Gouvernance
Pour tenir le cap sur l’adoption de l’IA, il faut commencer par l’Architecture d’Entreprise
Par Laurent Delattre, publié le 23 septembre 2025
Multiplier les projets d’IA sans cadre commun mène au désalignement, au gaspillage et aux risques. L’architecture d’entreprise apporte la clarté et la structure nécessaires pour passer de l’expérimentation à l’exécution. Découvrez pourquoi… et comment…
L’intelligence artificielle (IA) figure parmi les principales priorités des DSI, mais sa mise en œuvre se heurte souvent à des obstacles. Bien que 92% des entreprises prévoient d’accroître leurs investissements dans l’IA, 22% seulement disposent d’un plan clair pour les guider.
Lorsque des initiatives d’IA sont lancées de manière isolée, sans contexte stratégique, sans visibilité sur les autres projets ou sans respect des exigences de gouvernance, elles risquent de ne pas atteindre les objectifs de l’entreprise, de gaspiller des ressources ou d’exposer l’organisation à des risques de sécurité et de conformité. Dans certains cas, ces défis font obstacle à la mise en œuvre avant même qu’elle ne commence. C’est frustrant, surtout lorsque les technologies d’IA offrent un tel potentiel pour accélérer les décisions et améliorer les performances.
L’Architecture d’Entreprise (EA – pour Enterprise Architecture) permet de garder le cap. Elle relie la stratégie aux systèmes et aux activités opérationnelles, tout en garantissant la visibilité sur les exigences de conformité et la transparence nécessaire pour déployer l’IA de manière sûre et efficace.
L’IA en avance sur l’informatique et la gouvernance
Dans de nombreuses organisations, les équipes commencent à utiliser l’IA plus rapidement que la capacité des services informatiques internes à répondre à ces usages. Cela crée une « IA fantôme », où des projets sont lancés sans l’approbation des équipes informatiques ou de gouvernance des données, souvent parce qu’elles ne sont même pas au courant de l’existence de ces projets.
Lorsqu’il n’y a pas de visibilité ou de supervision partagée à l’échelle de l’entreprise sur les initiatives en matière d’IA, cela crée deux problèmes fondamentaux :
* Duplication. Faute de vision claire sur qui fait quoi et pourquoi, plusieurs équipes réinventent la roue. Cela entraîne un gaspillage d’efforts et de ressources, et retarde la création de valeur par l’IA.
* Désalignement. Sans alignement entre les initiatives d’IA et les objectifs stratégiques, on risque d’engager des ressources et des budgets sur des résultats peu pertinents – ou pire, de retarder la mise en œuvre de priorités essentielles. C’est ce qu’on peut aller le « coût d’opportunité de faire les mauvais choix ».
Partager une vision commune des initiatives en matière d’IA peut aussi permettre de faire face à d’autres risques qui surviennent lorsque vous ne disposez pas d’un contexte d’entreprise suffisant :
* Sécurité. Des déploiements fragmentés sont plus difficiles à surveiller et à sécuriser, augmentant les risques de cyberattaques ou de fuites de données.
* Biais et iniquité. Des données incohérentes ou incomplètes dans des projets cloisonnés accroissent le risque d’obtenir des résultats biaisés ou peu fiables.
* Risques de conformité. Le respect des régulations telles que l’EU AI Act devient extrêmement complexe sans une gouvernance et une documentation unifiées.
* Lacunes en matière de responsabilité : en l’absence d’une répartition claire des compétences entre les différentes initiatives, la responsabilité des décisions et des résultats liés à l’IA peut facilement échapper à tout contrôle.
Le rôle de l’Architecture d’Entreprise
Pour maximiser les bénéfices de l’IA, il faut avoir une vision d’ensemble afin d’éviter des efforts contradictoires – de la stratégie aux processus, en passant par les collaborateurs et les technologies. C’est le rôle de l’EA : apporter de la clarté, montrer où et comment l’IA crée de la valeur.
Il devient ainsi plus facile d’aligner les projets d’IA sur les objectifs business, de concevoir des solutions conformes dès le départ, de mettre à l’échelle rapidement ce qui fonctionne et d’éviter les gaspillages liés à la duplication d’outils ou de projets.
Puisque l’adoption de l’IA implique souvent des changements dans la répartition de tâches (workflows), sur les postes de travail et parfois sur des processus métiers entiers, l’EA offre la structure et la visibilité pour opérer ces changements de façon coordonnée.
Avec un référentiel centralisé regroupant les informations d’architecture d’entreprise, d’architecture des solutions et d’architecture métier, l’organisation visualise là où l’IA apporte le plus de valeur, limite les chevauchements et propage rapidement les réussites à l’ensemble de l’entreprise.
Qui assure la traçabilité de l’IA dans votre organisation?
Sans gouvernance solide, les initiatives d’IA peuvent partir dans toutes les directions. L’organisation doit avoir une visibilité totale sur les projets en cours et sur les personnes responsables du respect des exigences business et éthiques.
L’architecture d’entreprise fournit le socle de cette gouvernance, en offrant une vision unique et factuelle des systèmes, processus et données de l’entreprise. Ainsi, les principes et standards sont directement liés aux capacités, aux « workflows » et aux ensembles des données sur lesquels reposent les projets d’IA.
Grâce à cette approche, la gouvernance accélère l’adoption de l’IA: les leaders identifient vite les goulots d’étranglement, traitent les risques avant qu’ils ne freinent le progrès et relient les objectifs d’IA à l’exécution quotidienne nécessaire à la réussite.
Combler le fossé entre stratégie et exécution
De nombreuses organisations ont de grandes ambitions en matière d’IA, mais elles ont du mal à l’intégrer dans leurs activités quotidiennes. En fait, seulement 1 % des dirigeants considèrent que l’IA est pleinement intégrée dans leurs processus de travail et qu’elle produit des résultats commerciaux solides.
Pour combler cet écart, il faut une Architecture d’Entreprise solide pour relier l’IA aux objectifs de l’entreprise, une gouvernance claire pour gérer les risques et les responsabilités, ainsi que les bons outils pour hiérarchiser les investissements et mesurer les résultats.
C’est en rassemblant ces éléments que l’entreprise pourra accélérer le retour sur investissement, rationaliser ses investissements dans l’IA, garantir la conformité réglementaire et aligner tout le monde derrière une croissance soutenue.
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