IA, données, utilisateurs distants : comment passer d'une gouvernance théorique à une gouvernance réellement opérée et sécurisée

La donnée, premier étage

La gouvernance de l’IA est en partie un sujet nouveau, notamment par les risques qu’elle fait apparaître. On pense par exemple à la génération de contenus inexacts, l’exposition de données sensibles ou les usages non déclarés.

Mais elle l’est moins lorsqu’on regarde son socle. Car avant d’être un problème d’algorithme, l’IA reste un problème de données.

Alexis de Saint-Jean, Product Marketing Director chez Blueway, a Softproject company, résume bien cet enjeu : « La mise en place de gouvernance IA n'est pas si simple… il y a encore souvent du travail non terminé pour la mise en place de la gouvernance de la donnée ! Difficile donc de mettre un place un second étage de gouvernance si le premier n'est pas terminé… En plus, les plans du second étage changent très souvent ! Pas de gouvernance IA donc, sans une gouvernance des données solide ! »

Les règles ne suffisent plus

Les entreprises ont appris à produire et formaliser des politiques de sécurité, des principes d’usage de l’IA et autres matrices de risques. Oui, cette production documentaire est utile, car elle clarifie les responsabilités, donne un cadre aux métiers et fournit une base aux audits. Mais elle ne garantit absolument pas que les règles vivent dans les outils.

Car encore faut-il savoir quels outils sont utilisés, par qui, avec quelles données, dans quel contexte.

Une procédure peut prévoir une validation humaine, encore faut-il qu’elle soit intégrée dans le workflow. Une politique peut limiter les droits d’accès… encore faut-il que ces droits soient correctement appliqués dans les applications, les flux et les supports d’intervention !

La gouvernance théorique répond à la question du « que faut-il faire ? ». La gouvernance opérée commence quant à elle lorsque l’organisation sait répondre à trois autres questions : où la règle s’applique-t-elle, comment est-elle contrôlée, et quelle preuve reste disponible ?

Le chaînon de l’exécution

Avec Phoenix, sa plateforme d’échange de données et d’automatisation des processus, Blueway, a Softproject company, aide les organisations à construire ce socle d’exécution. Au-delà de formaliser des règles de gouvernance, l’objectif est de les rendre concrètes et applicables dans le quotidien du SI : dans les échanges de données, les processus métier, les API, les contrôles qualité et les mécanismes de supervision.

Cette approche rejoint l’évolution des plateformes de gouvernance. Phoenix est une plateforme unifiée associant Data Catalog, automatisation des processus, intégration, Data Quality et API Management, afin de gérer ensemble les dimensions données et processus. Le point important ici est l’articulation de ces modules : une donnée doit être connue, qualifiée, transportée, exposée et utilisée dans un processus maîtrisé.

Dans le contexte IA, cette continuité devient décisive.

Un assistant métier qui interroge une base documentaire ou une application qui automatise une décision traversent des flux, des droits, des règles, des exceptions. La gouvernance ne peut pas rester au-dessus de cette chaîne. Elle doit descendre dans l’exécution.

Les risques les plus concrets naissent souvent à cet endroit : une donnée obsolète reprise par un modèle, une API mal gouvernée, une sortie IA utilisée dans un processus sans validation, etc.

L’utilisateur, angle mort récurrent

Aussi, une gouvernance vraiment opérée ne concerne pas seulement les systèmes. Elle concerne également les utilisateurs. Car ces derniers sont les premiers à rencontrer les limites d’un outil… et donc à tente de les contourner pour gagner du temps.

Ce comportement traduit justement un décalage entre les règles et les moyens mis à disposition.

Le Shadow AI illustre ce point. Harmonic Security a par exemple observé, dans une analyse publiée en mai 2026, que 64,5 % de l’activité sur des comptes IA personnels ou gratuits relevait d’un usage professionnel, ce qui peut rendre une partie des usages totalement invisible pour l’employeur et déplacer des données sensibles hors des espaces contrôlés.

La réponse ne peut donc pas être seulement interdite ou prescriptive, elle doit être pédagogique et pratique.

Les utilisateurs ont besoin de savoir quelles données peuvent être utilisées, dans quels outils, avec quelles limites. Ils doivent comprendre pourquoi certaines informations ne doivent pas être copiées dans un chatbot public, comment signaler un doute, qui contacter lorsqu’un accès ne fonctionne pas, et comment obtenir de l’aide sans chercher une solution de contournement.

Malheureusement, cette dimension d’accompagnement est encore trop souvent reléguée derrière les grands cadres de gouvernance, alors qu’elle en est pourtant l’une des conditions...

Le support à distance comme épreuve de gouvernance

Dans ce contexte, quid du télétravail ? À mesure que les outils Data, IA et métiers se généralisent, les utilisateurs travaillent aussi depuis des environnements plus dispersés. La gouvernance doit donc fonctionner lorsque l’utilisateur n’est pas à côté du support IT. C’est une évidence opérationnelle, mais aussi un sujet de sécurité.

La prise en main à distance peut devenir une vraie faiblesse si elle n’est pas encadrée.

Dans ce contexte, le support à distance doit être traité comme une brique à part entière de la gouvernance opérée. Lorsqu’un utilisateur se trompe dans un paramétrage, ne comprend pas une règle d’accès ou hésite sur l’usage d’un outil IA, la capacité à intervenir vite peut éviter un contournement. Mais cette intervention doit elle-même être gouvernée.

C’est précisément le positionnement d’EasyRemote by Septeo, solution française de prise en main à distance conçue pour les professionnels de l’IT. L’éditeur met en avant une prise en main depuis le navigateur, sans installation préalable d’un agent pour les interventions ponctuelles, ainsi qu’un mode d’accès permanent pour les postes récurrents.

Une gouvernance qui laisse des traces

Le passage de la gouvernance théorique à la gouvernance opérée se joue finalement dans une accumulation de détails qui permettent de passer du principe à la preuve.

Cette maturité rend la gouvernance « praticable ». Les comités restent utiles, les chartes aussi, mais ils doivent pouvoir s’appuyer sur des mécanismes concrets (contrôles, journaux, indicateurs, responsabilités, remédiation…). Sans cela, la gouvernance de l’IA risque de ressembler à beaucoup de programmes de transformation numérique : ambitieuse dans les slides, mais inexistante dans le quotidien du SI.

Le défi des prochaines années ne sera donc pas seulement de choisir les bons modèles ou les bons outils. Il sera aussi de relier la donnée, les processus, les usages et le support dans une chaîne continue. À ce prix, et seulement à ce prix, l’IA pourra sortir du registre de la promesse gouvernée pour entrer dans celui d’une pratique maîtrisée.

Contenu proposé par Cloudlist, le carrefour de l’information sur le secteur IT