Tout le monde souhaite l'IA dans la gestion des risques. Peu y sont préparés.

Tout le monde se précipite pour déployer l'IA. Mais en matière de gestion des risques liés aux tiers (TPRM), cette course pourrait bien représenter le plus grand risque de tous.

L'IA repose sur une structure solide : des données fiables, des processus standardisés et des résultats cohérents. Or, la plupart des programmes de gestion des risques liés aux tiers (TPRM) sont dépourvus de ces fondements. Certaines organisations disposent de responsables de la gestion des risques dédiés, de programmes définis et de données numérisées. D'autres gèrent les risques de manière ponctuelle, à l'aide de tableurs et de lecteurs partagés. Certaines sont soumises à un contrôle réglementaire strict, tandis que d'autres acceptent des risques bien plus élevés. Aucun programme n'est identique à un autre, et leur niveau de maturité reste très variable même après 15 ans d'efforts.

Cette variabilité implique que l'adoption de l'IA dans la gestion des risques liés aux programmes (TPRM) ne se fera ni par la rapidité ni par l'uniformité. Elle reposera sur la rigueur, qui commence par une évaluation réaliste de l'état actuel, des objectifs et de la tolérance au risque de votre programme.

Comment savoir si votre programme est prêt pour l'IA

Toutes les organisations ne sont pas prêtes pour l'IA, et c'est normal. Une étude récente du MIT a révélé que… 95 % des projets d'IA générale échouent.Et selon Gartner, 79 % des acheteurs de technologies Ils disent regretter leur dernier achat car le projet n'avait pas été correctement planifié.

Dans le domaine de la gestion des risques liés aux technologies de l'information (TPRM), l'adoption de l'IA ne se fait pas d'un coup. C'est un processus progressif, qui reflète le niveau de structuration, de connexion et de gouvernance de votre programme. La plupart des organisations se situent quelque part sur une courbe de maturité allant d'une approche ad hoc à une approche agile ; identifier votre position est la première étape vers une utilisation efficace et responsable de l'IA.

Dans leurs premières phases, les programmes de gestion des risques sont largement manuels et reposent sur des tableurs, la mémoire institutionnelle et une responsabilité fragmentée. Il existe peu de méthodologie formelle et de supervision cohérente des risques liés aux tiers. Les informations sur les fournisseurs peuvent se trouver dans des échanges de courriels ou dans la mémoire de quelques personnes clés, et le processus fonctionne… jusqu'à ce qu'il dysfonctionne. Dans ce contexte, l'IA aura du mal à distinguer les informations pertinentes des données parasites, et la technologie aura tendance à amplifier les incohérences plutôt qu'à les éliminer.

À mesure que les programmes mûrissent, une structure se met en place : les flux de travail se standardisent, les données se numérisent et la responsabilité s’étend à l’ensemble des services. C’est là que l’IA commence à apporter une réelle valeur ajoutée. Cependant, même les programmes les mieux définis restent souvent cloisonnés, ce qui limite la visibilité et l’analyse.

La véritable préparation se manifeste lorsque les cloisonnements disparaissent et que la gouvernance devient partagée. Des programmes intégrés et agiles connectent les données, l'automatisation et la responsabilisation à l'échelle de l'entreprise, permettant à l'IA de s'imposer, de transformer les informations disparates en intelligence et de favoriser une prise de décision plus rapide et plus transparente.

En comprenant où vous en êtes et où vous voulez aller, vous pouvez jeter les bases qui transformeront l'IA d'une promesse séduisante en un véritable multiplicateur de force.

Pourquoi une solution unique ne convient pas à tous, malgré la maturité du programme

Même si deux entreprises disposent de programmes de gestion des risques agiles, elles n'adopteront pas la même stratégie de mise en œuvre de l'IA et n'obtiendront pas les mêmes résultats. Chaque entreprise gère un réseau différent de tiers, opère sous des réglementations spécifiques et accepte des niveaux de risque différents.

Les banques, par exemple, sont soumises à des exigences réglementaires strictes en matière de confidentialité et de protection des données dans les services externalisés. Leur tolérance au risque d'erreurs, de pannes ou de violations de données est quasi nulle. Les fabricants de biens de consommation, en revanche, peuvent accepter un risque opérationnel plus élevé en échange de flexibilité ou de rapidité, mais ne peuvent se permettre aucune interruption susceptible d'affecter les délais de livraison critiques.

La tolérance au risque de chaque organisation définit le niveau d'incertitude qu'elle est prête à accepter pour atteindre ses objectifs. Dans le domaine de la gestion des risques liés aux transactions (TPRM), ce seuil est en constante évolution. C'est pourquoi les modèles d'IA prêts à l'emploi sont rarement efficaces. Appliquer un modèle générique dans un contexte aussi variable crée des angles morts plutôt que de la clarté, d'où la nécessité de solutions sur mesure et configurables.

L'approche la plus judicieuse de l'IA est modulaire. Déployez l'IA là où les données sont robustes et les objectifs clairs, puis étendez-la progressivement. Voici quelques cas d'utilisation courants :

• Recherche de fournisseurs : Utilisez l'IA pour passer au crible des milliers de fournisseurs potentiels et identifier les partenaires les moins risqués, les plus compétents ou les plus durables pour un projet à venir.
• Évaluation: Utilisez l'IA pour évaluer la documentation, les certifications et les preuves d'audit des fournisseurs. Les modèles peuvent signaler les incohérences ou les anomalies susceptibles d'indiquer un risque, permettant ainsi aux analystes de se concentrer sur l'essentiel.
• Planification de la résilience : Utilisez l'IA pour simuler les répercussions d'une perturbation. Quel serait l'impact de sanctions régionales ou d'une interdiction réglementaire sur votre chaîne d'approvisionnement ? L'IA peut traiter des données complexes relatives aux échanges commerciaux, à la géographie et aux interdépendances afin de modéliser les conséquences et de renforcer vos plans de continuité d'activité.

