Les données, et non l'IA, sont la clé

L'intelligence artificielle est tellement ancrée dans les entreprises que presque toutes leurs opérations ont été impactées d'une manière ou d'une autre par cette technologie. En ce qui concerne l'utilisation de l'IA en particulier, nous voyons des organisations se lancer dans de nouvelles formes d'IA pour innover et itérer sur les systèmes existants. D'ailleurs, une étude récente a révélé que enquête des responsables informatiques ont constaté que 98 % d'entre eux utilisent déjà l'IA agentique pour orchestrer les cas d'utilisation de GenAI ou prévoient de le faire dans un avenir proche.

Face à l'explosion des outils et technologies d'IA ces dernières années, les agents IA sont rapidement devenus parmi les plus populaires. Ces agents aident les organisations à tout faire : améliorer l'expérience client et le support, automatiser les processus internes ou optimiser les modèles GenAI déjà en place. Cependant, déployer les nombreux avantages des agents IA, et de l'IA en général, à l'échelle de l'entreprise ne se fait pas sans difficulté.

La difficulté rencontrée par de nombreuses organisations avec l'IA, et les agents IA en particulier, à grande échelle réside dans la confiance, et non dans la technologie. Les agents IA, par nature, interagissent avec une multitude de systèmes. Où que ces systèmes soient situés, il est fort probable qu'ils dépendent de données hautement sensibles, qu'il s'agisse d'un volume important de données clients, d'informations médicales ou de données bancaires et financières. C'est là que réside le problème. Intégrer des volumes massifs de données à un modèle d'IA, sans infrastructure de sécurité et de confidentialité adéquate, expose les entreprises à des risques importants.

Quel que soit le résultat d'un modèle d'IA, il n'est utile que si les données qui l'ont entraîné sont fiables. Mais il ne s'agit pas seulement de garantir la sécurité des données. En particulier avec les agents d'IA, le fonctionnement de ces modèles implique une grande autonomie. S'assurer qu'ils comprennent qui peut accéder aux données, quand et comment, est essentiel pour instaurer la confiance.

Surmonter les difficultés liées à la confidentialité des données n'est cependant pas impossible. Grâce à des politiques de données, une gouvernance des métadonnées, des API et des cadres d'autorisation adaptés à l'entreprise, les responsables informatiques des entreprises peuvent garantir la sécurité et la fiabilité des données qui alimentent leur IA.

Regardons de plus près.

Gérer la confidentialité des données et la nécessité d'une IA à grande échelle

L'un des objectifs généraux de l'intégration d'agents d'IA au sein d'une entreprise est de rationaliser les flux de travail entre les opérations et les systèmes. Cependant, sans aucune protection, cette intégration pourrait exposer par inadvertance des données sensibles. À l'heure où les violations de données et les attaques malveillantes sont en constante évolution, toute donnée exposée ou consultée par des utilisateurs non autorisés pourrait être catastrophique, non seulement pour une initiative d'IA, mais pour l'ensemble de l'entreprise. Le coût moyen d'une violation de données est supérieur à 4 millions de dollars À partir de 2025, selon IBM. L'adoption de l'IA s'accélère rapidement, laissant souvent la gouvernance et la sécurité de côté, tandis que les dirigeants d'entreprise recherchent davantage d'innovation, des connaissances approfondies et de nouvelles opportunités de croissance. Mais même si l'adoption de l'IA explose, les politiques et exigences réglementaires évoluent pour suivre le rythme et garantir la sécurité des données.

Depuis la gare de Cannes, l’hôtel est à GDPR à la CCPA Même avec des politiques de longue date comme la loi HIIPA, les complications réglementaires posent un défi complexe pour la mise à l'échelle des agents d'IA. Les outils d'IA qui nécessitent de vastes volumes de données, s'ils ne sont pas contrôlés, présentent des risques accrus. L'intégration des modèles d'IA à tous ces systèmes internes entraîne souvent des déplacements et des accès à des données sensibles. En matière de données, les organismes de réglementation du monde entier accordent une importance croissante à la protection de la confidentialité, à une gouvernance efficace et à une sécurité renforcée.

