L’IA au service du signalement et de la gestion des incidents

Les limites des dispositifs de signalement traditionnels

Les programmes de signalement et de gestion des dossiers traitent des informations sensibles, reposent sur des processus complexes et donnent lieu à des décisions lourdes de conséquences, tant pour les personnes qui donnent l’alerte que pour les organisations.

Plusieurs difficultés courantes peuvent nuire à leur efficacité. 

La crainte de représailles

La peur des représailles reste l’un des principaux freins au signalement. Après avoir fait part d’une préoccupation, une personne peut craindre d’être identifiée, ridiculisée, rétrogradée, suspendue ou licenciée.

Pour lever ce frein, le processus de signalement doit protéger la confidentialité et, lorsque la situation l’exige, préserver l’anonymat.

Toute la difficulté consiste à recueillir suffisamment d’informations pour mener l’enquête sans remettre en cause le choix de rester anonyme. Une interface conversationnelle basée sur l’IA peut guider la personne à travers des questions de suivi pertinentes tout en préservant son anonymat.

Un accès limité aux canaux de signalement

Tout le monde ne souhaite pas signaler une préoccupation de la même manière. Certaines personnes se sentiront plus à l’aise avec une interface numérique, notamment lorsqu’il s’agit d’un sujet sensible. D’autres préféreront échanger directement avec un spécialiste formé à ce type de communication.

La langue, le lieu de travail, la fonction exercée et l’accès aux technologies influencent également le choix du canal.

En proposant plusieurs options – sur le Web, sur mobile et par ligne téléphonique dédiée, l’organisation permet à chacun de choisir le mode de signalement le mieux adapté à sa situation. Les fonctionnalités de traduction réduisent encore les barrières linguistiques au sein des effectifs internationaux et facilitent ainsi la gestion des signalements à l’échelle mondiale.

Un suivi irrégulier des signalements

L’expérience ne s’arrête pas une fois le signalement envoyé.

Le maintien du dialogue pendant l’enquête montre que l’organisation prend la situation au sérieux et contribue à préserver la confiance. À l’inverse, une réponse tardive ou inexistante risque de l’éroder.

La traduction assistée par l’IA permet aux équipes chargées des enquêtes de poursuivre les échanges dans plusieurs langues. Elles peuvent consulter la traduction des messages de suivi, répondre dans la langue de leur choix et conserver l’accès aux communications d’origine. Les barrières linguistiques sont ainsi réduites sans écarter l’expertise humaine d’un échange souvent sensible.

Recueillir et qualifier les signalements grâce à l’IA

L’un des usages les plus concrets de l’IA dans un dispositif de signalement intervient dès la réception d’une alerte.

Les processus traditionnels de recueil peuvent laisser les équipes chargées des enquêtes face à des informations incomplètes ou nécessiter un travail manuel important pour déterminer comment orienter le dossier. L’IA peut prendre en charge plusieurs de ces tâches, tandis que les responsables restent maîtres de l’examen des informations et des suites à donner.

Signalement conversationnel assisté par l’IA

Une interface de signalement conversationnelle fondée sur l’IA peut adapter ses questions au problème décrit. Au lieu de suivre exclusivement une série de questions prédéfinies, elle demande les précisions pertinentes dont les équipes d’enquête peuvent avoir besoin pour évaluer les faits signalés.

La personne à l’origine d’un signalement doit toutefois pouvoir bénéficier d’une assistance humaine si elle en fait la demande ou si la situation exige une attention ou un discernement particuliers.

Suggestion de classification des dossiers

L’IA peut analyser les informations relatives au signalement et suggérer un type de problème ou une catégorie de risque appropriés. Elle réduit ainsi les tâches répétitives de classification et favorise un traitement plus cohérent des dossiers. L’équipe chargée de l’enquête vérifie la suggestion au regard des informations disponibles et décide de la retenir ou non.

Synthèse des dossiers

L’examen approfondi d’un dossier volumineux demande du temps, notamment lorsqu’une personne reprend une enquête en cours, procède à une première évaluation ou doit informer une autre partie prenante.

Les synthèses générées par l’IA organisent les informations essentielles dans une vue plus concise. Elles offrent ainsi un point de départ plus rapide, tout en maintenant l’accès au dossier d’origine afin de vérifier les éléments présentés.

Plus important encore, une IA conçue pour tenir compte du contexte propre à la conformité peut fournir des éléments plus pertinents lors de l’examen du dossier. Les fonctionnalités de NAVEX One, telles que la réécriture assistée par l’IA des notes de dossier et la synthèse des signalements et des pièces jointes, permettent de cerner rapidement les informations clés et de produire une documentation plus claire pour mieux étayer l’analyse.

