À mesure que les entreprises intègrent davantage l’intelligence artificielle générative (GenAI) dans leurs opérations quotidiennes, il devient essentiel de repenser les modèles traditionnels de gouverance afin d’en maîtriser les risques et d’en optimiser les bénéfices. L’adoption croissante d’agents GenAI, capables d’effectuer des tâches autonomes et complexes sans supervision directe, nécessite une réflexion rigoureuse sur les processus de gestion et de contrôle pour éviter toute dérive ou mauvaise utilisation potentielle.

La gestion des risques associés aux agents GenAI se révèle particulièrement complexe. Contrairement aux chatbots traditionnels, dont l’usage demeure sous supervision humaine, les agents GenAI peuvent effectuer des actions autonomes potentiellement sensibles, comme gérer des achats ou accéder à des données confidentielles. La démocratisation de ces outils à travers des plateformes no-code amplifie ces risques, notamment en facilitant la propagation d’un “ShadowIT+AI”, où des applications et outils échappent à la surveillance des équipes informatiques traditionnelles.

Les menaces spécifiques aux agents GenAI comprennent notamment le risque de fuite d’informations sensibles, souvent mal maîtrisées par les utilisateurs finaux. Ces agents, qui traitent parfois de grandes quantités de données internes sans distinction claire entre données sensibles et non sensibles, peuvent produire des résultats que les utilisateurs partagent sans en mesurer le danger potentiel. De plus, les agents GenAI présentent des risques uniques liés à leur fonctionnement interne, tels que l’injection de prompts malveillants, le jailbreak ou encore l’empoisonnement des données. Ces menaces nécessitent des mesures de sécurité avancées et un cadre rigoureux de gouvernance pour garantir l’intégrité des opérations.

La gouvernance des agents GenAI vise ainsi plusieurs objectifs fondamentaux. Elle doit avant tout assurer l’éthique et la conformité réglementaire, notamment en réponse à des régulations telles que l’Artificial Intelligence Act (AI Act) européen. Ce texte impose aux entreprises une analyse des risques et une surveillance continue des agents, particulièrement dans des cas sensibles comme l’utilisation de la biométrie ou la manipulation comportementale. La transparence est également un impératif majeur pour renforcer la confiance auprès des utilisateurs et autres parties prenantes, impliquant une documentation exhaustive et compréhensible du fonctionnement algorithmique.

La qualité des données est un autre enjeu clé dans la gouvernance des agents GenAI. Pour limiter les erreurs d’interprétation (hallucinations) et prévenir la diffusion d’informations erronées, les entreprises doivent adopter une gestion proactive des données. Ceci inclut l’inventaire et la classification des données selon leur sensibilité, la mise en œuvre de mesures de sécurité robustes comme le chiffrement, et l’utilisation de données synthétiques pour tester les nouvelles technologies sans compromettre les données réelles.

Les responsabilités de la gouvernance incluent aussi la définition claire des intentions et du contexte d’utilisation des agents GenAI. Pour éviter des prises de décisions erronées ou inappropriées, les entreprises doivent formaliser leurs missions et contraintes réglementaires dans des doctrines exploitables par les agents. Cette démarche implique de définir des objectifs clairs en termes de productivité, d’agilité, mais aussi d’acceptabilité sociale et d’impact environnemental, tout en identifiant des indicateurs adaptés pour mesurer la réussite de ces initiatives.

Le cadre de gouvernance inclut ainsi l’évaluation régulière des agents GenAI, leur audit approfondi, et une gestion continue des risques. Des structures organisationnelles inspirées de secteurs précurseurs, comme la finance, peuvent être adoptées, où trois lignes de défense distinctes assurent une gestion efficace des risques : les développeurs et unités opérationnelles, les équipes indépendantes de validation, et enfin l’audit interne. Cette organisation claire permet d’assurer une supervision efficace, transparente et adaptée aux défis posés par ces technologies émergentes.

Enfin, la performance de cette gouvernance se mesure par des indicateurs précis, incluant la conformité aux réglementations, l’impact social et environnemental, ainsi que la satisfaction des parties prenantes. Un suivi régulier permet de détecter et corriger les biais algorithmiques, d’évaluer l’impact réel des agents sur les processus métier, et d’assurer une transparence constante vis-à-vis des utilisateurs.

Ainsi, l’intégration réussie des agents GenAI dans les organisations requiert non seulement une transformation technologique mais aussi culturelle, impliquant toutes les parties prenantes dans un dialogue ouvert et continu. Cette gouvernance renforcée constitue une condition sine qua non pour garantir une adoption sécurisée, éthique et efficace de l’intelligence artificielle générative, transformant ainsi les défis en opportunités durables.