Données – et non l’IA – sont la clé

L’intelligence artificielle est devenue si profondément ancrée dans les entreprises que presque toutes les opérations ont été impactées par la technologie d’une manière ou d’une autre. Et en regardant l’utilisation de l’IA en particulier, nous voyons les organisations plonger dans de nouvelles formes d’IA pour innover et itérer sur les systèmes existants. En fait, une récente étude des dirigeants IT a constaté que 98 % d’entre eux utilisent déjà des agents d’IA pour orchestrer des cas d’utilisation de GenAI ou prévoient de le faire dans un avenir proche.

Au milieu de l’explosion d’outils et de technologies d’IA qui ont émergé au cours des dernières années, les agents d’IA sont rapidement devenus l’un des plus populaires. Ces agents aident les organisations à faire tout et n’importe quoi – de l’amélioration de l’expérience client et du support à l’automatisation des processus internes ou à l’optimisation des modèles de GenAI existants déjà en cours d’utilisation. Mais mettre à l’échelle les nombreux avantages des agents d’IA, et de l’IA en général, dans toute l’entreprise n’est pas sans difficulté.

La raison pour laquelle de nombreuses organisations luttent avec l’IA, et les agents d’IA en particulier, à grande échelle, tient à la confiance, et non à la technologie. Les agents d’IA, par nature, fonctionnent sur une multitude de systèmes. Partout où se trouvent ces systèmes, il est plus que probable qu’ils dépendent de données extrêmement sensibles – qu’il s’agisse d’un volume énorme de données client, d’informations médicales ou de données bancaires et financières. C’est là que se pose le problème. Intégrer des quantités massives de données dans n’importe quel modèle d’IA, sans les infrastructures de confidentialité et de sécurité des données appropriées, laisse les entreprises avec un risque important.

Quelle que soit la sortie d’un modèle d’IA, elle n’est utile que si les données qui l’ont formé peuvent être considérées comme fiables. Mais il s’agit de bien plus que de s’assurer simplement que les données sont sécurisées. Surtout avec les agents d’IA, il y a une grande autonomie impliquée dans la façon dont ces modèles fonctionnent. S’assurer qu’ils sont équipés d’une compréhension de qui devrait accéder aux données, quand elles devraient être accessibles et comment, est essentiel pour établir la confiance.

Surmonter les complications de confidentialité des données n’est pas impossible, cependant. Avec les bonnes politiques de données, la gouvernance des métadonnées, les API et les cadres d’autorisation d’entreprise de niveau entreprise en place, les dirigeants IT d’entreprise peuvent s’assurer que les données qui alimentent leur IA sont sécurisées et dignes de confiance.

Examinons cela de plus près.

Naviguer dans la confidentialité des données et le besoin d’IA à grande échelle

L’un des objectifs plus larges de l’intégration d’agents d’IA dans une entreprise est de rationaliser les flux de travail à travers les opérations et les systèmes. Mais le faire sans aucune protection pourrait involontairement exposer des données sensibles en cours de route. À une époque où les violations de données et les attaques malveillantes évoluent constamment, toute donnée qui est exposée ou accessible par des utilisateurs non autorisés pourrait signifier un désastre – non seulement pour une initiative d’IA, mais pour toute l’entreprise. Le coût moyen d’une violation de données est supérieur à 4 millions de dollars en 2025, selon IBM. L’adoption de l’IA s’accélère rapidement, laissant souvent la gouvernance et la sécurité dans la poussière alors que les dirigeants d’entreprise poussent pour plus d’innovation, de profondeur d’analyse et de nouvelles opportunités de croissance. Mais même si l’adoption de l’IA s’envole, les politiques et les exigences réglementaires évoluent pour suivre le rythme et s’assurer que les données restent sécurisées.

