Quelle est la relation entre l’IA fantôme et le jumeau numérique d’une organisation ?
Le jumeau numérique d’une organisation (DTO) dépend de la visibilité des processus, des décisions, des contrôles, des risques, des systèmes et des activités opérationnelles. L’IA fantôme introduit la prise de décision assistée par l’IA et la génération de contenu qui se produit souvent en dehors des systèmes gouvernés. L’IA influençant de plus en plus le comportement opérationnel, les organisations peuvent être confrontées à un écart croissant entre leur modèle opérationnel documenté et la manière dont le travail est réellement effectué. Le maintien de la visibilité sur les activités assistées par l’IA devient une exigence critique pour préserver l’exactitude, l’explicabilité, la gouvernance et la confiance des DTO.
Vue d’ensemble
L’émergence des initiatives de jumelage numérique d’une organisation (DTO) reflète un changement plus large dans la façon dont les organisations envisagent la visibilité opérationnelle. Depuis des décennies, les dirigeants recherchent des technologies et des méthodologies qui promettent une compréhension plus complète du fonctionnement de l’entreprise. La gestion des processus métier, l’architecture d’entreprise, les programmes de gouvernance, de risque et de conformité, la gestion des performances de l’entreprise et les initiatives d’excellence opérationnelle ont toutes poursuivi des variantes du même objectif : créer une visibilité suffisante pour permettre une meilleure prise de décision.
Le DTO représente peut-être l’expression la plus ambitieuse de cet objectif. Plutôt que d’examiner des processus, des systèmes, des risques ou des structures organisationnelles isolés, les initiatives de DTO cherchent à créer une représentation connectée de l’entreprise elle-même. Les processus, les ressources, les contrôles, les technologies, les risques, les politiques, les indicateurs de performance et les relations opérationnelles sont reliés au sein d’un modèle unique capable de soutenir l’analyse, la gouvernance et la transformation.
La valeur de cette approche va bien au-delà de la documentation. Les organisations investissent dans les capacités de DTO parce qu’elles veulent être sûres de comprendre comment le travail est réellement effectué, comment les décisions affectent les activités en aval et comment les changements opérationnels se propagent dans l’entreprise. La DTO devient un mécanisme de réduction de l’incertitude. Il fournit aux dirigeants un cadre permettant de comprendre la complexité et d’évaluer les conséquences des changements avant que celles-ci n’apparaissent dans les environnements de production.
Pourtant, l’efficacité de tout DTO dépend d’une hypothèse fondamentale. Le modèle doit être en mesure d’observer et de représenter les facteurs qui influencent de manière significative le comportement organisationnel. Si d’importants moteurs de l’activité opérationnelle ne sont pas visibles, l’ODD peut continuer à paraître complet tout en devenant progressivement moins représentatif de la réalité.
Cette hypothèse est devenue de plus en plus pertinente à mesure que les organisations adoptent les technologies d’IA générative à grande échelle.
Le débat croissant autour de l’IA fantôme est souvent abordé en termes de cybersécurité, de protection de la vie privée, de protection de la propriété intellectuelle ou de conformité réglementaire. Bien que ces préoccupations soient légitimes, elles ne représentent peut-être pas le défi le plus important à long terme pour les organisations qui poursuivent des stratégies de DTO. Un problème plus fondamental est en train d’émerger. L’IA fantôme crée des influences opérationnelles qui existent souvent en dehors des limites de visibilité dont dépendent les initiatives de DTO.
Il ne s’agit pas simplement d’un problème de gouvernance de l’IA. Il s’agit d’un problème d’intégrité de l’OTC.
L’hypothèse de visibilité derrière chaque DTO
Toute initiative de DTO repose en fin de compte sur une théorie de la visibilité organisationnelle. Bien que la terminologie et la mise en œuvre technique diffèrent d’un fournisseur à l’autre, le principe sous-jacent reste remarquablement cohérent. Si suffisamment d’informations opérationnelles peuvent être reliées entre elles, les dirigeants peuvent acquérir une compréhension plus précise du fonctionnement de l’organisation.
Cette théorie s’est avérée très efficace car les entreprises modernes génèrent d’énormes quantités d’informations opérationnelles. Les processus peuvent être modélisés. Les systèmes peuvent être cartographiés. Les risques peuvent être documentés. Les contrôles peuvent être liés à des obligations. Les indicateurs de performance peuvent être suivis. Les relations entre les composants organisationnels peuvent être analysées et visualisées. Au fur et à mesure que ces connexions deviennent plus complètes, le DTO devient de plus en plus précieux en tant que capacité d’aide à la décision.
