La grande ré-architecture de l’IA : pourquoi la gouvernance est plus importante que jamais

La gouvernance d’entreprise a longtemps été considérée comme une question d’exigences de conformité — une liste de tâches à accomplir pour respecter les politiques de l’organisation. Mais, compte tenu de l’ampleur des charges de travail liées à l’IA aujourd’hui, cette discussion a évolué.  

L’IA entraîne une refonte complète de la manière dont les organisations abordent leurs architectures de données ou, comme le désigne le report d’enquête le plus récent de Cloudera, une grande ré-architecture de l’IA. 

Désormais, les questions de gouvernance sont passées du statut de simple case à cocher à celui de levier essentiel pour l’IA. En fait, l’enquête The Great AI Re-Architecture de Cloudera a révélé que 95 % des personnes interrogées ont vu au moins un projet d’IA planifié être retardé ou annulé au cours des 12 derniers mois, et ce entièrement en raison de questions de gouvernance des données, de conformité ou de réglementation.  

Ce constat amène les organisations à prendre conscience que les approches traditionnelles de la gouvernance des données deviennent rapidement obsolètes à l’ère de l’IA. Cette même enquête de Cloudera a révélé que 75 % des personnes interrogées estimaient que l’intégration de l’IA avait déjà entraîné des changements modérés ou importants dans leurs pratiques en matière de stockage des données et d’architecture.  

Plus l’IA s’intègre profondément aux charges de travail organisationnelles, plus la gouvernance devient complexe. Que signifie cela pour l’état actuel de la gouvernance et pour son avenir ? Examinons. 

La gouvernance façonne le déploiement de l’IA dès le départ 

La gouvernance ne relève pas uniquement de considérations de sécurité et de conformité. Elle constitue un élément déterminant pour décider quelles données peuvent être utilisées, où elles peuvent l’être, comment elles sont stockées et, au final, quels modèles d’IA peuvent y accéder. Et à mesure que les charges de travail liées à l’IA amènent les organisations à transférer plus fréquemment des données entre différents environnements, de bonnes pratiques de gouvernance sont essentielles pour garantir, dès le départ, la qualité et la fiabilité des données qui alimentent l’IA.  

Il n’est donc pas étonnant qu’un nombre conséquent de dirigeants d’entreprise commencent à considérer la gouvernance comme un moteur de l’IA à grande échelle. Plus précisément,  42 % des dirigeants d’entreprise ont identifié les exigences en matière de sécurité des données, de gouvernance et de conformité comme un moteur clé de l’IA. Cela fait de la gouvernance un paramètre de conception, et non une simple couche de contrôle. 

Considérer la gouvernance comme un processus de dernière étape risque de contraindre les équipes à revoir leurs choix en matière d’architecture, d’accès ou de déploiement alors que le travail est déjà en cours.

La maturité de l’IA accroît la complexité de la gouvernance

L’importance de la gouvernance est évidente, mais sa gestion efficace est également devenue beaucoup plus complexe. Près des trois quarts (73 %) des organisations ont déclaré que l’intégration de l’IA avait rendu la gouvernance plus difficile à maintenir.  

Ce défi est exacerbé par le fait que les données sont de plus en plus transférées entre les environnements : 97 % des organisations interrogées transfèrent des données entre les environnements au moins une fois par mois, tandis que 31 % le font quotidiennement. À mesure que les données circulent, les organisations doivent gérer les accès de manière cohérente, protéger les données sensibles, appliquer des politiques de sécurité et maintenir la conformité à chaque étape.

La réglementation, notamment en matière de confidentialité et de souveraineté des données, constitue un autre obstacle majeur à la montée en charge de l’IA. Cinquante-quatre pour cent des personnes interrogées ont classé cet élément parmi les trois principaux goulots d’étranglement de leur organisation. L’IA accroît cette complexité, car les données d’entreprise circulent souvent entre différents environnements et franchissent des frontières géographiques lors du déploiement. Les organisations doivent suivre l’emplacement des données, leurs déplacements et les accès à celles-ci, tout en respectant les exigences de toutes les juridictions concernées.

La flexibilité hybride dépend d'une gouvernance uniforme

Soixante-six pour cent des organisations ont transféré au moins une partie de leurs charges de travail d’IA du Cloud public vers des environnements sur site ou un Cloud privé au cours de l’année écoulée. Pour un tiers (34 %) des personnes interrogées, ce changement n’a pas été limité : elles ont déclaré avoir transféré un nombre important de charges de travail d’IA du Cloud public vers des environnements sur site ou un Cloud privé au cours de l’année écoulée.  

Cette évolution ne constitue pas tant une condamnation des environnements de Cloud public qu’elle ne reflète un mouvement plus général vers des stratégies hybrides. D’autant plus que les entreprises cherchent à déployer les charges de travail d’IA dans l’environnement le mieux adapté à leurs besoins.  

Ces charges de travail et les données qui les prennent en charge peuvent s’étendre au Cloud public, au Cloud privé, aux environnements sur site et aux environnements souverains ; la gouvernance doit donc s’étendre à l’ensemble de l’architecture. L’hybride ne fonctionne que lorsque les mêmes règles suivent les données et les charges de travail, où qu’elles soient déplacées.

La gouvernance définira l’avenir de l’IA d’entreprise 

La grande ré-architecture de l’IA change bien plus que le simple endroit où les organisations exécutent leurs charges de travail d’IA. Elle redéfinit le rôle que joue la gouvernance dans l’architecture d’entreprise. Le besoin de changement est déjà largement répandu, 72 % des personnes interrogées déclarant que leur architecture de données actuelle nécessite une refonte importante pour répondre aux exigences futures en matière d’IA. 

La gouvernance sera toujours essentielle pour la sécurité et la conformité, mais ces responsabilités ne représentent désormais qu'une partie du tableau. À mesure que l'IA s'intègre dans l'ensemble de l'entreprise, la gouvernance détermine si les organisations peuvent accéder aux données en toute sécurité, déplacer des charges de travail d'un environnement à l'autre et faire passer l'IA à l'échelle en production.  

Les organisations les mieux placées pour faire passer l’IA à l’échelle au cours des prochaines années intégreront la gouvernance à la manière dont les données sont gérées, déplacées et consultées dans chaque environnement. 

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