhensibles et explicables, ce qui est essentiel pour bâtir la confiance.
