À retenir
- L’IA est déjà utilisée par la grande majorité des industriels.
- De la maintenance préventive à l’évaluation des tiers, ses usages se multiplient, mais en l’absence de règles claires, les risques aussi.
- Une gouvernance permet d’anticiper l’évolution rapide de la réglementation et de faciliter la mise en conformité.
L’IA accélère. Sa gouvernance suit-elle le rythme ?
Comme dans les autres secteurs, l’IA s’est rapidement imposée dans l’industrie. Dans l’ enquête NAVEX 2026 sur l’état des risques et de la conformité, seuls 6 % des professionnels du secteur indiquent que leur entreprise n’utilise pas encore l’IA, et à peine 3 % qu’aucun usage n’est prévu dans les douze prochains mois.
Mais à mesure que l’intelligence artificielle transforme les activités industrielles, les règles qui encadrent son utilisation suivent-elles le même rythme ? Les industriels semblent avoir pris conscience de l’enjeu : 79 % des professionnels interrogés indiquent que les responsables de la conformité participent aux décisions sur son utilisation.
Cette implication est essentielle, mais elle ne suffit pas. Face à des usages qui évoluent très vite, les équipes doivent avoir les connaissances et les ressources nécessaires pour définir des règles adaptées et veiller à leur application sur l’ensemble des sites et des activités.
De la gouvernance de l’IA à sa mise en pratique
Dans le secteur industriel, une gouvernance efficace de l’IA ne peut pas se limiter à des règles écrites qui restent lettre morte. Elle doit se traduire concrètement dans les pratiques du quotidien et être comprise et appliquée par tous les salariés sur le terrain.
La facilité d’accès aux outils d’IA favorise l’innovation. Pour être plus efficaces, les salariés trouvent déjà de nouvelles façons d’automatiser certaines tâches courantes ou de résoudre plus rapidement des problèmes. Ces usages vont continuer de se développer.
Mais cette accessibilité comporte aussi des risques, notamment lorsque des outils d’IA sont utilisés sans l’accord ou le contrôle de l’entreprise. Sans règles claires, des salariés peuvent involontairement divulguer des informations sensibles, par exemple sur les futurs produits, les conceptions propriétaires ou d’autres secrets de fabrication, ou encore se fier à des résultats erronés.
Une gouvernance adaptée est essentielle pour maîtriser ces risques sans freiner les bénéfices que l’IA peut apporter.
Ce ne sont là que quelques exemples des nouveaux enjeux liés à l’IA. Pour y répondre, les entreprises devront notamment définir clairement les responsabilités, préciser les usages autorisés et contrôler régulièrement les résultats produits par les outils. Les responsables de la conformité doivent être associés à chacune de ces étapes.
L’IA chez les fournisseurs, un risque à ne pas négliger
Les industriels gèrent depuis longtemps des risques opérationnels et les arrêts de production, les pannes d’équipement ou la sécurité des salariés. Avec la complexification des chaînes d’approvisionnement, ces risques se sont étendus aux fournisseurs, renforçant la nécessité d’une approche intégrée de la conformité. L’IA ajoute aujourd’hui une nouvelle dimension à cette gestion des risques.
Qu’ils fournissent des logiciels, des services ou des matières premières, les partenaires des industriels explorent eux aussi les possibilités de l’IA. Leurs usages doivent donc être intégrés à l’évaluation des risques liés aux tiers.
Comment utilisent-ils l’intelligence artificielle ? Les données sensibles de l’industriel sont-elles assez protégées ? Un acteur malveillant pourrait-il exploiter leurs outils d’IA pour identifier ou créer une faille dans les processus de l’entreprise ? Autant de questions que les industriels doivent intégrer à l’évaluation de leurs fournisseurs.
À mesure que les chaînes d’approvisionnement se complexifient et que le nombre de tiers augmente, leur suivi dans la durée devient essentiel. Une approche intégrée permet de réévaluer régulièrement les menaces et de repérer plus rapidement leur évolution.
