Gouvernance de l’IA : cinq cas concrets dans le monde de l’entreprise

L’intelligence artificielle a accéléré la transformation des entreprises au-delà du niveau technologique, obligeant à une réflexion approfondie sur la responsabilité des décisions automatisées. La gouvernance de l’IA fait désormais partie intégrante des stratégies de risque et de réputation : il ne suffit pas de mettre en œuvre des algorithmes, il faut garantir leur utilisation éthique, transparente et conforme aux réglementations à venir. Dans ce contexte, la différence entre les entreprises qui connaissent une croissance durable et celles qui sont à la traîne est souvent déterminée par la manière dont elles parviennent à structurer leur gouvernance.

L’ère des « principes abstraits » cède la place à des cadres pratiques, avec des processus documentés, des fonctions de contrôle interne et des indicateurs de responsabilité. L’accent n’est plus seulement mis sur « ce que l’IA peut faire », mais sur « comment elle devrait le faire » et « qui en est responsable ». La gouvernance devient ainsi un exercice continu d’équilibre entre innovation et conformité, entre rapidité et prudence.

Cinq cas pratiques d’application de la gouvernance de l’IA

Cette nouvelle perspective apparaît clairement dans les cas suivants, chacun représentant une approche différente : de l'intégration opérationnelle à l'évaluation indépendante, jusqu'à la maturité organisationnelle et l'autonomie infrastructurelle.

1. Mastercard et gouvernance « opérationnelle »

Fondée en 1966, Mastercard est aujourd'hui l'une des entreprises les plus influentes du secteur des paiements numériques, présente dans plus de 210 pays et dotée d'une longue tradition d'innovation technologique. Au cours de la dernière décennie, elle a radicalement transformé son modèle opérationnel en intégrant des systèmes d’IA pour détecter la fraude en temps réel, optimiser les flux de transactions et personnaliser l’expérience client. La complexité de ces opérations a rendu nécessaire une approche de gouvernance plus structurée et plus proche du travail des équipes.

Pour répondre à ce besoin, Mastercard a créé un programme de gouvernance de l'IA basé sur trois piliers : l'évaluation des risques, la transparence et l'inclusion. Le groupe a introduit des tableaux de bord standardisés, une documentation de modèle obligatoire et des API de test de biais pour intégrer la gouvernance dans les processus de développement. L’entreprise n’impose pas de règles d’en haut, mais met à disposition des outils et des procédures qui facilitent leur respect.

Cette approche « opérationnelle » de la gouvernance a également été saluée par d'autres secteurs, car elle allie rigueur et flexibilité. La leçon la plus intéressante de Mastercard est que la gouvernance n’est pas un frein à l’innovation, mais un mécanisme habilitant, capable de rendre l’IA plus fiable et plus évolutive.

2. Gouvernance et évaluation externe dans le secteur financier

Dans le monde de la finance, où les décisions automatisées affectent directement la vie des clients, la transparence algorithmique est devenue une priorité. Un groupe de services financiers Fortune 500, actif en Amérique du Nord et en Europe, a choisi de revoir en externe son architecture d'IA pour vérifier sa cohérence avec la réglementation et la qualité de ses modèles prédictifs.

Le projet a été confié à Eliassen Group, une société spécialisée dans la gestion des risques et la conformité des données, qui a utilisé le framework NIST AI Risk Management pour évaluer la maturité du système. L’analyse a mis en évidence des problèmes critiques largement répandus : des rôles mal définis, le manque de traçabilité des décisions et le manque de mesures partagées. L'intervention a conduit à la création de tableaux de bord de surveillance et d'un protocole de responsabilisation à plusieurs niveaux, impliquant les développeurs, les responsables de la conformité et les conseils d'administration.

La valeur de ce cas réside dans la reconnaissance qu’une gouvernance efficace découle également de discussions avec des parties externes. L'audit indépendant sert non seulement à se conformer à la réglementation, mais aussi à introduire un langage commun entre techniciens, avocats et décideurs, améliorant ainsi la qualité des processus internes et la confiance du public.

3. Multinationales européennes et maturité différenciée

Une étude publiée par AISel – ICIS 2024 a analysé six grandes multinationales européennes actives dans des secteurs stratégiques tels que l’énergie, les télécommunications, l’industrie manufacturière et les transports. Les entreprises impliquées, fondées entre les années 1960 et 1990, ont toutes connu une forte accélération numérique au cours de la dernière décennie, portée par la nécessité d’intégrer l’IA et l’automatisation dans les processus opérationnels. L’objectif de l’étude était de mesurer la maturité de la gouvernance de l’IA, c’est-à-dire la capacité des entreprises à gérer de manière structurée les risques, les processus et la valeur générée par les modèles.

