Pourquoi le choix d’architectures sovereign-by-design est un gage de transparence et de traçabilité des données
La souveraineté des données est devenue un enjeu majeur pour les entreprises, particulièrement dans le contexte de l’intelligence artificielle (IA). Elle est désormais perçue comme essentielle pour concilier innovation, conformité et maîtrise des risques.
Ces dernières années, l’IA a pris une place prépondérante dans les entreprises, avec 88 % d’entre elles déclarant l’utiliser dans au moins une fonction métier, selon une étude de McKinsey. Cependant, la rapidité de cette adoption a conduit certaines entreprises à négliger la souveraineté des données, un élément crucial pour un déploiement sécurisé de l’IA. L’accélération technologique a mis en lumière les limites de cette négligence, rendant la souveraineté des données indispensable pour garantir un usage fiable des technologies d’IA.
Les cadres réglementaires, tels que l’AI Act de l’Union européenne, ont également renforcé l’importance de la visibilité et de la traçabilité des données. Ces réglementations imposent des règles strictes pour encadrer le développement et le déploiement de l’IA, soulignant la nécessité d’adopter une approche « sovereign-by-design ». Cette approche permet aux organisations de concevoir des architectures de données qui intègrent la souveraineté dès la phase de conception, leur offrant ainsi une longueur d’avance en matière de conformité réglementaire.
Les données représentent le fondement de la souveraineté numérique et de l’innovation en matière d’IA. Selon IDC, le volume total de données générées devrait atteindre 181 zettaoctets d’ici 2025. Toutefois, de nombreuses entreprises rencontrent des difficultés à gérer ces volumes croissants, ce qui entraîne une baisse de la qualité des données. Environ 95 % des projets pilotes d’IA générative ne parviennent pas à atteindre la phase de production, souvent en raison d’une mauvaise hygiène des données.
Face à ces enjeux, il est crucial pour les entreprises de reprendre le contrôle sur leurs données. Cela implique de comprendre quelles données elles possèdent et d’évaluer leur criticité. Une meilleure classification et gestion des données permettent de réduire le risque d’accès non autorisé à des informations sensibles et d’améliorer les performances des modèles d’IA.
Les entreprises doivent également s’adapter aux exigences réglementaires en matière de souveraineté des données. Le RGPD, par exemple, ne stipule pas une localisation stricte des données, mais exige qu’elles demeurent au sein de la Zone économique européenne, tout en encadrant rigoureusement les transferts de données personnelles en dehors de cette zone.
Pour répondre à ces exigences, de nombreuses organisations se tournent vers des architectures hybrides et multicloud. Cette flexibilité leur permet de respecter les contraintes réglementaires tout en offrant une meilleure visibilité sur l’emplacement et le mouvement des données. Une telle transparence est désormais indispensable pour garantir la sécurité et la gouvernance des environnements d’IA.
En conclusion, la souveraineté des données n’est plus une option, mais un impératif stratégique pour les entreprises cherchant à optimiser l’utilisation de l’IA tout en respectant les réglementations en vigueur.
Source : McKinsey, IDC, AI Act
