L’IA ne se délègue pas. Elle se gouverne.

Série « Comprendre l’IA », note 12 sur 12. Cette note clôt la série. Elle est écrite pour celui qui doit décider, et tient les onze précédentes pour lues, même si elle commence par les résumer pour qui arrive ici en premier.

Mardi, 16 h, le conseil d’une entreprise familiale de distribution à Genève, troisième génération. Dernier point de l’ordre du jour : « Intelligence artificielle ». La présidente l’a mis parce qu’un concurrent a annoncé quelque chose, parce que son fils lui a montré un assistant sur son téléphone et parce que le directeur financier répète depuis des mois qu’il faut faire quelque chose. Elle demande au conseil : « Et que faisons-nous avec l’IA ? ». Suivent quarante minutes où l’on parle d’agents, d’un fournisseur qui a appelé la semaine dernière et d’un pilote qu’a fait la filiale allemande. À la fin, le procès-verbal dit : « Il est convenu de continuer à étudier la question ». C’est la troisième fois cette année.

La scène est imaginaire. Le procès-verbal, non. La question « que faisons-nous avec l’IA ? » n’a pas de réponse parce que ce n’est pas une question de direction : c’est une question de technologie déguisée. Les questions de direction sont autres, elles sont sept, et elles tiennent dans une réunion d’une heure si l’on arrive avec ce que donne cette note : un résumé honnête de ce que c’est, une liste de ce que seule la direction peut décider, un cadre pour ne pas réinventer la roue et un agenda.

Celui qui dirige n’a pas besoin de comprendre comment fonctionne le modèle. Il a besoin de décider où on l’utilise, qui en répond et ce qu’on n’automatise pas. Cela ne se délègue pas.

Ce qu’il faut savoir, en sept phrases.

• Un modèle de langage prédit le texte le plus probable. Il ne cherche pas la vérité ; les deux coïncident presque toujours. (Notes 1 et 2.)
• Il se trompe avec assurance, et il vous donne raison. C’est pourquoi toute décision à conséquences reste à une personne, et qu’à toute analyse on demande l’argument contraire. (Note 2.)
• La plus grande partie de ce que votre entreprise doit automatiser reste du logiciel classique. Le modèle se réserve à ce qu’aucune règle ne sait faire : lire, classer, extraire, résumer, rédiger. (Notes 3 et 4.)
• Il aide beaucoup dans certaines tâches et nuit dans celle d’à côté, sans que la ligne se voie de l’extérieur. Les études sérieuses mesurent 14 % à 40 % d’amélioration à l’intérieur de la frontière et une chute à l’extérieur. (Note 4.)
• Des chaînes courtes, des vérifications entre les étapes, des permissions une par une. Un agent de quatorze étapes qui réussit 95 % de chacune échoue une fois sur deux. (Note 5.)
• Le projet commence avant le fournisseur : un processus avec un chiffre, des documents propres, cinquante cas de référence, un mode ombre, un contrôle selon le risque, et quelqu’un du métier avec le chiffre dans son objectif. Ce qui ne se fait pas ainsi fait partie des 95 % sans retour. (Notes 6, 7 et 8.)
• La loi s’applique déjà, la sécurité est surtout une affaire de permissions et de données, et les angles morts sont la surveillance que personne ne budgète. (Notes 9, 10 et 11.)

Ce que seule la direction peut décider.

Il y a six décisions qui, lorsqu’on les laisse à l’équipe technique ou au fournisseur, tournent mal, non parce qu’ils sont mauvais, mais parce que ce ne sont pas les leurs.

