#3 IA et Gestion des Risques – Une solution miracle?

Aujourd’hui, les rêves les plus fous sont permis grâce à l’introduction massive dans nos vies des intelligences artificielles telles que ChatGPT, Midjourney, et bien d’autres. Aucun secteur n’y échappe, chacun apportant son lot d’innovations et de prédictions. Le domaine de la gestion des risques n’est pas en reste, devenant rapidement un candidat de choix pour l’application de ces technologies.¹

Cependant, avant de plonger dans les profondeurs de cette révolution, il est essentiel de garder à l’esprit une vérité fondamentale : les solutions miracles n’existent pas. Comme le disait un vieux sage, « a fool with a tool is still a fool ». En effet, quelle que soit la technologie, c’est l’utilisation qui en est faite qui détermine si elle apportera de la valeur ou si elle se révélera être une perte de temps, voire une marche précipitée dans la mauvaise direction.

a fool with a tool is still a fool

Dans cet article, nous allons explorer les avantages considérables de l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la gestion des risques. Nous aborderons également les problèmes que cette intégration peut contribuer à résoudre, tout en reconnaissant les défis potentiels qu’elle pourrait poser. Enfin, nous conclurons en présentant quelques exemples concrets d’applications de l’IA dans la gestion des risques, ainsi que des astuces pratiques qui peuvent être facilement mises en œuvre.

Comment l’IA peut aider à surmonter les freins à la gestion des risques

La gestion des risques peut être entravée par divers obstacles, tels que sa complexité, le temps qu’elle prend et le risque de se détacher de la réalité. Même si la plus-value à long terme est très souvent démontrée, ces freins empêchent encore certaines organisations d’embarquer pour un trajet de gestion des risques. Au-delà de certaines méthodes simples et pragmatiques pour démarrer (nous en avons déjà parlé ici), l’IA peut offrir des solutions pour atténuer ces problèmes. Examinons comment l’IA peut aider à surmonter chacun de ces freins :

1. La gestion des risques est complexe

La gestion des risques peut être perçue comme complexe, en particulier dans les grandes organisations où de nombreux facteurs entrent en jeu. Bien qu’il est important de souligner que la gestion des risques peut être adaptée en fonction des besoins et des ressources, l’IA peut également apporter des solutions de plusieurs manières :

Modélisation de Scénarios: Les modèles d’IA peuvent simuler une multitude de scénarios possibles, ce qui aide les organisations à évaluer l’impact de différents facteurs sur les risques. Cela facilite la prise de décision en fournissant une vision plus complète des risques potentiels et en attirant l’attention sur des zones de risques jusqu’alors non identifiés
Analyse de Données Avancée: L’IA peut gérer des ensembles de données massifs, identifier des relations complexes entre les variables et détecter des schémas qui échapperaient souvent aux analyses humaines. Cela permet de mieux comprendre les risques potentiels.
Détection d’Anomalies: L’IA peut être utilisée pour surveiller en permanence les données ou des comportements et détecter rapidement les anomalies qui pourraient indiquer un risque émergent. Cela permet une réaction rapide et proactive.²

2. La gestion des risques est chronophage

La gestion des risques peut aussi être perçue comme intensive en termes de temps, en particulier lorsque de nombreuses données doivent être collectées et analysées manuellement. Alors que le mode de déploiement et le niveau d’intégration des processus de gestion des risques ou encore la gouvernance qui les entoure sont des facteurs critiques pour l’efficacité, l’IA peut aussi aider de plusieurs manières :

Analyses Plus Rapides: Les modèles d’IA peuvent générer des prévisions plus rapidement que les méthodes traditionnelles. L’avantage principal est de fournir une première analyse qui sera ensuite révisée par l’expertise et la connaissances des gestionnaires de risques et des décideurs. Cela permet en outre une planification plus efficace les réponses aux risques.
Automatisation des Tâches Répétitives: L’IA peut automatiser la collecte de données, la mise à jour des rapports et d’autres tâches répétitives, ce qui permet aux équipes de gestion des risques de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.

