La mise à l’échelle des projets d’IA exige une gouvernance data intégrée, couvrant aussi bien la conformité (RGPD, IA Act), que les biais algorithmiques, la qualité et l’observabilité des données, ainsi que la documentation des modèles. Comment structurer et opérer une telle gouvernance à l’échelle d’un groupe ?
•Conformité : comment articuler RGPD, IA Act et gouvernance interne pour encadrer la collecte, l’usage et l’entraînement des modèles sous la supervision du DPO ?
•Qualité et traçabilité : quelles méthodologies pour garantir la fiabilité, l’explicabilité et la documentation des jeux de données ?
•Architecture IT : à l’heure où la majorité des LLM sont américains, quelle architecture pour gérer la conformité, la souveraineté et la sécurité des données clients ? (anonymisation, pseudonymisation)
•Gouvernance opérationnelle : quels rôles et moyens pour les comités data et IA, les DPO, et comment coordonner responsabilités, KPI et budget ?
•Surveillance et maîtrise du risque : comment anticiper les biais algorithmiques et les dérives post-déploiement ?
•Business : comment industrialiser les projets IA tout en assurant un ROI mesurable et une conformité durable ?
•Innovation : comment gouverner ses données à l’ère de l’IA agentique ?