Il est important de noter que les initiatives de DTO ne tentent pas de tout modéliser. Elles se concentrent sur les relations et les influences qui affectent matériellement les résultats opérationnels. L’objectif n’est pas une représentation parfaite, mais une représentation utile. Un DTO réussit lorsqu’il saisit suffisamment l’environnement opérationnel pour soutenir la gouvernance, l’analyse d’impact, l’optimisation et la prise de décision stratégique.
Historiquement, cet objectif a pu être atteint parce que la plupart des activités opérationnelles importantes se sont déroulées dans des environnements observables. Les applications d’entreprise, les systèmes de flux de travail, les plateformes de gestion de la qualité, les référentiels documentaires, les systèmes de gestion des risques et les technologies transactionnelles ont tous généré des informations susceptibles d’être intégrées dans le modèle opérationnel. Même lorsque l’exécution s’écarte des procédures documentées, les organisations conservent généralement une visibilité sur les systèmes et les structures par lesquels le travail est effectué.
L’IA générative introduit une dynamique différente.
Contrairement aux technologies d’entreprise traditionnelles, l’IA peut influencer les résultats opérationnels sans nécessairement s’intégrer aux systèmes utilisés par les organisations pour comprendre le comportement opérationnel. Les employés peuvent utiliser l’IA pour analyser des informations, formuler des recommandations, résumer des réglementations, rédiger des procédures, soutenir des enquêtes, développer des contenus de formation, évaluer des alternatives ou aider à la prise de décision. Ces activités peuvent influencer matériellement l’exécution tout en laissant peu de traces dans les référentiels, les flux de travail et les mécanismes de gouvernance qui constituent le fondement de nombreuses initiatives de DTO.
Le problème n’est pas que l’IA existe en dehors de l’ODD. Le défi est que l’IA influence de plus en plus les activités que l’ODD tente de représenter.
L’IA de l’ombre et l’émergence d’une influence invisible
L’un des aspects les plus mal compris de l’IA fantôme est l’hypothèse selon laquelle elle se comporte comme les générations précédentes d’adoption de technologies non autorisées. Les comparaisons avec l’informatique fantôme sont courantes et, dans une certaine mesure, appropriées. Dans les deux cas, les employés adoptent des technologies en dehors des structures de gouvernance officielles. Les deux posent des problèmes de visibilité. Les deux introduisent des risques que les organisations ont du mal à évaluer.
Cependant, l’IA de l’ombre diffère sur un point important.
L’informatique fantôme traditionnelle a principalement modifié l’endroit où le travail était effectué. L’IA fantôme modifie la manière dont les décisions sont prises.
Cette distinction a des implications importantes pour les initiatives de DTO.
Lorsque les employés adoptent une plateforme de collaboration, une application de partage de fichiers ou un service cloud non autorisé, les équipes de gouvernance perdent toute visibilité sur l’environnement technologique. Lorsque les employés adoptent l’IA générative, les équipes de gouvernance peuvent perdre la visibilité sur le raisonnement, l’interprétation et l’analyse qui influencent les résultats opérationnels.
Voyez comment l’IA générative est actuellement utilisée dans de nombreuses organisations. Les professionnels de la qualité utilisent l’IA pour faciliter les enquêtes et les actions correctives. Les équipes chargées de la conformité utilisent l’IA pour interpréter les orientations réglementaires. Les analystes de processus utilisent l’IA pour évaluer les améliorations du flux de travail. Les responsables opérationnels utilisent l’IA pour analyser les alternatives avant de prendre des décisions. Les équipes chargées de la documentation utilisent l’IA pour générer et affiner les procédures, les instructions de travail et les communications.
Aucune de ces activités n’est problématique en soi. Dans de nombreux cas, elles peuvent améliorer la productivité et la qualité.
Le problème est qu’ils introduisent une nouvelle catégorie d’influence opérationnelle qui reste souvent invisible dans le modèle opérationnel formel de l’organisation.
Historiquement, les organisations se sont concentrées sur la documentation des décisions, des approbations, des contrôles, des procédures et des résultats. L’IA introduit une couche supplémentaire. Elle influence de plus en plus la manière dont ces décisions sont formulées avant même qu’elles n’atteignent un processus de gouvernance formel. Par conséquent, les organisations peuvent conserver une visibilité sur les résultats tout en perdant la visibilité sur les facteurs qui ont contribué à ces résultats.
Cette distinction devient particulièrement importante lorsque les organisations s’appuient sur les capacités de DTO pour comprendre le comportement opérationnel.
Un DTO peut modéliser les processus, les contrôles, les ressources, les technologies et les structures organisationnelles. Il permet d’identifier les dépendances et d’évaluer les impacts. Il peut soutenir les initiatives de transformation et améliorer la gouvernance. Ce qu’il ne peut pas faire, c’est représenter les influences qui restent entièrement en dehors de son périmètre de visibilité.