3. La gestion des risques est détachée de la réalité

La gestion des risques peut parfois souffrir d’un détachement de la réalité, où les modèles et les prévisions ne reflètent pas correctement les conditions réelles. L’IA peut contribuer à réduire ce problème de plusieurs manières :

Intégration de Données en Temps Réel: L’IA peut intégrer des données en temps réel provenant de capteurs, de réseaux sociaux, de médias, etc., ce qui permet une évaluation plus précise de la situation actuelle. En d’autres termes, l’intégration de ces nouvelles données permet d’affiner l’évaluation (probabilité / impact) initialement réalisée.
Adaptation des Modèles: Les modèles d’IA peuvent être continuellement mis à jour pour tenir compte des évolutions en temps réel, garantissant ainsi qu’ils restent pertinents et précis.

l’IA ne remplace pas l’expertise humaine, elle la renforce

En somme, l’IA offre des moyens puissants pour améliorer la gestion des risques en traitant la complexité, en réduisant la charge de travail chronophage et en maintenant une connexion plus étroite avec la réalité en intégrant des données en temps réel. Cependant, il est important de noter que l’IA ne remplace pas complètement l’expertise humaine, mais elle la renforce en fournissant des outils et des informations plus puissants pour prendre des décisions éclairées. De plus, au-delà de l’outil mis en oeuvre, des facteurs clés comme la culture des risques, l’intégration aux processus de décision ou encore la sensibilisation et la formation restent des éléments indispensables pour une gestion des risques efficace.

Les défis de l’IA dans la gestion des risques

Bien que l’IA offre de nombreux avantages, elle n’est pas sans risques. Les exemples dans la presse sont nombreux, la fuite massive de données d’entrainement d’IA chez Microsoft n’en est qu’un exemple.³ De même, des organisations importantes comme le Fonds Monétaire International s’emparent du sujet et commencent à tirer leurs propres conclusions.⁴ Citons 3 problèmes potentiels qui peuvent se poser :

1. Manque de transparence

Les modèles d’IA peuvent être complexes, ce qui rend parfois difficile la compréhension de la manière dont ils prennent leurs décisions. Cela peut poser des problèmes en matière de conformité réglementaire et d’éthique, notamment dans les secteurs sensibles tels que la santé et la finance.

2. Besoin de données de qualité

Les systèmes d’IA dépendent de données de haute qualité pour fonctionner efficacement. Si les données sont biaisées, incomplètes ou incorrectes, les résultats de l’IA peuvent être imprécis ou biaisés. Cette problématique est toutefois bien plus large que les IA elles-mêmes et concerne n’importe quel modèle traitant des données (”garbage in, garbage out”).

3. Menaces sur la confidentialité

La mise en place de systèmes d’IA peut nécessiter des uploads conséquents incorporant potentiellement des données personnelles et/ou confidentielles. Si ces transferts ne sont pas réalisés dans des conditions de sécurité adaptées, le risque de fuite de données est bien réel.

Sommes-nous totalement désarmés?

Heureusement, des cadres de référence pour maîtriser ces nouveaux outils et des bonnes pratiques pour les utiliser efficacement se développent petit à petit. Voici donc quelques pistes pratiques pour une intégration réussie de l’IA dans la gestion des risques (ou de manière plus large, d’ailleurs) :

Comprendre les besoins spécifiques: Identifiez clairement les domaines de la gestion des risques où l’IA peut apporter une valeur ajoutée. Un business case solide doit être établi afin de démontrer la valeur ajoutée.
Surveillance Continue: Surveillez en permanence les risques associés au déploiement et à l’utilisation des IA dans l’organisation. Des framework, comme celui développé par NIST représentent d’excellents guides en la matière.⁵
S’assurer de la conformité: Assurez-vous que l’utilisation de l’IA est conforme aux réglementations en vigueur, notamment en ce qui concerne la protection des données. À noter que certaines utilisations sont considérées comme faisant peser un risque inacceptable sur la société et seront purement et simplement interdites. L’Union Européenne s’est spécifiquement penché sur le sujet avec son AI Act.⁶
Formation du Personnel: Comme toujours, la formation est clé! Fournissez une formation adéquate au personnel pour qu’il puisse utiliser les outils d’IA de manière efficace et éthique.

En conclusion, l’intégration de l’IA dans la gestion des risques offre des opportunités considérables, mais elle nécessite une approche réfléchie et éthique. Il n’existe pas de solution miracle, mais en utilisant l’IA de manière judicieuse et en surmontant les défis, les organisations peuvent renforcer leur capacité à anticiper, gérer et atténuer les risques, contribuant ainsi à un avenir plus sûr et plus prospère.