Aujourd’hui, les entreprises attendent des analyses toujours plus rapides et une adoption de l’IA à grande échelle. Les analystes cherchent donc des moyens d’y répondre, y compris lorsque les outils et processus officiels sont trop contraignants ou ne suivent pas le rythme. Sous la pression des délais, certains se tournent vers des outils d’IA non homologués, simplement parce que c’est la solution la plus immédiate pour délivrer un projet. Selon une enquête menée par dbt Labs, 90 % des analystes estiment que leur organisation a besoin d’outils plus performants pour produire des analyses et près d’un tiers (32 %) reconnaissent mettre en place des solutions de contournement pour passer outre les processus de gouvernance. Tribune.
Dans ce contexte, Martial Coiffe vice-président pour l’Europe continentale chez dbt labs, nous explique :
« Les outils d’IA non homologués peuvent aider les analystes à tenir un objectif à court terme, mais ils exposent l’organisation à des risques de conformité, à des fuites de données et à terme à des retards de projets. À mesure que ces pratiques se multiplient, l’harmonisation et la traçabilité des données deviennent plus difficiles, ce qui impose des validations a posteriori qui finissent par ralentir l’activité. Pour les responsables opérationnels, les dangers sont concrets. Le traitement de données sensibles via des clés API personnelles ou des plateformes gratuites non autorisées peut entraîner des risques juridiques et accroître les vulnérabilités. Le plus préoccupant, c’est que ces usages restent souvent invisibles, jusqu’au jour où un incident survient. Pour éviter tout souci, il faut faire évoluer les modèles de gouvernance en intégrant l’IA et l’analytique dans des workflows réglementés, avec une traçabilité claire des transformations de données. La gouvernance doit désormais jouer un rôle d’accélérateur, en donnant davantage d’autonomie aux analystes dans un cadre maîtrisé, les entreprises gagneront en rapidité, en confiance, tout en réduisant les risques.»