Plus les organisations dépendent d’activités assistées par l’IA qui dépassent cette limite, plus le risque est grand que l’ODD soit progressivement déconnecté de l’exécution réelle.
L’importance de cette question dans les environnements hautement réglementés
Les implications de ce défi sont particulièrement importantes pour les organisations opérant dans des secteurs réglementés.
Les cadres de gouvernance ont traditionnellement mis l’accent sur la responsabilité, la traçabilité et l’explicabilité. Les régulateurs, les auditeurs et les parties prenantes attendent généralement des organisations qu’elles expliquent comment les décisions ont été prises, quelles informations ont été prises en compte, quels contrôles ont été appliqués et qui a approuvé les actions qui en ont résulté.
Ces attentes ne sont pas propres à la conformité réglementaire. Des principes similaires sous-tendent la gestion de la qualité, la gestion des risques opérationnels, la planification de la continuité des activités, la gouvernance de la cybersécurité et les programmes de responsabilisation des entreprises.
L’influence croissante de l’IA complique cet environnement car les activités assistées par l’IA interviennent souvent avant le début des processus formels de gouvernance. Une recommandation générée par un système d’IA peut influencer une évaluation des risques. Un résumé généré par l’IA peut façonner une interprétation réglementaire. L’analyse assistée par l’IA peut contribuer à une initiative de refonte des processus. Des mois plus tard, la décision qui en résulte reste visible, mais les influences qui ont façonné cette décision peuvent être difficiles à reconstituer.
Cela n’entraîne pas nécessairement des défaillances immédiates en matière de conformité. En fait, de nombreuses organisations peuvent continuer à fonctionner avec succès pendant des années tout en s’appuyant largement sur des activités assistées par l’IA.
Le défi est plus subtil.
Les organisations risquent de perdre progressivement confiance dans leur capacité à expliquer comment les résultats opérationnels sont produits. L’écart entre l’exécution documentée et l’exécution réelle peut se creuser. Les systèmes de gouvernance continuent de fonctionner. Les contrôles restent documentés. Les procédures restent à jour. Pourtant, un pourcentage croissant de l’influence opérationnelle échappe à la visibilité formelle.
Pour les initiatives de DTO, il s’agit d’une préoccupation stratégique plutôt que technique. L’objectif d’un DTO n’est pas simplement de documenter les opérations. Son objectif est d’améliorer la compréhension. Tout facteur qui réduit la compréhension réduit en fin de compte la valeur du modèle lui-même.
Le futur DTO doit inclure la visibilité de l’IA
Il est peu probable que la solution à long terme consiste à restreindre l’adoption de l’IA. L’histoire suggère que les organisations réussissent rarement en tentant d’éliminer les technologies qui apportent des améliorations significatives de la productivité. Les incitations économiques qui poussent à l’adoption de l’IA sont tout simplement trop fortes.
Une approche plus réaliste consiste à élargir le champ de la visibilité opérationnelle.
Les futures initiatives de DTO devront probablement évoluer au-delà des représentations traditionnelles des processus, des systèmes, des contrôles et des ressources. Elles auront besoin de mécanismes permettant de comprendre où l’IA influence les résultats opérationnels et comment ces influences interagissent avec les structures de gouvernance, les activités de gestion des risques, les obligations de conformité et la prise de décision au sein de l’organisation.
Cela n’implique pas de surveiller chaque interaction avec un système d’IA. Un tel objectif ne serait ni pratique ni souhaitable. Les organisations auront plutôt besoin de visibilité sur les activités assistées par l’IA qui affectent matériellement l’exécution, la gouvernance et les résultats de l’entreprise.
La distinction est importante. L’objectif n’est pas la surveillance. L’objectif est la compréhension opérationnelle.
Les organisations qui parviennent à cette visibilité seront mieux positionnées pour équilibrer l’innovation et la gouvernance. Elles pourront bénéficier de l’IA tout en gardant confiance dans l’intégrité de leurs modèles opérationnels. Plus important encore, elles préserveront la promesse centrale qui fait la valeur des initiatives de DTO en premier lieu : la capacité de comprendre comment l’organisation fonctionne réellement.
L’IA s’intégrant de plus en plus dans les activités quotidiennes, le défi auquel sont confrontés les programmes de DTO ne consistera pas à déterminer si l’IA est utilisée. La réponse à cette question a déjà été apportée.
Le défi consistera à déterminer si l’ODD reste capable de percevoir les influences qui façonnent le comportement organisationnel.