Un cadre réglementaire qui se précise
Partout dans le monde, les autorités mettent progressivement en place des cadres réglementaires pour encadrer l’IA. Pour les industriels, dont les activités s’étendent souvent sur plusieurs pays, ces évolutions créent de nouvelles exigences auxquelles les responsables des risques et de la conformité doivent se préparer dès maintenant.
L’ AI Act européen est l’un des premiers grands textes à encadrer l’intelligence artificielle de manière globale. Dans la lignée du RGPD, il impose de nouvelles exigences aux entreprises établies dans l’Union européenne ou qui y exercent des activités, avec des implications concrètes pour de nombreux usages industriels.
Mais l’AI Act est loin d’être le seul texte auquel les entreprises doivent se conformer. Partout dans le monde, les règles se multiplient, qu’elles visent les biais dans les outils de recrutement ou certains usages propres à un secteur. Le cadre réglementaire de l’IA se densifie et évolue rapidement.
Les industriels ne doivent pas attendre l’entrée en vigueur de nouvelles obligations pour encadrer leurs usages de l’IA. En définissant dès maintenant des règles, des responsabilités et des exigences de documentation, ils seront capables d’anticiper les évolutions à venir.
Une approche intégrée les aidera aussi à appliquer ce cadre sur le terrain et auprès des fournisseurs. Les réglementations et référentiels déjà existants, même lorsqu’ils ne s’appliquent pas directement à l’entreprise, peuvent servir de point de départ pour construire une gouvernance adaptée.
Quand une IA mal encadrée devient un risque commercial
Les conséquences d’une gouvernance insuffisante de l’IA vont devenir de plus en plus importantes pour les entreprises, notamment dans l’industrie.
Il y a d’abord le risque réglementaire. Dans l’Union européenne, certaines infractions à l’AI Act peuvent entraîner des sanctions particulièrement lourdes. Le non-respect des interdictions prévues par le règlement peut ainsi être sanctionné à hauteur de 35 millions d’euros ou de 7 % du chiffre d’affaires mondial annuel de l’exercice précédent, le montant le plus élevé étant retenu.
Mais les conséquences ne sont pas seulement financières. Une IA mal encadrée peut aussi entraîner des perturbations opérationnelles, fausser certaines décisions, nuire à la réputation de l’entreprise ou éroder la confiance des clients.
Une gouvernance solide permet de mieux maîtriser ces risques tout en créant les conditions d’un déploiement durable de l’IA. Pour les industriels, elle peut ainsi renforcer la résilience de l’entreprise et faciliter l’adoption de nouveaux usages.
Par où commencer pour mieux gouverner l’IA ?
Les industriels peuvent agir dès maintenant pour renforcer la gouvernance de l’IA :
- Recenser les usages pour gagner en visibilité : où l’IA est-elle déjà utilisée dans l’entreprise ? Ce recensement doit couvrir aussi bien les usages ponctuels des salariés que ceux des principaux fournisseurs.
- Définir un cadre de gouvernance : établir des règles claires sur les usages autorisés, les responsabilités, les contrôles et l’évaluation des risques, tout en tenant compte des exigences réglementaires applicables.
- Passer du cadre à la pratique : former les salariés et leur donner les outils nécessaires pour appliquer ces règles au quotidien. Les dispositifs mis en place doivent permettre d’évaluer les risques à grande échelle et de faire remonter les informations utiles aux responsables de l’entreprise.
Avec ce socle, l’entreprise sera mieux armée pour s’adapter à l’évolution des exigences réglementaires. Les responsables de la conformité doivent rester associés aux décisions sur les règles qui encadrent l’utilisation de l’IA.
Les bases d’une gouvernance efficace de l’IA
Les responsables des risques et de la conformité ont un rôle essentiel à jouer pour encadrer durablement l’IA dans l’industrie. Un enjeu qui ne fera que prendre de l’envergure à mesure que les usages se développeront.
Découvrez comment une approche intégrée peut vous aider à maîtriser les nouveaux risques tout en tirant pleinement parti des possibilités offertes par l’IA.
