L’intelligence artificielle (IA) refaçonne rapidement les économies et les sociétés, présentant d’importantes occasions et des gains d’efficacité, tout comme des défis majeurs en matière de gouvernance. Il incombe aux investisseurs institutionnels non seulement de comprendre ces changements, mais aussi d’élaborer des cadres de gérance qui permettent d’offrir une valeur de manière responsable et durable au moyen de l’IA. Gestion de Placements TD Inc. (GPTD) a entrepris une analyse exhaustive des documents disponibles sur la gouvernance de l’IA du point de vue de la gérance, pour dégager des pistes concrètes et établir un cadre robuste, conçu sur mesure pour notre programme de gérance, afin d’assurer une cohérence interne et une mobilisation externe.

Gouvernance de l’IA et rendement financier

La gouvernance précoce et proactive au niveau du conseil d’administration est devenue un facteur de différenciation clé pour les entreprises qui intègrent l’IA. Certaines recherches révèlent que les sociétés qui ont commencé à traiter de la gouvernance de l’IA tôt, en particulier aux niveaux les plus élevés, affichent un rendement supérieur à celui des principaux indices de référence¹. Cela s’explique de plusieurs façons :

• Surveillance dédiée des technologies : l’intégration de comités des sciences, de la technologie et de l’innovation à la structure du conseil d’administration permet d’assurer une surveillance ciblée de la stratégie et des risques liés à l’IA. Ces comités servent de relais d’expertise et tiennent les conseils d’administration au courant des tendances technologiques et de leurs répercussions sur les activités.
• Harmonisation entre les stratégies et la gouvernance : les premières entreprises à adopter de solides cadres de gouvernance sont mieux outillées pour repérer les lacunes en matière de stratégies et de gouvernance, anticiper les répercussions de la technologie sur les produits et services, et s’adapter de manière agile aux changements du marché.
• Acquisition de talents pour le conseil d’administration : les entreprises qui accordent la priorité à la gouvernance de l’IA attirent des administrateurs ayant des connaissances sectorielles et une compréhension nuancée du potentiel transformateur de l’IA. Cela favorise l’harmonisation à l’échelle de l’entreprise des stratégies commerciales, de gestion des talents, de protection des renseignements personnels/cybersécurité/sécurité des données et opérationnelles.
• Harmonisation au niveau de l’entreprise : les entreprises les plus performantes considèrent la gouvernance de l’IA non pas comme une fonction distincte, mais comme un impératif valable pour l’ensemble de l’entreprise. Cela leur permet de veiller à ce que l’innovation cadre avec les priorités budgétaires, les améliorations opérationnelles, la stratégie relative aux talents et la sécurité des données.

Il est intéressant de noter que les sociétés technologiques performantes, où la technologie constitue la base de leurs modèles d’affaires, ont tendance à répartir les responsabilités en matière de gouvernance de l’IA entre plusieurs comités. Cette approche décentralisée reflète l’omniprésence de l’IA dans l’ensemble de leurs activités. Toutefois, pour d’autres secteurs, la surveillance ciblée est peut-être la meilleure pratique à adopter.

Gestion du risque

Les risques inhérents à l’adoption de l’IA sont multiples et vont bien au-delà des incidents médiatisés d’atteinte à la sécurité des données ou des amendes réglementaires. La perspective de GPTD en matière de gérance met l’accent sur les dimensions suivantes :

