Pourquoi la gouvernance de l'IA devient plus importante que l'automatisation

La conformité évolue plus rapidement que jamais. Les nouvelles réglementations, les attentes croissantes des autorités de contrôle, les régimes de sanctions internationaux, le renforcement des obligations en matière de lutte contre le blanchiment d'argent et l'essor fulgurant de l'intelligence artificielle mettent les services de conformité sous pression. Mais ce n'est pas tout. Dans le même temps, les organisations attendent davantage d’efficacité, une prise de décision plus rapide et une réduction des coûts opérationnels. La technologie doit y contribuer. Mais de plus en plus d’experts en conformité constatent que l’automatisation à elle seule ne suffit pas.

Le véritable défi pour 2026 n’est pas de savoir comment les organisations peuvent déployer davantage de technologies, mais comment elles peuvent garder le contrôle dans un environnement de risques de plus en plus complexe.

Lors du webinaire intitulé « The Future of Compliance Operations: AI, Regulatory Pressure & Managing True Risk », Kemal Sahin et Emmanuel Florendo, experts en conformité du secteur financier, ainsi que Nileema Ali, chef de produit senior en charge des risques et de la conformité chez Creditsafe, ont discuté de la manière dont les organisations font face aujourd’hui à cette nouvelle réalité. Les enseignements tirés de ce webinaire, combinés à une enquête préalable menée auprès de professionnels de la conformité, montrent clairement quelles sont les priorités pour les années à venir.

Les résultats de l'enquête ne laissent guère de place à l'interprétation.

• Pas moins de 50 % des personnes interrogées considèrent la réglementation transfrontalière comme le principal défi pour leur organisation.
• Par ailleurs, 67 % se disent préoccupés par une dépendance excessive à l’IA et un manque de contrôle humain.
• Enfin, 20 % considèrent la confidentialité et la sécurité des données comme des risques importants liés à l’utilisation de l’IA.

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De nombreuses organisations disposent aujourd’hui d’informations suffisantes pour se tenir informées des nouvelles réglementations. Le problème ne réside pas tant dans le suivi des changements.

Le véritable défi se pose lorsque la réglementation doit être transposée en processus opérationnels.

• Comment vous assurez-vous que les nouvelles obligations soient intégrées de manière efficace et efficiente dans les contrôles existants ?
• Comment évitez-vous que les changements n’entraînent une charge de travail manuel supplémentaire ou des incohérences dans la mise en œuvre ?

C’est pourquoi les organisations les plus matures ne considèrent plus l’évolution de la réglementation comme un processus juridique ou administratif, mais comme une discipline opérationnelle.

Elles partent des risques et des activités de l’entreprise, déterminent quelles réglementations ont un impact réel sur leur organisation et quelle est l’importance de cet impact, puis traduisent ces éléments en contrôles, flux de travail et responsabilités concrets.

Cette approche rend non seulement la conformité plus efficace, mais permet également aux organisations de s’adapter plus rapidement aux changements futurs.

Ces dernières années, l’IA s’est imposée dans de nombreuses disciplines, y compris dans le domaine de la conformité. De la vérification des clients et de la surveillance des transactions au filtrage des informations négatives dans les médias et à l’analyse des risques, de plus en plus de processus s’appuient sur des algorithmes et l’apprentissage automatique.

Pourtant, on prend de plus en plus conscience que la technologie ne suffit pas à elle seule.

Lorsqu’un modèle d’IA classe un client comme présentant un risque élevé, émet une alerte ou signale une transaction, une question reste centrale : qui est responsable de cette décision ?

C’est précisément pour cette raison que la gouvernance de l’IA devient l’un des principaux enjeux en matière de conformité.

Une gouvernance correcte de l’IA signifie que les organisations sont en mesure d’expliquer clairement comment un système parvient à une recommandation donnée. Cela signifie également que les décisions peuvent être contrôlées, remises en question et justifiées.

Dans la pratique, un cadre de gouvernance solide repose sur quatre principes fondamentaux :

• le contrôle humain pour les décisions critiques ;
• la transparence et l’explicabilité des modèles ;
• des structures claires en matière de propriété et de responsabilités ;
• un suivi continu des performances et des risques.

Le message des autorités de surveillance est de plus en plus clair à cet égard. Les organisations peuvent recourir à la technologie pour améliorer leurs processus, mais c’est toujours l’humain qui en assume la responsabilité finale.

On constate souvent, au sein de nombreuses organisations chargées de la conformité, que la charge de travail reste élevée malgré des investissements croissants dans l’automatisation.

La cause ne réside souvent pas dans la technologie elle-même, mais dans la qualité des processus automatisés.

Lorsque des données de mauvaise qualité, des flux de travail inefficaces ou des contrôles peu clairs sont automatisés, cela ne donne généralement pas lieu à un processus plus efficace. L’organisation traite simplement les mêmes problèmes plus rapidement.

Cela explique pourquoi de nombreuses équipes de conformité sont encore confrontées à :

• des volumes élevés d’alertes ;
• un grand nombre de faux positifs (false positives) ;
• des processus de révision chronophages ;
• une configuration complexe des outils de surveillance.

Les organisations qui réalisent aujourd’hui les plus grands gains d’efficacité se concentrent donc d’abord sur l’optimisation des processus et la qualité des données avant d’investir dans une automatisation plus poussée.

En effet, l’automatisation ne fonctionne que lorsque les processus sous-jacents sont suffisamment matures.

L'un des défis les plus récurrents en matière de conformité est la gestion du volume d'alertes.

Pendant des années, l'accent a été mis sur le traitement du plus grand nombre possible d'alertes. Aujourd'hui, la situation a radicalement changé et l'attention se porte désormais sur la qualité des alertes.

Un système qui génère des milliers d’alertes, c’est bien. Mais s’il ne détecte qu’un nombre limité de risques pertinents, il ne fait alors qu’engendrer une charge de travail supplémentaire. Les professionnels de la conformité consacrent alors leur temps à évaluer des signaux non pertinents plutôt qu’aux risques réels.

C’est pourquoi le marché privilégie de plus en plus la qualité des alertes plutôt que leur volume.

Cela signifie :

• une meilleure qualité des données ;
• des modèles plus précis ;
• des indicateurs de risque plus fiables ;
• une optimisation continue des règles de détection.

L’objectif final n’est pas de trouver davantage de risques potentiels, mais de détecter plus rapidement les risques les plus probables.

Outre la gouvernance interne, l'attention portée aux partenaires technologiques externes ne cesse de croître.

De plus en plus d'organisations ont recours à des solutions d'IA spécialisées, à des plateformes cloud et à des sources de données externes. Cela engendre de nouveaux risques en matière de protection des données, de propriété et de contrôle.

Pour les équipes chargées de la conformité, cela signifie que la diligence raisonnable vis-à-vis des fournisseurs (due diligence vendor) joue un rôle de plus en plus important.

Voici quelques questions cruciales à cet égard :

• Où les données sont-elles stockées ?
• Les données sont-elles utilisées pour entraîner des modèles externes ?
• De quels droits d’audit l’organisation dispose-t-elle ?
• Qui a accès aux informations sensibles ?
• Comment les flux de données transfrontaliers sont-ils gérés ?

La réalité est simple : la technologie peut être externalisée, mais pas la responsabilité.

Les organisations qui investissent aujourd’hui dans une gouvernance rigoureuse des fournisseurs renforcent non seulement la confiance des autorités de contrôle, mais limitent également leurs risques opérationnels à long terme.