• Où, et où pas. Quels processus on automatise d’abord et lesquels on ne touche pas : recrutement, décisions sur des clients ayant des effets juridiques, tout ce pour quoi l’entreprise ne voudrait pas expliquer à un client qu’une machine a décidé. C’est une décision de jugement et de marque, pas de technologie.
• Combien d’erreur on accepte, et en échange de quoi. Aucun système ne réussit toujours. La direction fixe le seuil par processus : 99 % sur les factures avec contrôle du reste, 100 % avec signature humaine sur tout ce qui sort vers un client. Sans ce chiffre, l’équipe technique mettra le sien.
• Qui en répond. Un nom par système, du métier, avec le chiffre dans son objectif annuel et avec autorité sur la façon dont son équipe travaille. Le responsable technique aide ; le responsable métier répond.
• Quelles données sortent de la maison, vers qui et sous quel contrat. Avec la liste des fournisseurs, où ils traitent, s’ils entraînent avec vos données et comment elles s’effacent. C’est la décision que la loi vous impose de prendre, et celle qu’on regrette le plus tard d’avoir déléguée.
• Ce que les gens savent. Quelle formation reçoit chaque personne qui utilise un système : ce qu’il fait, comment il échoue, ce qu’elle vérifie. Dans l’Union européenne, c’est une obligation depuis février 2025 (article 4 du règlement sur l’IA) ; en Suisse, c’est du bon sens avec une date de péremption.
• Ce qui se passe lundi si on l’éteint. La procédure manuelle, les connexions sur des standards ouverts et la propriété des cas, des documents et des journaux. C’est la décision de ne pas dépendre, et elle ne se prend à temps que si la prend celui qui signe le contrat.

Un cadre pour ne pas réinventer la roue.

Il n’est pas nécessaire de concevoir un système de gouvernance à partir de zéro. En janvier 2023, l’Institut national des standards et de la technologie des États-Unis, le NIST, a publié un cadre volontaire de gestion des risques de l’IA qui est devenu la référence la plus utilisée, y compris en Europe, parce que ce n’est pas une loi mais une façon d’organiser le travail. Il a quatre fonctions aux noms de verbes : gouverner, la culture, les rôles et les politiques ; cartographier, le contexte et les risques de chaque usage ; mesurer, avec des métriques et des tests ; et gérer, agir sur ce qui est mesuré et surveiller. En juillet 2024, le NIST a ajouté un profil spécifique pour l’IA générative, qui liste les risques propres à ces modèles, des inventions à la fuite de données, avec des pratiques pour chacun.

Pour une entreprise moyenne, le cadre entier tient en quatre documents d’une page chacun, et je recommande qu’ils existent avant le deuxième processus : un registre des systèmes d’IA en usage, avec leur responsable, leur fournisseur, leurs données et leur seuil d’erreur ; une politique de deux pages sur ce qu’on peut utiliser, avec quelles données et ce qu’on ne colle jamais ; le carnet de veille de chaque système, avec les cinquante cas et les cinq vérifications hebdomadaires ; et une procédure d’incident : ce qu’on fait quand un système dit quelque chose qu’il ne devait pas, qui éteint, qui prévient, qui corrige. Gouverner, cartographier, mesurer, gérer. Le reste, c’est de la taille.

Sept questions pour le comité.

Ce sont celles qui remplacent « que faisons-nous avec l’IA ? ». On les pose dans cet ordre, et les réponses tiennent sur une feuille.

• Qu’utilisent déjà nos gens, avec quelles données ? Si la réponse est « rien », elle est fausse : 75 % des travailleurs du savoir utilisaient l’IA en 2024, 78 % avec leurs propres outils.
• Quel chiffre de l’entreprise voulons-nous changer en premier, et de combien ? Un processus, un chiffre, une date. Ce qui ne tient pas en une phrase ne s’approuve pas.
• Que n’allons-nous pas automatiser, et pourquoi ? La liste de ce qui reste aux personnes, écrite et signée.
• Qui répond de chaque système, avec quel seuil d’erreur ? Un nom et un pourcentage par système.
• Où sont nos données et sous quel contrat ? Fournisseurs, pays, entraînement, effacement. Si personne ne le sait, c’est la première tâche.
• Combien avons-nous dépensé et qu’est-ce qui est en production ? Licences, conseil, heures internes, face aux systèmes qui fonctionnent un mardi à 18 h.
• Que ferions-nous lundi si tout cela s’éteignait ? Si la réponse prend plus d’une minute, il y a une dépendance non gérée.

Ce que disent ceux qui ont déjà décidé.