• Risques techniques : les systèmes d’IA sont intrinsèquement complexes et opaques, ce qui présente des défis, comme les fabulations (la production de résultats erronés ou trompeurs), les algorithmes biaisés, le rendement peu fiable et les conséquences imprévues, comme les défaillances techniques.
• Risques réglementaires : le contexte réglementaire de l’IA évolue rapidement. Les entreprises doivent demeurer vigilantes pour rester conformes aux nouvelles normes, aux lois sur la protection des données, aux droits du travail et aux règlements sectoriels.
• Risques organisationnels : la rapidité d’adoption de l’IA peut surpasser la capacité d’adaptation d’une entreprise. Sans surveillance adéquate des structures de gouvernance, des talents et des risques, les sociétés s’exposent à une mauvaise harmonisation de leurs stratégies, à des inefficacités opérationnelles et à des atteintes à la réputation.
• Risques systémiques : l’interconnectivité des systèmes d’IA rend possible une propagation rapide des défaillances d’un secteur à l’autre. Les risques systémiques comprennent les perturbations des marchés, la désinformation généralisée et la volatilité des marchés découlant d’un déploiement mal géré de l’IA.
• Risques environnementaux : avec l’essor de cette technologie, l’infrastructure nécessaire pour répondre à la demande a de répercussions environnementales; elle augmente tout particulièrement le nombre de centres de données. Ces derniers consomment une quantité considérable d’énergie et exigent des volumes d’eau importants pour leur refroidissement. Les risques sont liés à leur emplacement, à leur impact sur l’environnement qui les entoure et aux méthodes utilisées pour acquérir les ressources nécessaires.

Une gestion efficace des risques exige une approche interdisciplinaire prospective qui intègre les volets techniques, juridiques, éthiques et opérationnels au cadre de gouvernance.

Problèmes systémiques et occasions

L’intégration de l’IA au système financier et à l’ensemble de l’économie soulève des enjeux systémiques; à la fois des occasions et des risques qui doivent être activement gérés :

• Stabilité des marchés : la négociation et la prise de décisions fondées sur l’IA peuvent à la fois stabiliser et déstabiliser les marchés. Il faut exercer une surveillance pour assurer un comportement prudent et transparent des algorithmes.
• Impact sociétal : l’IA peut favoriser l’inclusion et l’efficacité, mais aussi exacerber les inégalités ou contribuer à l’automatisation de catégories d’emploi toutes entières. Une gérance responsable doit tenir compte des répercussions plus vastes sur le capital humain.
• Éthique et confiance : les sociétés qui mettent l’accent sur l’IA éthique gagnent la confiance des parties prenantes, ce qui peut leur donner un avantage concurrentiel durable.
• Innovation : l’IA ouvre la porte à de nouveaux modèles d’affaires, à des perspectives éclairées par les données et à l’excellence opérationnelle, mais seulement si les risques sont gérés avec prudence et si les occasions sont saisies.

Pérennisation des stratégies en matière d’IA

GPTD croit que la pérennisation ne repose pas que sur l’adoption de la technologie. Elle s’appuie également sur la présence d’entreprises résilientes qui savent s’adapter. Voici ce qu’on entend par là :

• Gouvernance dynamique : les cadres de gouvernance doivent évoluer au rythme des technologies. Des revues périodiques, l’élaboration de scénarios et des analyses prospectives sont essentielles.
• Perfectionnement continu des talents : il faut créer une expertise interne, perfectionner les compétences du personnel pour contrer l’obsolescence et positionner les entreprises de manière à ce qu’elles puissent profiter du potentiel de l’IA.
• Mobilisation des parties prenantes : l’établissement d’un dialogue ouvert avec les organismes de réglementation, les clients et les collectivités permet d’établir un lien de confiance et de partager l’apprentissage réalisé à mesure que l’IA progresse.
• Solide gouvernance des données : les données sont la pierre angulaire de l’IA. Les entreprises doivent investir dans des pratiques de gestion des données sécuritaires, éthiques et transparentes pour développer des systèmes d’IA fiables.

Approche de GPTD en matière de gérance de l’IA : deux piliers

Reconnaissant l’ampleur de l’impact de l’IA, GPTD divise son approche de gérance en deux principaux domaines d’action : les créateurs d’IA et les utilisateurs de l’IA.
 

