Intelligence artificielle et plateformes numériques : le défi crucial de la confiance

Les plateformes numériques sont devenues le moteur des échanges commerciaux actuels, connectant des entreprises du monde entier en quelques clics. Elles permettent de simplifier les chaînes d’approvisionnement, d’accéder instantanément à des données stratégiques et d’adapter les opérations en temps réel. Mais cette connectivité s’accompagne de risques nouveaux : l’intelligence artificielle (IA), composante centrale de ces systèmes, impacte fortement la notion fondamentale de confiance au sein des écosystèmes numériques.

Une contribution de Nathalie LAMBORGHINI DUMAS, Administratrice Indépendante & Fondatrice de Flying Rhino, le Corporate Venture Studio européen dédié aux business models innovants et durables.

Selon une enquête mondiale menée par Deloitte en 2024, près de 50 % des conseils d’administration n’ont pas encore intégré l’IA à leur ordre du jour stratégique.

Pourtant, le rôle de l’IA dans la transformation des entreprises, et en particulier des entreprises plateformes, ne cesse de croître, générant des opportunités mais aussi des défis majeurs liés à la gouvernance, aux risques éthiques et à la transparence.

L’IA : entre catalyseur d’innovation et enjeu critique de gouvernance 

L’intelligence artificielle booste les plateformes numériques, mais elle amplifie aussi des risques déjà existants tout en introduisant de nouveaux défis.

Parmi les risques amplifiés, la protection des données reste cruciale. Les plateformes qui collectent et analysent des volumes massifs de données, exposent leurs écosystèmes à des fuites ou des abus. Une enquête Deloitte révèle que 72 % des employés utilisent des outils non approuvés, accentuant ces risques. La transparence algorithmique est également mise à mal, comme l’a montré Amazon en 2017 avec un outil de recrutement discriminatoire, soulignant le danger des biais cachés dans les systèmes d’IA. Enfin, les questions de conformité réglementaire deviennent plus complexes, exigeant des entreprises une vigilance accrue.

Parallèlement, l’émergence de l’IA générative apporte des défis inédits. Les deepfakes et hallucinations algorithmiques posent de graves problèmes de désinformation, sapant la crédibilité des plateformes et de leurs parties-prenantes. Les droits d’auteur et la propriété intellectuelle représentent une autre zone de tension, avec des litiges sur l’utilisation de contenus protégés pour entraîner ces modèles. La cybersécurité est également un enjeu majeur, les systèmes d’IA générative élargissant la surface d’attaque pour des acteurs malveillants. Enfin, le manque de compétences au sein des organisations freine leur capacité à anticiper et gérer ces défis, et ce, même au plus haut niveau : 79 % des conseils d’administration reconnaissent une compréhension limitée de l’IA, selon Deloitte.

Pour relever ces enjeux, les entreprises doivent adopter une gouvernance proactive, renforcer la transparence et investir dans la formation. Sans cela, l’IA risque de compromettre la confiance des écosystèmes numériques, transformant une opportunité stratégique en une source de vulnérabilités.

Construire une IA de confiance : les strategies gagnantes  

Pour renforcer la confiance dans l’IA, les plateformes doivent adopter des mesures concrètes :

1. Intégrer la gouvernance de l’IA à la stratégie d’entreprise

La gouvernance de l’IA doit être supervisée par les conseils d’administration pour garantir une adoption stratégique et responsable. Cela implique d’inscrire l’IA à l’ordre du jour, de discuter régulièrement des risques et opportunités, et de créer des comités spécialisés pour gérer les enjeux éthiques et réglementaires. Enfin, établir des principes éthiques clairs est indispensable pour guider son déploiement et renforcer la confiance des parties prenantes.

2. Renforcer la transparence et l’explicabilité

Les algorithmes doivent être compréhensibles, même pour des non-techniciens. Spotify, par exemple, explique pourquoi une chanson est recommandée à ses utilisateurs, renforçant ainsi leur confiance. Les plateformes b2b peuvent s’inspirer de cette approche en expliquant les critères de sélection de leurs recommandations commerciales.

3. Éduquer et former les parties prenantes

L’éducation des utilisateurs et des équipes dirigeantes est essentielle. Selon Deloitte, 40 % des entreprises organisent des formations dédiées à l’IA pour leurs conseils d’administration. Une meilleure compréhension de l’IA permet de combler le fossé entre les opportunités technologiques et la gestion des risques.

4. Adopter des technologies sécurisées et responsables

Des outils comme l’apprentissage fédéré, utilisé par google dans son clavier Gboard, permettent d’entraîner des algorithmes localement sans transférer de données sensibles. Ces approches minimisent les risques de fuites tout en garantissant des performances optimales.

Exemple : Maersk et l’IA pour la gestion logistique mondiale

Maersk a introduit Captain Peter, un assistant virtuel basé sur l’IA, pour améliorer la gestion des chaînes d’approvisionnement. Ce système assure une transparence totale en suivant les conteneurs réfrigérés en temps réel et en communiquant proactivement avec les clients via leurs canaux préférés. Grâce à l’analyse de données en temps réel, Captain Peter anticipe les problèmes, comme les retards ou anomalies, et alerte les clients pour éviter des pertes. En personnalisant les informations et en simplifiant les processus, l’IA améliore l’efficacité et renforce la confiance des clients, tout en préparant l’avenir avec des capacités d’optimisation continue.

Les défis : pour maintenir cette confiance, Maersk doit garantir une protection rigoureuse des données sensibles, assurer une transparence totale sur les décisions algorithmiques et aborder les questions éthiques liées à l’équité et à l’impact de l’IA sur l’emploi.

Leçons à tirer : grâce à une gouvernance proactive et à un usage stratégique de l’IA, Maersk a transformé une industrie complexe en une expérience client transparente, personnalisée et fiable, tout en gérant les risques pour maintenir une confiance durable.

Conclusion : une gouvernance proactive pour une IA de confiance 

L’intelligence artificielle dope les plateformes numériques, mais cette transformation ne peut réussir sans une gouvernance rigoureuse. Les plateformes doivent équilibrer l’automatisation avec le jugement humain pour éviter les dérives liées à une dépendance aveugle aux algorithmes. La transparence est essentielle : les décisions prises par l’IA doivent être compréhensibles, tant pour les utilisateurs que pour les partenaires.

Les conseils d’administration doivent intégrer l’IA dans leur stratégie et créer des cadres dédiés pour superviser son développement. Des comités spécialisés peuvent gérer les enjeux éthiques, les risques opérationnels et la conformité réglementaire. En parallèle, l’éducation des équipes dirigeantes et des utilisateurs est cruciale pour renforcer la compréhension des outils d’IA et en maximiser l’impact tout en limitant les risques.

Adopter ces mesures permet aux plateformes de transformer des défis, comme les biais, la désinformation ou les atteintes à la vie privée, en opportunités pour bâtir une relation durable avec leurs utilisateurs. En fin de compte, l’IA n’est pas seulement un levier d’innovation, mais aussi un outil stratégique pour renforcer la confiance dans des écosystèmes numériques de plus en plus complexes.

Comme l’a résumé une experte interrogée par Deloitte : « le plus grand risque de l’IA est de ne pas en prendre.« 

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