Il vaut mieux décider en sachant comment cela s’est passé pour d’autres. En mai 2025, IBM a publié son enquête auprès de 2000 directeurs généraux du monde entier. Seules 25 % des initiatives d’IA avaient donné le retour attendu ; 16 % avaient été étendues à toute l’entreprise ; 64 % reconnaissaient avoir investi avant de comprendre la valeur, par peur de prendre du retard ; 61 % adoptaient des agents ; et la moitié désignait l’accumulation de technologies déconnectées comme un frein. Lisez-le comme une carte de ce qu’il ne faut pas faire : investir par peur, sans chiffre, sans étendre ce qui fonctionne et en empilant des outils qui ne se parlent pas. Chacune des sept questions ci-dessus évite l’un de ces chiffres.

Un agenda de douze mois.

Je donne un agenda type pour une entreprise de 20 à 300 personnes, avec un budget qui ne se décide pas en janvier mais en octobre, avec des chiffres.

1. Mois 1 à 3

   Savoir et ordonner

   Inventaire de ce qui est déjà utilisé. Politique de deux pages et outil officiel avec données protégées. Carte des neuf verbes par département. Choix du premier processus avec son chiffre. Formation d’une demi-journée pour la direction et les responsables.

2. Mois 3 à 6

   Le premier processus

   Documents propres, cinquante cas de référence, la chose la plus simple qui résout le cas, quatre semaines de mode ombre, allumage par paliers. Responsable métier nommé. Registre des systèmes créé avec une ligne.

3. Mois 6 à 9

   Mesurer et répéter

   Le calcul de la note 7 avec les chiffres réels. Carnet de veille en marche. Deuxième processus choisi avec ce qu’on a appris, en administration ou en opérations, pas dans le spectaculaire. Revue des contrats fournisseurs : données, entraînement, effacement, sortie.

4. Mois 9 à 12

   Décider avec des chiffres

   Deux systèmes en production, mesurés. Procédure d’incident testée une fois. Exercice du lundi. Budget de l’année suivante décidé sur un retour mesuré, pas sur la peur. Et une liste écrite de ce qui ne s’automatise pas.

Ce que je n’ai pas dit en douze notes.

J’ai évité deux choses exprès. Je n’ai pas dit que l’IA allait changer votre secteur, parce que je ne le sais pas et parce que celui qui l’affirme vend généralement quelque chose. Et je n’ai pas dit qu’il n’y avait rien à faire, parce que vos gens font déjà quelque chose, et parce que les processus administratifs ennuyeux, ceux que personne ne regarde, rapportent de l’argent réel quand on les automatise avec jugement. Entre l’enthousiasme et la paralysie, il y a un chemin étroit et assez ennuyeux : un processus, un chiffre, cinquante cas, quatre semaines d’ombre, un responsable, deux heures de veille par semaine. C’est moins excitant qu’une présentation. C’est ce qui fonctionne.

Comment je l’aborde.

Mon travail avec une entreprise commence par les sept questions, pas par une démonstration. Le Diagnostic stratégique est la réponse aux trois premières, avec la carte et les chiffres de l’entreprise. L’Analyse d'automatisation est le premier processus mené jusqu’aux cinquante cas et à un budget ferme. Ensuite on construit, dans l’ombre, avec un carnet de veille et un responsable qui n’est pas moi. Parce que ce que cette série a essayé de dire, de douze façons, est une seule chose : l’IA est un très bon outil entre les mains de celui qui comprend ce qu’elle est et qui en répond. Et cela, dans votre entreprise, c’est vous.

Un dernier test, le plus court de la série. Écrivez sur une feuille le nom de la personne qui répond, dans votre entreprise, si un système d’IA se trompe avec un client. Un nom, pas un service.

Si vous l’avez écrit sans hésiter, montrez-le à cette personne et vérifiez qu’elle le sait. Si vous avez hésité, vous tenez la première décision du comité. Et si vous avez écrit le vôtre, la question change : que devez-vous savoir pour signer cette responsabilité l’esprit tranquille ? Ces douze notes ont essayé d’y répondre. Il n’y a que vous pour savoir si elles y sont parvenues.

Fin de la série. Les douze notes se trouvent dans la catégorie « Comprendre l’IA », dans l’ordre, dans les cinq langues de ce site. Si vous voulez commencer par la première : « Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? ».