Mettre l'IA au service de la conformité
Ce que les entreprises apprennent en matière de gouvernance, d'efficacité et de jugement humain
L'IA est rapidement passée du statut de technologie émergente à celui d'un élément de plus en plus important dans le débat sur la conformité. Mais à mesure que son adoption s'accélère, une question plus importante se pose : comment les entreprises peuvent-elles transformer le potentiel de l'IA en un impact opérationnel significatif et responsable ?
C'était le thème central de la session intitulée« L'IA dans le domaine de la conformité : du potentiel à l'impact opérationnel », première session de la série de webinaires en trois parties de StarCompliance (Star) intitulée série de webinaires consacrée à l’étude comparative mondiale 2026 sur la conformité.
J'ai eu le plaisir d'animer cette table ronde aux côtés de Kelvin Dickenson, directeur des produits chez Star ; Gabby Byrne, responsable de la conformité stratégique chez NatWest ; et Rich Konefal, directeur de la conformité chez Raymond James Financial. Ensemble, nous avons examiné la manière dont les entreprises abordent aujourd'hui l'intelligence artificielle, les défis qui émergent à mesure que son adoption se généralise, ainsi que les éléments que les responsables de la conformité doivent prendre en compte lorsqu'ils passent de la phase d'expérimentation à celle de la mise en œuvre concrète.
Cette série de webinaires s'appuie sur les conclusions de la première étude comparative réalisée par Star— téléchargez l'étude complète [ici]—, qui a mis en évidence une adoption croissante de l'IA, parallèlement à des inquiétudes grandissantes concernant les actifs numériques et les marchés prédictifs, ainsi qu'à une pression croissante en faveur de la modernisation des programmes de surveillance et de protection des informations.
Voici les six thèmes principaux abordés et les points à retenir de notre première session.
1. Réglementer l'IA à mesure que son adoption s'accélère
À mesure que l'IA devient plus accessible au sein des établissements financiers, le débat évolue rapidement : il ne s'agit plus de savoir si les employés doivent y avoir accès, mais comment cet accès doit être encadré.
Les participants à la table ronde ont abordé les environnements contrôlés pour l'utilisation de l'IA, les protocoles d'accès, la surveillance, la formation des employés, ainsi que la manière dont les cadres existants en matière de surveillance et de sécurité peuvent être étendus aux canaux d'IA. La protection des informations matérielles non publiques (MNPI), des informations clients et d'autres données sensibles reste une priorité à mesure que les entreprises développent leur utilisation de ces outils.
La gouvernance devient également un enjeu opérationnel. Les entreprises ont de plus en plus besoin de savoir qui utilise l'IA, à quels outils et modèles ces personnes ont accès, comment elles les utilisent et quels sont les coûts associés.
Point clé : La gouvernance de l'IA ne peut pas être statique. Les contrôles, la surveillance et les politiques doivent évoluer au même rythme que la technologie et la manière dont les employés l'utilisent.
2. Développer la culture de l'IA et l'esprit critique
Donner aux employés accès à l'IA n'est qu'un premier pas. Pour en tirer pleinement parti, il faut que chacun comprenne à la fois ses capacités et ses limites.
L'importance de l'esprit critique a été un thème récurrent tout au long de la discussion. L'IA est capable de résumer rapidement des informations, d'identifier des tendances, de comparer des données et de faciliter l'analyse, mais ses résultats doivent tout de même être évalués et remis en question.
C'est pourquoi la maîtrise de l'IA devient une compétence de plus en plus importante en matière de conformité. Les collaborateurs doivent savoir poser de meilleures questions, fournir le contexte adéquat, repérer les éventuelles inexactitudes et déterminer quand l'expertise et le jugement humains sont nécessaires.
Point clé : La maîtrise de l'IA ne se limite pas à l'apprentissage de l'utilisation d'un outil. Les professionnels de la conformité doivent disposer des connaissances et des capacités de réflexion critique nécessaires pour évaluer les résultats obtenus et utiliser cette technologie de manière responsable.
3. Utiliser l'IA pour réduire le travail manuel
L'une des opportunités les plus évidentes évoquées était la capacité de l'IA à réduire le temps que les professionnels de la conformité consacrent à la recherche et à la compilation d'informations.
Par exemple, lorsqu'il enquête sur une alerte potentielle d'abus de marché, un analyste peut avoir besoin de rassembler des données historiques sur l'activité boursière, d'examiner les tendances et les secteurs concernés, de passer en revue les transactions antérieures et d'évaluer le contexte d'un événement. Ce travail, qui pouvait auparavant prendre des heures, peut désormais être réalisé en quelques minutes grâce à l'IA, ce qui permet à l'analyste de se concentrer sur l'évaluation du risque.