La recherche a révélé un tableau mitigé. Les entreprises qui considèrent l’intelligence artificielle comme un atout stratégique font preuve d’une gouvernance plus avancée, intégrée aux fonctions de direction et aux comités décisionnels. Dans ces réalités, la gouvernance fait partie de la culture d’entreprise : chaque projet d’IA est accompagné d’un plan de documentation, de suivi et de validation éthique. Les entreprises moins matures entretiennent cependant une vision fragmentée, où les initiatives d’IA restent isolées et mal contrôlées.

L’étude met également en avant un aspect culturel : la maturité de la gouvernance dépend non seulement de la taille ou du secteur, mais aussi du niveau d’alignement interne entre technologie et stratégie. Les organisations les plus avancées impliquent des gestionnaires de risques, des responsables juridiques et du développement durable dès les premières étapes des projets. La gouvernance devient ainsi un levier d’innovation et non une contrainte bureaucratique.

4. Le cas anthropique : la fragilité de la cohérence

Fondée en 2021 par d'anciens membres d'OpenAI, Anthropic s'est rapidement imposée comme l'une des startups les plus influentes dans le domaine de l'alignement de l'IA, dans le but de créer des modèles de langage plus sûrs et plus prévisibles. La série de modèles Claude a été adoptée dans divers contextes commerciaux en raison de l'accent mis sur la sécurité et le respect des principes éthiques. Cependant, en 2025, un changement interne dans les politiques d’atténuation des biais a suscité de vives réactions.

L'entreprise avait temporairement réduit ses engagements publics concernant la neutralité du modèle, générant une vague de critiques de la part des chercheurs et des médias. Après quelques semaines, Anthropic a rétabli les politiques d'origine, démontrant la difficulté de maintenir une cohérence dans un contexte où chaque choix de gouvernance a un impact immédiat sur la réputation.

Cet épisode met en lumière un point crucial : la gouvernance de l’IA ne peut pas s’appuyer sur des principes flexibles ou des communications tactiques. La confiance se construit avec continuité, transparence et vérification. Les entreprises qui n’ancrent pas leurs politiques dans des structures solides et des KPI mesurables risquent de perdre en crédibilité, quelle que soit la qualité technique de leurs modèles.

5. Memori.ai et la voie italienne vers l’efficacité locale

Né à Bologne en 2020, Memori.ai représente l'un des cas les plus intéressants de la scène italienne. L’entreprise, spécialisée dans l’IA conversationnelle et les mémoires numériques, est partie d’une intuition simple : rendre la technologie plus intime et accessible, tout en gardant un contrôle total sur les données. Au lieu de s'appuyer sur une infrastructure cloud externe, Memori.ai a choisi un modèle sur sitehébergeant vos modèles linguistiques sur des serveurs locaux.

En 2025, la startup a publié un rapport technique comparant les performances, la latence et les coûts des différents modèles LLM installés sur les infrastructures locales et cloud. Les résultats montrent que l’hébergement local offre une plus grande confidentialité et des temps de réponse plus rapides, mais nécessite un matériel plus puissant et une équipe technique hautement spécialisée. Ce choix s'est avéré stratégique à une époque où de nombreuses entreprises italiennes recherchent des solutions d'IA « souveraines ».

Memori.ai incarne la tendance européenne vers une IA durable et contrôlée, qui privilégie la transparence, l’efficacité et l’indépendance vis-à-vis des grandes technologies. Son parcours suggère que la gouvernance peut également être un choix infrastructurel : décider où et comment exécuter les modèles devient partie intégrante de la stratégie éthique et compétitive de l'entreprise.

Du cas unique au modèle global

Les cinq cas illustrent une évolution claire : la gouvernance de l’IA est passée d’un principe abstrait à une pratique commerciale concrète. Les entreprises les plus avancées ne voient pas la réglementation comme un obstacle, mais comme un moyen de garantir qualité, sécurité et confiance. Chaque décision technologique devient également un choix culturel et organisationnel.

Dans un futur proche, le principal défi sera la gestion d’agents autonomes, des systèmes capables de prendre des décisions et d’interagir entre eux avec des marges discrétionnaires. Il sera nécessaire de redéfinir les responsabilités, les mesures de risque et les modèles d'audit en temps réel.

Dans ce scénario, la gouvernance devient le langage commun entre les humains et les machines : un ensemble de règles partagées qui permettent de garder l’innovation sous contrôle, sans l’étouffer.