[Tribune] AI Act : comment les entreprises devraient adopter ces nouvelles règles ?

Georges Anidjar, Directeur Général Europe du Sud chez Informatica, évoque l’impact majeur de l’EU AI Act sur le monde des affaires et les nouvelles règles que les entreprises devront adopter pour rester en conformité et compétitives dans un paysage technologique en constante évolution.

Georges Anidjar Directeur Général Europe du Sud chez Informatica

L’AI Act est sur le point de révolutionner la manière dont les entreprises utilisent l’intelligence artificielle et gèrent leurs données. Les entreprises qui se préparent dès maintenant seront en meilleure position pour réussir dans un environnement commercial en mutation constante. Cette tribune explore en profondeur les implications de cette réglementation et fournit des conseils essentiels pour s’adapter aux nouvelles règles de l’IA.

A lire aussi : Coresponsabilité sur la data entre IT, métiers et CDO : l’équation stratégique

L’écosystème technologique mondial se prépare à l’introduction d’une nouvelle réglementation : l’EU AI Act, loi européenne gouvernant l’usage de l’intelligence artificielle. A l’instar du règlement général sur la protection des données (RGPD), qui est aujourd’hui une norme internationale, l’impact de l’AI Act ne s’arrêtera pas aux frontières de l’union européenne. Les organisations internationales qui souhaitent faire des affaires dans l’UE devront prêter une attention particulière à cette nouvelle réglementation de grande envergure. En effet, la loi exigera des entreprises européennes et non européennes qu’elles établissent une visibilité totale sur l’origine des données utilisées pour bâtir leurs modèles d’IA. La qualité de ces données doit également prise en compte et les entreprises seront tenues d’être en capacité de retracer leurs données tout au long de leur chaîne d’approvisionnement.

Ce durcissement de la mise en conformité représente un changement significatif dans le paysage réglementaire qui obligera les entreprises à procéder à des adaptations majeures des processus qui évaluent le niveau de compréhension, l’exactitude, le lignage et la gouvernance des données. Les entreprises dont les données traversent les frontières internationales (ce qui est le cas de la plupart des entreprises aujourd’hui) seront contraintes de fournir une visibilité totale de leurs flux de données, y compris sur la manière dont elles sont traitées.

La loi incitera également toutes les organisations – et pas uniquement celles dont le siège se trouve dans l’UE – à repenser leurs stratégies en matière de données et d’IA pour s’assurer qu’elles fournissent des résultats de qualité. Ces paramètres sont importants pour une croissance solide des entreprises. Se préparer au plus vite, afin de réduire les conséquences de ce changement de législation, est le maître mot.

Impact de l’AI Act sur l’utilisation des données

Bien qu’il introduise une complexité supplémentaire pour les entreprises, l’AI Act poussera également de nombreuses organisations à prendre des mesures concrètes qui leur permettront d’utiliser les données plus efficacement et d’en protéger l’intégrité. De nombreuses organisations, si ce n’est la plupart, déploient aujourd’hui l’IA sous une forme ou une autre pour alimenter leurs processus de données et améliorer leur prise de décision.

Il est évident qu’utiliser des données de mauvaise qualité comme fondement de l’IA conduira à des résultats de mauvaise qualité. Sans un contrôle approprié des données, les organisations risquent de prendre des décisions erronées à court terme. Et à long terme, des données de mauvaise qualité comme fondation réduiront les avantages potentiels des technologies de l’IA.

Investir dans la chaîne d’approvisionnement en données

L’investissement dans les chaînes d’approvisionnement en données sera crucial pour toute organisation qui souhaite bénéficier de l’IA et générer de meilleurs résultats commerciaux. Alors que le besoin de précision, de transparence et de gouvernance des données s’intensifie, les entreprises ne pourront pas relever ce défi si elles tentent de gérer de gros volumes de données avec des technologies et des outils fragmentés. Un système complet de gestion des données est essentiel pour relever les défis posés par l’IA, ainsi que pour profiter des avantages qu’elle rend possibles. Les entreprises qui s’appuient sur plusieurs produits de gestion des données pourraient être confrontées à une dette technique, interrompre la chaîne d’approvisionnement des données et rendre la mise en conformité beaucoup plus coûteuse et chronophage.

Pour relever ces défis et démontrer leur conformité de manière transparente, il est nécessaire de s’assurer que la qualité, la gouvernance et la traçabilité des données sont intégrées dans les principes de gestion des données. La standardisation des données sur une plateforme unique de gestion des données, étayée par un système d’enregistrement des métadonnées, fournira le niveau de visibilité requis et établira une base solide pour une conformité future.

Préparer la mise en conformité

Les changements introduits par l’AI Act ne seront pas immédiats, mais il est maintenant temps de prendre les devants. Il faudra probablement plusieurs années pour mettre en place les contrôles, les garanties et les responsabilités nécessaires pour garantir la conformité. Les entreprises qui s’y mettront tôt seront clairement des gagnantes dans une économie mondiale en constante évolution, non seulement du point de vue de la conformité, mais également du point de vue de la compétitivité. En effet, des données transparentes et exploitables permettent aux entreprises d’avancer plus rapidement, de devancer la concurrence et de se conformer aux futures législations, ce qui est positif pour tous les aspects de l’entreprise. Les entreprises et les décideurs politiques doivent travailler en étroite collaboration pour mettre en œuvre ces réglementations et garantir qu’elles constituent un moteur de croissance plutôt qu’un obstacle.

Parallèlement, les entreprises doivent se préparer à une surveillance réglementaire accrue et en tirer parti pour acquérir un avantage concurrentiel. En simplifiant les processus de gestion des données et en standardisant les outils, elles pourront capturer un système de métadonnées robuste. Cela permettra aux organisations d’assurer la traçabilité, la gouvernance et l’intégration de la qualité des données, les positionnant non seulement pour répondre aux exigences réglementaires en constante évolution, mais également pour progresser plus rapidement, gagner en compétitivité et exceller dans tous les aspects de leur activité. L’alternative consiste à risquer de recourir à des processus manuels coûteux, longs et obsolètes.