L’utilité de l’Interfacing
La vision d’Interfacing d’un jumeau numérique d’une organisation s’articule autour de l’idée que la gouvernance, la gestion des processus, la gestion de la qualité, la gestion des risques, la gestion de la conformité, l’intelligence opérationnelle et l’exécution des activités ne devraient pas exister en tant que disciplines isolées. Au contraire, elles devraient être connectées au sein d’un modèle opérationnel gouverné capable de soutenir la visibilité, la responsabilité, l’analyse d’impact et la prise de décision éclairée.
À mesure que les organisations introduisent l’IA dans les environnements opérationnels, il devient de plus en plus important de maintenir cette vision connectée. Les résultats générés par l’IA peuvent influencer les processus, les enquêtes, les contrôles, les interprétations réglementaires, les décisions opérationnelles et les initiatives d’amélioration. Pour comprendre comment ces influences affectent l’entreprise dans son ensemble, il faut plus que des politiques de gouvernance de l’IA isolées. Il faut une visibilité sur la façon dont les décisions se propagent dans le modèle opérationnel lui-même.
Le système de gestion intégré (IMS) assisté par l’IA et l’approche DTO d’Interfacing aident les organisations à relier les processus, les contrôles, les risques, les politiques, les systèmes, les obligations de conformité, les activités de qualité et les flux de travail opérationnels au sein d’un cadre de gouvernance unifié. Cela permet aux organisations d’évaluer les impacts, de maintenir la traçabilité, de renforcer la capacité d’explication et de préserver la confiance dans l’intégrité du modèle d’exploitation à mesure que l’adoption de l’IA continue de se développer.
Les organisations qui tireront la plus grande valeur de l’IA au cours de la prochaine décennie ne seront probablement pas celles qui déploieront simplement le plus d’IA. Ce seront celles qui comprendront le mieux comment l’IA influence le comportement opérationnel et qui pourront intégrer ces influences dans un modèle d’exécution gouverné. Le maintien de la visibilité sur ces influences devient rapidement l’une des exigences les plus importantes pour préserver la confiance dans le jumeau numérique d’une organisation.
Pourquoi choisir Interfacing?
Avec plus de deux décennies de logiciels d'IA, de qualité, de processus et de conformité, Interfacing continue d'être un leader dans l'industrie. À ce jour, nous avons servi plus de 500+ entreprises de classe mondiale et des sociétés de conseil en gestion de toutes les industries et de tous les secteurs. Nous continuons à fournir des solutions numériques, cloud et IA qui permettent aux organisations d'améliorer, de contrôler et de moderniser leurs processus tout en allégeant le fardeau de la conformité réglementaire et des programmes de gestion de la qualité.
Pour en savoir plus ou discuter de la manière dont Interfacing peut aider votre organisation, veuillez remplir le formulaire ci-dessous.
Documentation : Piloter la transformation, la gouvernance et le contrôle
• Obtenez des informations complètes et en temps réel sur vos opérations.
• Améliorez la gouvernance, l'efficacité et la conformité.
• Assurez une conformité fluide avec les normes réglementaires.
eQMS : Automatiser les workflows de qualité et de conformité & rapports
• Simplifiez la gestion de la qualité avec des workflows automatisés et une traçabilité continue.
• Standardisez la gestion des CAPA, des audits fournisseurs, de la formation et des workflows associés.
• Transformez la documentation en informations exploitables pour la Qualité 4.0.
Développement rapide d'applications low-code : Accélérer la transformation numérique
• Créez rapidement des applications personnalisées et évolutives.
• Réduisez le temps et les coûts de développement.
• Adaptez-vous rapidement pour répondre aux besoins évolutifs des clients et de votre entreprise.
L’IA pour transformer votre entreprise !
Conçus pour optimiser les opérations, l'efficacité et renforcer la conformité. Découvrez nos solutions alimentés par l’IA :
• Répondre aux questions des employés.
• Transformer des vidéos en processus.
• Recommander des améliorations de processus et des impacts réglementaires.
• Générer des formulaire, processus, risques, réglementations, KPIs, et bien plus.
• Fragmenter les normes réglementaires
Demandez une démo gratuite
Documentez, analysez, améliorez, numérisez et surveillez vos processus, vos risques, vos exigences réglementaires et vos indicateurs de performance au sein du système de gestion intégré Digital Twin d’Interfacing, l’Enterprise Process Center®!
Approuvé par nos clients à travers le monde !
Plus de 400 entreprises de classe mondiale et cabinets de conseil en gestion.
INTEGRATION
Approuvé par les nos clients dans le monde entier !
Plus de 400 entreprises de classe mondiale et cabinets de conseil en gestion.