L'opportunité plus large consiste à utiliser l'IA pour mettre en avant les bonnes informations au bon moment, aidant ainsi les professionnels de la conformité à prendre plus rapidement des décisions éclairées, sans pour autant écarter l'humain du processus décisionnel.
Point clé : L'intérêt de l'IA en matière de conformité ne réside peut-être pas tant dans le fait de se substituer aux décisions que dans celui d'accélérer le travail nécessaire pour prendre des décisions mieux éclairées.
4. Comprendre l'autre facette de l'efficacité
L'IA peut réduire la charge de travail manuel, mais cela ne signifie pas pour autant qu'il y ait moins de travail.
Notre étude comparative a révélé que, si 23 % des personnes interrogées ont déclaré que l'IA leur avait permis de réduire la charge de travail manuel, 26 % ont indiqué que leur charge de travail avait augmenté.
Ce webinaire a examiné certaines des raisons qui expliquent cette contradiction apparente. Une accélération de la production de rapports peut entraîner une demande accrue en la matière. Un meilleur accès aux informations peut renforcer les attentes quant à la rapidité des réponses. Et si l’IA prend de plus en plus en charge les tâches routinières, les employés pourraient consacrer davantage de temps à des dossiers complexes nécessitant un jugement et une concentration importants.
Point clé : Les entreprises doivent évaluer l’impact de l’IA au-delà du simple gain de temps. La charge de travail, l’expérience des collaborateurs, les compétences requises et l’évolution des fonctions liées à la conformité doivent également être pris en compte.
5. Savoir quand construire et quand acheter
L'IA a également bouleversé le débat « développer ou acheter ». Les outils facilitant le développement d'applications internes et l'automatisation des flux de travail individuels, les entreprises ont désormais davantage d'opportunités de développer elles-mêmes ces capacités.
Mais la discussion a mis en évidence une distinction importante entre la résolution d’un problème interne bien défini et le développement d’une technologie qui doit fonctionner de manière fiable à grande échelle. Les systèmes de conformité plus complexes nécessitent une maintenance continue, des intégrations, des données, une expertise réglementaire et un développement continu bien après la mise en place de la solution initiale.
Point clé : L'IA peut faciliter la mise en place, mais elle n'élimine pas les considérations à long terme liées à la gestion d'une technologie complexe en matière de conformité.
6. Partir d’un problème, et non de l’IA
Pour les entreprises qui n'en sont encore qu'aux prémices de leur parcours dans le domaine de l'IA, l'un des messages les plus concrets qui est ressorti de la discussion était de ne pas adopter l'IA simplement pour le plaisir de l'adopter.
Identifiez plutôt un véritable problème : un processus répétitif qui prend des heures, un flux de travail dominé par la collecte d'informations ou une tâche manuelle qui génère des frictions inutiles. Commencez par là, testez comment l'IA peut vous aider, tirez les leçons de cette expérience et utilisez-les pour étendre son application à d'autres cas d'utilisation.
La discussion a également mis en évidence le fait que la qualité des résultats générés par l'IA est étroitement liée à la qualité des données d'entrée. Fournir un contexte suffisant et poser les bonnes questions peut considérablement améliorer la pertinence des résultats.
Point clé : Une adoption réussie de l'IA commence par le problème métier, et non par la technologie. Identifiez le bon cas d'utilisation, démontrez sa valeur ajoutée, puis partez de là pour construire votre solution.
Poursuivre la discussion sur les références
La table ronde sur l'IA n'était que la première des trois sessions consacrées à l'analyse des conclusions de l'étude comparative mondiale sur la conformité de 2026.
Si vous avez manquéle webinaire« L'IA dans la conformité : du potentiel à l'impact opérationnel »,visionnez-le à la demande[ICI]pour découvrir l'intégralité des échanges sur l'adoption, la gouvernance, l'efficacité, la maîtrise de l'IA et l'évolution du rôle de la conformité.
La série se poursuit avec :
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Les barrières à l'information sous pression : la gouvernance des informations non publiques (MNPI) dans un monde interconnecté
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Inscrivez-vous dès aujourd'hui aux webinaires restants et rejoignez-nous pour continuer à analyser concrètement ce que les conclusions de l'étude comparative signifient pour les équipes chargées de la conformité.