1. Accent sur la gérance pour les développeurs d’IA

Les développeurs d’IA comprennent les entités responsables de l’innovation, de l’infrastructure et des outils de base. Ce sont les développeurs d’algorithmes, les fournisseurs d’infrastructure et les centres de données. Voici nos priorités en matière de gérance pour ce groupe :

• Transparence et explicabilité : les développeurs doivent en priorité s’assurer que les modèles d’IA et les décisions en la matière puissent être expliqués, en particulier dans les secteurs à impact élevé comme les finances, les soins de santé, les transports et la défense.
• Sécurité et protection des renseignements personnels : il est crucial d’assurer l’intégrité et la confidentialité des données. Les pratiques gagnantes en la matière comprennent des protocoles de cybersécurité robustes, des tests d’intrusion périodiques, le respect des ententes de consentement des clients et des lois sur le droit d’auteur, ainsi que la conformité aux normes mondiales.
• Conception éthique et atténuation des préjugés : il est essentiel de tenir activement compte des enjeux éthiques et des préjugés dans les modèles. Cela comprend l’utilisation d’une variété d’ensembles de données, la réalisation de tests sur les préjugés et la production de rapports transparents.
• Collaboration avec les organismes de réglementation : les échanges proactifs avec les entités qui élaborent les politiques peuvent aider à façonner un contexte réglementaire pragmatique et assurer un avantage sociétal général.
• Infrastructures durables : lorsque les développeurs construisent l’infrastructure nécessaire pour soutenir leurs outils d’IA et leur utilisation, ils doivent s’assurer que ces outils sont créés d’une façon qui respecte leurs propres objectifs environnementaux et être conscients que les utilisateurs cherchent eux aussi à respecter des objectifs environnementaux.
• Surveillance tout au long du cycle de vie : la gouvernance doit porter sur l’ensemble du cycle de vie, de l’approvisionnement en données au déploiement et à la mise hors service des modèles.

2. Accent sur la gérance pour les utilisateurs de l’IA

Les utilisateurs de l’IA couvrent un large éventail de secteurs, dont ceux des produits pharmaceutiques, des finances, des médias et de l’ingénierie. Les priorités de GPTD en matière de gérance pour les utilisateurs de l’IA sont les suivantes :

• Évaluation et atténuation des risques : les utilisateurs doivent évaluer de manière exhaustive les risques avant de déployer l’IA et d’évaluer les facteurs techniques, éthiques et organisationnels.
• Surveillance du conseil d’administration et de la direction : la gérance doit voir à ce que les membres du conseil d’administration et de la haute direction possèdent des connaissances adéquates en matière d’IA et que les structures de gouvernance suivent le rythme de l’adoption.
• Harmonisation avec la stratégie d’affaires : Les initiatives d’IA doivent clairement appuyer les objectifs stratégiques à long terme de l’entreprise plutôt que d’être menées comme des projets isolés.
• Répercussions sur les parties prenantes : il faut évaluer les répercussions du déploiement de l’IA sur les clients, les employés et l’ensemble de la société et en rendre compte, dans le respect des principes d’équité, de transparence et de responsabilité.
• Préparation opérationnelle : les utilisateurs doivent investir dans la formation du personnel, la gestion du changement et les systèmes de surveillance pour s’assurer que l’IA est intégrée de façon sécuritaire et efficace.
• Diligence raisonnable en matière d’environnement : cette diligence sert à s’assurer que la chaîne d’approvisionnement nécessaire à l’utilisation de l’IA réduit les répercussions sur l’environnement et respecte les objectifs environnementaux généraux de l’entreprise.

Conclusion

La gouvernance de l’IA n’est pas un exercice statique, mais un parcours continu qui nécessite de la vigilance, de l’adaptabilité et de l’excellence en matière de gérance. Les avantages d’une gouvernance précoce et robuste sont clairs : amélioration des résultats financiers, clarté stratégique et résilience opérationnelle. À l’inverse, les risques de la négliger sont importants, non seulement pour les entreprises individuelles, mais aussi pour le système financier et la société.

Notre cadre de gérance reflète notre profonde volonté d’innover de manière responsable. Nous prônons une gouvernance de l’IA transparente, éthique et axée sur l’avenir, qui appuie les créateurs et les utilisateurs dans ce contexte dynamique. Grâce à la collaboration, à la formation continue et à une attention constante portée aux risques et aux occasions, nous voulons protéger la valeur à long terme de nos placements.

Réservé aux investisseurs institutionnels canadiens.

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^[1]https://corpgov.law.harvard.edu/2021/08/31/a-special-board-committee-can-help-drive-corporate-and-transformational-success/