Des politiques plus récentes comme DORA— un ensemble de lignes directrices sur la gestion des risques informatiques pour les entreprises de services financiers opérant dans l'UE — exige explicitement la classification et le signalement des incidents informatiques, notamment ceux qui impactent la confidentialité, l'intégrité ou la disponibilité des données. Si cette politique met l'accent sur la résilience opérationnelle, ses implications s'étendent également à l'adoption de l'IA. À mesure que de plus en plus d'initiatives d'IA, notamment celles faisant appel à des agents, exploitent les données à l'échelle de l'entreprise, le risque d'accès non autorisé augmente. Si un projet d'IA devait entraîner la perte ou l'exposition de données, de telles réglementations deviendraient rapidement pertinentes.

Avec de tels enjeux, il est important que les entreprises ne perdent pas de vue l’importance de la sécurité, de la gouvernance et de l’accès aux données.

Construire les fondations pour alimenter les agents d'IA

Les entreprises doivent bâtir des fondations solides, ancrées dans une gouvernance efficace, avec des garde-fous solides et des règles applicables définissant les actions autorisées et interdites des agents. Au cœur de ces fondations se trouve la gouvernance des données : les politiques, normes et structures de haut niveau qui encadrent l'utilisation responsable des données au sein de l'organisation. Ces politiques garantissent que les agents ne dépassent pas leurs fonctions, que ce soit en accédant à des ensembles de données restreints ou en lançant des processus sans supervision humaine.

La mise en œuvre d'une politique de gouvernance des données solide doit commencer par quelques points clés. Parmi ceux-ci figurent la responsabilité et la propriété, la qualité et la cohérence des données, la sécurité et la confidentialité, la conformité et l'auditabilité, ainsi que la transparence et la traçabilité.

En s'appuyant sur ces points comme fondement de la gouvernance, les dirigeants d'entreprise acquièrent un meilleur contrôle sur la prise de décision, une plus grande confiance dans leurs données et une réduction des risques réglementaires liés aux silos de données. Pour ce faire, ils exploitent des fonctionnalités telles que la gestion des métadonnées, la classification et la traçabilité des données pour améliorer la transparence et la visibilité sur les personnes et les outils d'IA qui y ont accès. Chacun de ces mécanismes permet aux entreprises de retracer l'origine, la circulation et la transformation des données.

La technologie est importante, mais la confiance est primordiale

Chaque fois qu'un nouveau modèle ou une innovation d'IA fait son apparition, son adoption explose. Cependant, toute initiative d'IA engendre des risques, même si ceux-ci ne sont pas toujours là où l'on pourrait le penser. Les difficultés techniques qui freinent souvent l'adoption de nouveaux outils ne sont pas toujours responsables de la lenteur de l'intégration de l'IA. Souvent, tout se résume aux données, notamment à la confiance qu'elles inspirent et aux préoccupations en matière de confidentialité. L'IA évoluant si rapidement, il peut parfois s'avérer difficile de garantir que des aspects tels que les contrôles d'accès, la gouvernance des données, la traçabilité et la conformité suivent ce rythme.

La gouvernance est un élément important de la confiance, mais elle requiert également des évaluations efficaces. En particulier dans le domaine de l'IA agentique, il existe encore un manque important d'évaluations standardisées, pourtant essentielles pour prouver la fiabilité et la sécurité des systèmes.

Que vous souhaitiez optimiser les performances des systèmes internes, améliorer la détection des fraudes ou simplement rendre l'expérience client plus fluide, les meilleurs agents d'IA et les meilleures initiatives d'IA dans leur ensemble reposent tous sur une base de données fiables, de confidentialité et de sécurité.