Chacun de ces cas d'usage apporte de la valeur lorsqu'il est déployé de manière ciblée et soutenu par une gouvernance rigoureuse. Les organisations qui réussissent véritablement avec l'IA dans la gestion des risques et de la chaîne d'approvisionnement ne sont pas celles qui automatisent le plus. Ce sont celles qui commencent modestement, automatisent de façon intentionnelle et s'adaptent fréquemment.

Vers une IA responsable dans le domaine de la gestion des risques liés aux transactions (TPRM)

Alors que les organisations commencent à expérimenter l'IA dans la gestion des risques liés aux tiers (TPRM), les programmes les plus efficaces parviennent à concilier innovation et responsabilisation. L'IA doit renforcer la supervision, et non la remplacer.

En matière de gestion des risques liés aux tiers, le succès ne se mesure pas uniquement à la rapidité d'évaluation d'un fournisseur ; il se mesure aussi à la précision de l'identification des risques et à l'efficacité des mesures correctives mises en œuvre. Lorsqu'un fournisseur fait défaut ou qu'un problème de conformité fait la une des journaux, on ne s'interroge pas sur l'efficacité du processus, mais sur sa gouvernance.

Cette question, «Comment est-elle gouvernée ?L’intelligence artificielle (IA) se mondialise rapidement. À mesure que son adoption s’accélère, les organismes de réglementation du monde entier définissent la notion de « responsabilité » de manières très différentes. Loi de l'UE sur l'IA a donné le ton avec un cadre fondé sur les risques qui exige transparence et responsabilité pour les systèmes à haut risque. En revanche, le Les États-Unis suivent une voie plus décentralisée., mettant l'accent sur l'innovation parallèlement aux normes volontaires comme la Cadre de gestion des risques NIST AID’autres régions, comme le Japon, la Chine et le Brésil, développent leurs propres variantes, mêlant droits de l’homme, surveillance et priorités nationales dans des modèles distincts de gouvernance de l’IA.

Pour les entreprises internationales, ces approches divergentes introduisent de nouvelles complexités. Un fournisseur opérant en Europe peut être soumis à des obligations de reporting strictes, tandis qu'un fournisseur américain peut avoir des exigences plus souples, mais néanmoins évolutives. Chaque définition de l'« IA responsable » nuance la manière dont les risques doivent être évalués, surveillés et expliqués.

Les responsables de la gestion des risques ont besoin de structures de supervision adaptables, capables de s'ajuster à l'évolution de la réglementation tout en préservant la transparence et le contrôle. Les programmes les plus avancés intègrent la gouvernance directement dans leurs opérations de gestion des risques liés aux tiers (TPRM), garantissant ainsi que chaque décision prise par l'IA puisse être expliquée, tracée et justifiée, quelle que soit la juridiction.

How to Get Started

Transformer une IA responsable en réalité exige bien plus que de simples déclarations d'intention. Il faut mettre en place des fondements solides : des données fiables, une responsabilité clairement définie et un contrôle continu. Voici comment cela se traduit concrètement.

• Standardisez dès le départ. Avant toute automatisation, assurez-vous de disposer de données propres et cohérentes ainsi que de processus harmonisés. Adoptez une approche progressive qui intègre l'IA étape par étape à votre programme de gestion des risques, en testant, validant et affinant chaque phase avant le déploiement à grande échelle. L'intégrité, la confidentialité et la transparence des données doivent être des impératifs dès le départ. Une IA incapable d'expliquer son raisonnement ou qui s'appuie sur des données non vérifiées accroît les risques au lieu de les réduire.
• Commencez petit et expérimentez souvent. Le succès ne se mesure pas à la rapidité. Lancez des projets pilotes contrôlés appliquant l'IA à des problèmes spécifiques et bien compris. Documentez le fonctionnement des modèles, les processus de décision et les responsabilités de chacun. Identifiez et atténuez les principaux obstacles, tels que la qualité des données, la confidentialité et les contraintes réglementaires, qui empêchent la plupart des projets d'IA générative de générer de la valeur ajoutée pour l'entreprise.
• Toujours gouverner. L'IA doit contribuer à anticiper les perturbations, et non les aggraver. Il convient de la considérer comme une forme de risque à part entière. Mettez en place des politiques claires et une expertise interne pour évaluer l'utilisation de l'IA au sein de votre organisation et par ses partenaires. Face à l'évolution constante des réglementations internationales, la transparence doit demeurer une priorité. Les responsables de la gestion des risques doivent pouvoir retracer l'origine de chaque analyse issue de l'IA jusqu'à ses sources de données et sa logique, afin de garantir la validité des décisions face aux contrôles des autorités de réglementation, des conseils d'administration et du public.

Il n'existe pas de modèle universel pour l'IA dans la gestion des risques liés aux tiers (TPRM). Le niveau de maturité, l'environnement réglementaire et la tolérance au risque propres à chaque entreprise influenceront la mise en œuvre et la valeur ajoutée de l'IA, mais tout programme doit être conçu de manière réfléchie. Automatisez ce qui est prêt, encadrez l'automatisation et adaptez-vous en permanence à l'évolution de la technologie et de la réglementation.