Repérer les liens entre les dossiers grâce à l’IA

Pris isolément, un signalement ne donne jamais aux équipes de conformité une vision complète du profil de risque de l’organisation.

Des tendances peuvent se dessiner dans plusieurs dossiers portant sur des comportements, des sites, des services ou des personnes similaires. Le repérage manuel de ces rapprochements peut toutefois nécessiter des recherches et un examen approfondis.

L’IA peut faire ressortir des dossiers potentiellement liés et préciser les raisons du rapprochement proposé. Les équipes chargées des enquêtes examinent ensuite les dossiers concernés, vérifient le lien suggéré et déterminent s’il est pertinent.

Cette analyse croisée permet de repérer plus tôt les comportements récurrents et les tendances émergentes. L’IA porte les éléments à l’attention des équipes d’enquête ; celles-ci en évaluent la portée et décident s’ils justifient une action.

Examiner les preuves et documenter les enquêtes grâce à l’IA

Les enquêtes peuvent comporter de longs documents, des images et d’autres pièces jointes qui nécessitent un examen attentif. Plus le nombre de dossiers augmente, plus le repérage des éléments de preuve à traiter en priorité demande du temps.

Les synthèses de pièces jointes générées par l’IA offrent un point de départ concis pour l’examen des preuves et permettent de repérer les éléments qui nécessitent une analyse plus approfondie.

Les pièces originales restent toutefois la référence. Avant de tirer une conclusion ou d’agir, les équipes d’enquête doivent confronter toute synthèse générée par l’IA aux documents d’origine.

L’IA peut également rendre les notes de dossier et les autres documents d’enquête plus clairs et plus cohérents. La réécriture assistée corrige l’orthographe et la grammaire, améliore la structure des phrases et harmonise le ton professionnel, sans altérer les faits.

Son rôle consiste ici à mieux formuler les informations, et non à modifier les faits ou les décisions liés à l’enquête.

Mieux vérifier les personnes impliquées grâce à l’IA

Au sein d’effectifs répartis dans plusieurs pays, il peut être difficile d’identifier les personnes citées dans un signalement. Les variations d’orthographe, de ponctuation, d’ordre des noms, d’accents ou de systèmes d’écriture compliquent les rapprochements.

La vérification assistée par l’IA permet de repérer, malgré ces variations, les membres du personnel susceptibles d’être impliqués. L’équipe chargée de l’enquête dispose ainsi d’éléments supplémentaires lorsqu’elle gère les droits d’accès au dossier.

La validation humaine reste indispensable. Avant toute décision, les responsables des enquêtes doivent vérifier que la correspondance suggérée est exacte.

Des échanges multilingues tout au long de l’enquête

Les barrières linguistiques ne disparaissent pas une fois le signalement transmis. Au cours de l’enquête, les personnes à l’origine d’une alerte apportent souvent des informations complémentaires, répondent à des questions ou demandent à être tenues informées.

Les fonctionnalités de traduction permettent aux équipes chargées des enquêtes de prendre connaissance des messages de suivi et de poursuivre les échanges dans la langue de leur choix. Selon le processus configuré, elles peuvent consulter la version originale et la traduction des messages, puis répondre tout en conservant l’accès au contenu source.

Ces fonctionnalités facilitent ainsi le dialogue multilingue, sans se substituer au jugement humain. La responsabilité du contenu, du ton et du discernement nécessaires à ces échanges sensibles reste entre les mains des responsables des enquêtes.

Exploiter les données sur les incidents pour mieux piloter la conformité

Les dispositifs de signalement génèrent un volume considérable de données. Le véritable enjeu consiste à déterminer ce qu’elles révèlent sur l’organisation.

Les rapports classiques présentent le nombre de dossiers, leur catégorie et leur issue. Pour orienter les décisions de l’organisation, les responsables de la conformité doivent aller plus loin :  

• Comment les résultats évoluent-ils dans le temps ? 
• Quels schémas commencent à se dessiner ?  
• Où se situent les performances du programme par rapport aux périodes précédentes ou aux données de référence pertinentes ?

L’ analyse conversationnelle permet aux équipes de conformité de poser, en langage naturel, des questions sur les incidents et les données de référence. Sans avoir à compiler manuellement plusieurs rapports, elles peuvent examiner directement le volume des signalements, les taux de confirmation et les autres tendances du programme.

Les synthèses et visualisations générées par l’IA rendent ces informations plus faciles à exploiter et à présenter. Il appartient toutefois aux équipes de conformité de les interpréter au regard du contexte de l’organisation et de déterminer les mesures à prendre.