L’intelligence artificielle se métamorphose à une vitesse vertigineuse, passant des systèmes réactifs à des agents autonomes capables d’initiative. C’est dans ce contexte que la méthode « Policy as Code » émerge comme une réponse pour maîtriser la responsabilité juridique des systèmes critiques d’IA agentique.
Cette évolution, porteuse de promesses d’efficacité inédites que Habib Messaoudi, Vice-Président chez Kindryl France, dirigeant les pratiques Cloud, Application, Data et Intelligence Artificielle a bien voulu présenter pour nous. L’heure n’est plus aux workflow dispersés, mais à des mécanismes de conformité réglementaire intégrés.
Vers une autonomie aux enjeux réglementaires multipliés
L’ère de l’IA agentique marque une rupture fondamentale avec les systèmes d’IA génératifs. Loin de ces workflows statiques où l’IA exécute des tâches prédéfinies sur des données fixes « l’IA agentique représente un changement de paradigme car les systèmes sont capables d’observer leur environnement, de raisonner pour atteindre un objectif et d’entreprendre des actions pour y parvenir ». C’est ce qu’explique Habib Messaoudi.
Cette capacité à créer leurs propres flux de travail en temps réel offre de la flexibilité à plus grande échelle. Ces dernières sont par conséquent nécessaires pour adresser la complexité des opérations en entreprise.
Cependant, cette autonomie accrue pose des défis majeurs en matière de gouvernance de l’IA. Qui est responsable lorsque l’agent prend une décision non conforme ? Comment garantir que ses actions respectent les processus établis et la conformité réglementaire, en particulier dans des secteurs hautement encadrés comme la banque, l’assurance ou la santé ?
Habib Messaoudi insiste sur cette problématique : « l’autonomie des agents entraîne des responsabilités et la nécessité de s’assurer qu’ils évoluent dans un écosystème maîtrisé et respectueux des processus établis. »
Sans un cadre de gouvernance de l’IA robuste et proactif, le déploiement d’agents autonomes comporte un risque. Le risque de multiplier les points de non-conformité. Ils exposent les organisations à des risques légaux, financiers et réputationnels considérables.
« Policy as Code » : la gouvernance proactive au service de la conformité déterministe
Face à la complexité des réglementations et la nature évolutive de l’IA agentique, les approches de gouvernance de l’IA traditionnelles se révèlent souvent trop théoriques ou réactives. La solution réside dans l’intégration de la conformité dès la conception : le « Policy as Code ».
Le « Policy as Code » est une méthode qui transforme les règles de gouvernance de l’IA et les processus métier en code informatique. Ce code est ensuite intégré aux systèmes d’agents dès leur conception.
La première étape implique de traduire les processus décrits textuellement en logigrammes graphiques. On garantit une compréhension sans équivoque par le système et les propriétaires de processus. « Cette méthode permet de gérer le grand nombre de règles […] assurant que le système respecte les politiques de conformité avant même de créer les agents », détaille l’expert de Kindryl.
Les avantages sont multiples et décisifs pour la conformité réglementaire. En effet, le contrôle en amont est meilleur que les vérifications a posteriori. Si elles identifient les erreurs une fois qu’elles se sont produites, le « Policy as Code » intègre le contrôle de conformité avant même l’orchestration des agents. Cela garantit que le processus traduit en code est conforme dès le départ.
La transition déterministe est idéale pour les systèmes critiques où “le droit à l’erreur est inexistant”. En passant d’un modèle probabiliste, inhérent aux LLM, au modèle déterministe du “Policy as Code”, on fournit le cadre nécessaire pour atteindre cette fiabilité absolue.
Enfin, l’optimisation des ressources est meilleure. En évitant les erreurs a posteriori, le « Policy as Code » élimine le cycle coûteux de test, de redéploiement et d’ajustement des agents. Il libère des ressources informatiques et humaines.
Explicabilité et auditabilité, les pierres angulaires de la responsabilité de l’IA
L’adoption de l’IA agentique ne décharge en rien les humains de leur responsabilité juridique. Les entreprises doivent être en mesure de démontrer que les actions déléguées aux agents respectent les processus et les réglementations. C’est donc ici que l’explicabilité et l’auditabilité deviennent fondamentales.
Le « Policy as Code » contribue directement à ces exigences. D’une part, puisque les règles sont codifiées et intégrées, il est possible de reconstruire le raisonnement de l’agent et de prouver sa conformité aux politiques établies. Kindryl propose d’ailleurs un cadre agentique intégrant un volet d’explicabilité. Il offre une représentation graphique du raisonnement du système.
D’autre part, chaque action de l’agent est traçable et peut être confrontée au code des politiques. Cela permet aux auditeurs internes et externes de vérifier la conformité réglementaire avec une granularité inédite. Elle reste essentielle dans des secteurs comme la banque où les contrôles sont draconiens.
Le principe de responsabilité humaine demeure finalement central. L’entreprise doit pouvoir justifier chaque décision prise. Même celles prises par un agent autonome. Le « Policy as Code » est donc un outil pour fournir cette traçabilité et cette preuve de conformité.
Quelles sont les priorités stratégiques ? Compétences, résultats et projets pilotes à forte valeur
Une étude de Kindryl, le Kindryl Readiness Report, menée auprès de 3 700 leaders, révèle que 87 % d’entre eux sont convaincus que l’IA va modifier les rôles et responsabilités dans les 12 prochains mois. Cela souligne un besoin urgent de développement des compétences et de mise en place d’un cadre de gouvernance maîtrisé. De plus, 62 % des leaders ressentent la pression d’obtenir des résultats concrets des investissements en IA, au-delà des projets pilotes.
Pour les entreprises désireuses d’adopter le “Policy as Code”, le choix du premier projet peut s’avérer décisif pour convaincre les décideurs. En conséquence, Habib Messaoudi recommande un processus métier à la fois « important, réglementé, complexe et décentralisé ».
Il donne l’exemple du processus de KYC, pour Know Your Customer, dans le secteur bancaire. Le KYC a montré le gain de productivité du “Policy as Code”. Il peut réduire l’intégration des clients de plusieurs semaines à quelques heures.
Il a respecté l’absence de droit à l’erreur. La conformité réglementaire est non négociable. La programmation de la conformité via “Policy as Code” s’est donc révélé un accélérateur indispensable.
Il a su surmonter la complexité et la décentralisation. Bien qu’un tel processus implique de nombreuses règles et entités, de l’ordre des milliers, l’entreprise a grandement bénéficié de la rationalisation apportée par le code.
L’IA agentique gouvernée par “Policy as Code” transforme la conformité en avantage concurrentiel. Au-delà de permettre aux entreprises, non seulement de se conformer aux réglementations, elle permet aussi d’accroître leur productivité et d’offrir une valeur ajoutée significative à leurs collaborateurs et clients. Les employés peuvent se concentrer sur des tâches à plus haute valeur ajoutée. Les clients bénéficient de processus plus rapides et plus fiables.
L’émergence de l’IA agentique représente donc une opportunité majeure pour les entreprises. Cependant, c’est à condition que sa puissance soit encadrée par une gouvernance de l’IA à la hauteur de ses enjeux. Le « Policy as Code » n’est pas une simple évolution technique. Elle est une approche stratégique dans un monde de plus en plus autonome.
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