De GDPR à CCPA et même des politiques de longue date comme 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 quantités de données, lorsqu’ils sont laissés sans contrôle, invitent à un risque accru. Lorsque les modèles d’IA s’étendent à tous ces systèmes internes, les données sensibles sont souvent déplacées et accessibles dans le processus. Lorsqu’il s’agit de données, les agences réglementaires du monde entier mettent l’accent sur la garantie de la confidentialité, d’une gouvernance efficace et d’une sécurité robuste.

Des politiques plus récentes comme DORA – un ensemble de lignes directrices pour la gestion des risques liés aux TIC pour les entreprises de services financiers opérant dans l’UE – exigent explicitement une classification et un signalement des incidents liés aux TIC, y compris ceux qui affectent la confidentialité, l’intégrité ou la disponibilité des données. Et même si cette politique a un accent principal sur la résilience opérationnelle, les implications s’étendent également à l’adoption de l’IA. Lorsque davantage d’initiatives d’IA, y compris celles avec des agents d’IA, puisent dans les données à l’échelle de l’entreprise, le risque d’accès non autorisé augmente. Si un projet d’IA entraîne la perte ou l’exposition de données, des réglementations comme celles-ci deviendraient rapidement pertinentes.

Avec tant en jeu, il est important que les organisations d’entreprise 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 construire une fondation qui repose sur une gouvernance efficace, avec des garde-fous solides et des règles exécutoires qui définissent ce que les agents peuvent et ne peuvent pas faire. Au cœur de cette fondation se trouve la gouvernance des données – les politiques, les normes et les structures de haut niveau qui gèrent de manière responsable l’utilisation des données dans l’organisation. Ces politiques s’assurent que les agents ne dépassent pas leurs rôles, qu’ils n’accèdent pas à des ensembles de données restreints ou ne déclenchent pas de processus sans surveillance humaine.

La mise en œuvre d’une politique de gouvernance des données robuste devrait commencer par quelques points clés. Cela inclut la responsabilité et la propriété, la qualité et la cohérence des données, la sécurité et la confidentialité, la conformité et la traçabilité, ainsi que la transparence et la traçabilité.

Avec ces points comme fondation sous-jacente de la gouvernance, les dirigeants d’entreprise gagnent un contrôle accru sur la prise de décision, une confiance accrue dans leurs données et un risque réglementaire réduit posé par les silos de données. Cela est réalisé en tirant parti de capacités telles que la gestion des métadonnées, la classification des données et la traçabilité pour améliorer la transparence et la visibilité de qui, ou quels outils d’IA, peuvent accéder. Chacun de ces mécanismes permet aux entreprises de retracer l’origine des données, la façon dont elles circulent et la façon dont elles sont transformées.

La technologie est importante, mais la confiance est primordiale

Chaque fois qu’un nouveau modèle d’IA ou une innovation émerge, l’adoption explose. Mais avec toute initiative d’IA, des risques apparaissent – même si ce n’est pas toujours là où on pourrait le penser. Les défis techniques qui entravent souvent l’adoption de nouveaux outils ne sont pas toujours les coupables derrière une intégration d’IA lente. Souvent, cela se résume aux données. Plus précisément, à la confiance dans ces données et aux préoccupations concernant la confidentialité. Puisque l’IA évolue si rapidement, il peut parfois être un défi de s’assurer que des éléments tels que les contrôles d’accès, la gouvernance des données, la traçabilité et la conformité suivent le rythme.

La gouvernance est un aspect important de la confiance, mais elle nécessite également des évaluations efficaces. Surtout dans l’IA agente, il existe encore un grand écart dans les évaluations normalisées, pourtant elles sont essentielles pour prouver que les systèmes se comportent de manière fiable et sécurisée.

Que vous souhaitiez optimiser les performances des systèmes internes, améliorer la détection de la fraude ou simplement rendre l’expérience client plus fluide pour les clients, les meilleurs agents d’IA, et les initiatives d’IA dans leur ensemble, sont tous construits sur une fondation de données fiables, de confidentialité et de sécurité.