L’IA au sein du conseil d’administration : repenser les décisions   

L’intelligence artificielle transforme la logique décisionnelle des entreprises et, avec elle, les responsabilités du conseil d’administration. Quelles questions les administratrices et administrateurs doivent-ils se poser dès maintenant. 

L’intelligence artificielle fait déjà partie de la réalité opérationnelle de nombreuses entreprises. Ce qui apparaît toutefois plus progressivement, c’est qu’elle ne modifie pas seulement les processus, mais aussi le cadre dans lequel les conseils d’administration exercent leur rôle de surveillance, de pilotage et d’orientation stratégique. Une nouvelle mission en découle : non pas « maîtriser » la technologie, mais comprendre et situer clairement ses impacts sur la gouvernance, les risques et les structures décisionnelles.

Cet article synthétise des expériences issues de projets suisses récents, avec des enseignements concrets pour les conseils d’administration.

1. Comment l’IA transforme structurellement le travail du conseil d’administration

1.1 Les décisions deviennent plus orientées données, mais pas automatiquement plus compréhensibles

Dans plusieurs entreprises, un schéma récurrent se dessine.

La direction générale a pu décider plus rapidement grâce à des analyses soutenues par l’IA, mais le conseil d’administration recevait souvent les résultats sous forme de rapports très agrégés, difficilement questionnables.

Un exemple :

Une entreprise industrielle a augmenté sa marge à court terme grâce à un modèle de tarification automatisé. Ce n’est que lors d’une discussion ultérieure au sein du conseil d’administration qu’il est apparu que le modèle renchérissait systématiquement les offres pour certains segments de clientèle, générant ainsi des risques réputationnels.

Implication pour le conseil d’administration :

La vitesse n’est pas une fin en soi. La traçabilité des bases décisionnelles reste indispensable, même lorsque certaines étapes du processus sont algorithmiques.

1.2 De nouvelles responsabilités émergent, avec de nouvelles exigences en matière de gouvernance

L’IA crée des rôles qui n’existaient pas encore il y a quelques années :

• Data Owner
• Model Steward
• AI Risk Officer

Dans les entreprises où ces fonctions font défaut ou sont mal définies, les responsabilités se déplacent de manière informelle vers l’informatique ou des prestataires externes. Cela peut entraîner des lacunes réglementaires, des points de contrôle flous et une absence de reporting en cas d’incident.

Implication pour le conseil d’administration :

Le devoir de surveillance implique aujourd’hui une compréhension minimale de : ​

• qui développe les modèles
• qui les valide
• qui les supervise
• et qui assume la responsabilité ou le reporting en cas d’erreur ​

1.3 La qualité des données devient le fondement du pilotage stratégique

De nombreuses séances de conseil d’administration reposent sur des rapports de plus en plus générés, filtrés ou priorisés par des systèmes d’IA. La question décisive n’est donc plus seulement : quelles sont les indicateurs que nous examinons ?

Mais bien : comment sont-ils produits ?

Dans certains cas, des équipes opérationnelles évoquaient des « problèmes de données », alors que le véritable problème résidait dans un modèle qui agrégait les informations de manière erronée. De telles interprétations faussées influencent directement les discussions stratégiques et de gestion des risques.

Implication pour le conseil d’administration :

La qualité et l’origine des données ne sont plus des détails informatiques, mais un point de contrôle stratégique.

2. Trois questions clés à discuter dans chaque conseil d’administration

Les questions suivantes se sont révélées particulièrement utiles. Elles réduisent la complexité sans rendre la discussion superficielle.

2.1 Question stratégique:

Quelle logique de création de valeur dans notre entreprise est modifiée en premier par l’IA et qu’est-ce que cela signifie pour notre modèle d’affaires ?

Questions d’approfondissement :

• Quels processus sont déjà impactés par l’IA aujourd’hui, par exemple la vente, les achats ou la gestion des risques ?
• Quelles compétences deviennent un facteur de différenciation ?
• Quelles dépendances, techniques comme organisationnelles, émergent vis-à-vis des fournisseurs d’IA ?

2.2 Question de gouvernance

Quelles décisions doivent être prises avec le soutien de l’IA, assistées par l’IA ou entièrement automatisées par l’IA, et lesquelles doivent explicitement ne pas l’être ?

Cette distinction est centrale, mais elle n’est pas faite dans de nombreuses entreprises.

Pour le conseil d’administration, les éléments suivants sont essentiels :

• des critères clairs pour les décisions automatisables
• des mécanismes de contrôle pour les modèles présentant des risques
• des voies d’escalade définies en cas de dysfonctionnement ou d’indicateurs de biais

2.3 Question de compétences

De quelles compétences avons-nous besoin au sein du conseil d’administration et de l’entreprise pour utiliser l’IA de manière responsable, et où des monopoles de savoir risquent-ils d’apparaître ?

• L’organe dispose-t-il de suffisamment de compétences en matière de données et de modèles pour poser des questions, plutôt que d’accepter uniquement des résultats ?
• Comment la direction générale s’assure-t-elle que les systèmes d’IA sont compris et pas seulement utilisés ?
• Quelle formation est nécessaire pour assumer correctement les responsabilités de gouvernance et de surveillance ?

3. Checklist concrète pour le conseil d’administration : directement applicable

Ces sept points peuvent être repris tels quels lors de la prochaine séance du conseil d’administration :

1. Définir le mandat : Quel rôle l’IA doit-elle jouer stratégiquement dans notre entreprise?
2. Prioriser les cas d’usage : Se concentrer sur deux à trois domaines à fort levier stratégique..
3. Examiner la situation des données : Qualité, origine, ownership, risques réglementaires.
4. Clarifier les rôles et responsabilités : Qui est responsable de la validation des modèles, du monitoring et de la gestion des incidents ?
5. Évaluer systématiquement les risques : Biais, dysfonctionnements, cyberrisques, impacts sur les groupes de clients.

Garantir la formation : La direction générale et les rôles clés ont besoin d’une compréhension minimale des modèles et de leurs limites.

Accompagner les projets pilotes : Définir des indicateurs précoces afin de mesurer le succès des projets et les risques.

Conclusion : l’IA exige une évolution de la bonne gouvernance, pas une euphorie technologique

Les conseils d’administration n’ont pas besoin de savoir programmer eux-mêmes l’IA.

Mais ils doivent comprendre comment l’IA influence les décisions et quelles responsabilités en découlent.

Celles et ceux qui clarifient tôt les rôles, les données, les risques et les logiques décisionnelles renforcent non seulement la résilience de l’entreprise, mais aussi leur propre fonction de surveillance. L’IA est ainsi moins un projet technologique qu’une évolution de ce qui constitue une bonne gouvernance d’entreprise.

Auteurs

Dominic Largo, CEO de ValueOn AG. De la transformation numérique à l’intégration de l’IA, nous vous accompagnons à chaque étape vers un succès durable, des résultats mesurables et une création de valeur à long terme.

Yannick Althaus, Cofondateur de l’AI Basecamp chez ValueOn AG. Il accompagne les entreprises dans l’introduction de processus soutenus par l’IA et agit comme expert dans le développement de structures internes de compétences.

Liens complémentaires :

poweron.swiss

valueon.ch

Note de transparence :

L’IA a été utilisée pour la structuration et la génération d’impulsions ; la rédaction a été réalisée manuellement.

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