L’IA offre de nouveaux apports dans le domaine de la Qualité, mais elle comporte également des risques. Pour réussir à l’utiliser de la bonne manière, il faut être conscient de ses limites, identifier ses risques et savoir quels acteurs impliquer dans son déploiement.
L’IA peut en effet améliorer la Qualité, mais elle a des limites : elle ne peut pas prendre de décisions seules, dépend des données disponibles et doit rester sous contrôle humain. Elle inclut également des risques comme l’exposition de données sensibles ou la surestimation de ses capacités. On vous en parle plus en détails, ainsi que les acteurs clés à impliquer.
Ce que l’IA ne peut pas faire
Bien que l’IA sache réaliser de nombreuses missions, elle ne peut pas prendre de décision à la place de l’Homme, ne garantit pas l’exactitude des données récentes et n’a pas connaissance du contexte de chaque organisation. Ce sont des éléments à bien avoir en tête, lorsqu’on se sert d’une IA.
L’IA est capable de réaliser de nombreuses tâches :
- résumer et simplifier
- analyser un contenu
- classer et retrouver l’information
- générer du texte clair et structuré
En revanche, il y en a certaines qu’elle ne devrait pas faire sans contrôle :
- prendre une décision à votre place
- garantir l’exactitude d’un document ou d’une information qui vient de sortir
- comprendre le contexte implicite d’une situation
En effet, une IA ne connaît pas les processus internes, l’historique et la politique de votre entreprise. Elle ne peut donc pas prendre de décision sans connaître le fonctionnement de votre organisation.
💡 L’intelligence artificielle ne dispose pas de responsabilité morale, c’est pourquoi elle doit toujours être sous le contrôle de la personne qui l’utilise.
Quels sont les acteurs à impliquer ?
Pour réussir, il faut coordonner métiers, qualité, direction, data et sécurité afin de transformer les données en recommandations fiables et sécurisées.
Pour déployer l’IA dans de bonnes conditions, il est essentiel de réunir les bonnes personnes :
- Les métiers et responsables qualité :
Les pilotes de processus et référents qualité sont indispensables pour s’assurer que les prédictions de l’IA sont utiles et exploitables. Sans leur expertise terrain, une prédiction peut rester inutile. Leur rôle est de cibler ce qui apporte de la valeur, notamment lors de l’analyse des processus.
- L’adhésion des pilotes et de la Direction :
Leur soutien est crucial pour faciliter l’adoption par l’ensemble des collaborateurs. Comme pour toute démarche de transformation, le succès repose sur l’adhésion des équipes et le sponsoring de la direction.
- Les équipes Data et Architecture :
Elles transforment les données en capacité prédictive, garantissent la faisabilité technique et la fiabilité des solutions. Sans elles, le projet ne peut pas aboutir.
- La sécurité et conformité :
Le respect de la confidentialité des données est primordial, notamment au regard du RGPD. Les DPO et experts sécurité doivent être impliqués pour prévenir tout risque lié aux données sensibles.
En résumé, la réussite d’un projet IA en Qualité repose sur une coordination entre métiers, qualité, data, direction et partenaires externes, chacun apportant son expertise pour maximiser la valeur et minimiser les risques.
Quels sont les risques et contraintes de l’IA ?
L’IA peut exposer des données sensibles, amplifier des biais, être surestimée et susciter des réticences internes si la conduite du changement est insuffisante.
Exposition involontaire de données sensibles
Chaque jour, nous utilisons des outils comme Google pour faire des recherches. Ce faisant, nous acceptons implicitement de fournir des données en échange d’une réponse. C’est un accord tacite : “je te donne de l’information, tu me rends un service”. Bien souvent, on se dit que la recherche n’est pas sensible et que l’essentiel est d’obtenir rapidement une réponse.
Le sujet devient plus critique avec l’intelligence artificielle. Car on commence à lui confier des données confidentielles, privées, parfois même stratégiques. Des développeurs, par exemple, peuvent transmettre du code propriétaire, développé en interne, qui n’a jamais été publié sur Internet. Une fois envoyé à une IA, ce code est exploité sans que l’on sache précisément comment.
Le problème réside dans le manque de contrôle : les données peuvent être analysées, réutilisées, ou conservées, sans visibilité ni maîtrise. Tant que la donnée sort de notre périmètre, ce risque existe.
Face à cela, deux options s’offrent aux organisations :
- Ne jamais transmettre de données critiques à une IA externe
- Héberger sa propre IA. De plus en plus d’entreprises s’y engagent, en s’appuyant notamment sur des modèles open source, comparables à ChatGPT, mais déployés sur des environnements internes, cloisonnés, parfois même sans accès à Internet.
Cela permet de mettre à disposition des collaborateurs une IA fermée, maîtrisée, où aucune donnée ne sort de l’organisation. Cette approche soulève évidemment des questions de maintenance, d’évolution des modèles… et surtout de coûts. Car si l’utilisation d’outils comme ChatGPT est aujourd’hui peu onéreuse, héberger ses propres serveurs, équipés de cartes graphiques capables de gérer des centaines ou des milliers d’utilisateurs, représente un investissement bien plus conséquent.
Il est donc très important de responsabiliser ses équipes sur la criticité de la donnée.
Bais amplifiés
L’IA n’est pas infaillible, et il ne faut pas lui accorder une confiance aveugle, tout comme aux entreprises qui la développent.
Par exemple, début 2024, DeepSeek, une intelligence artificielle chinoise particulièrement performante a connu un grand succès lors de son lancement. Pourtant, dès lors qu’on l’interrogeait sur des sujets sensibles liés à la Chine, comme le travail forcé ou certaines questions politiques, elle éludait les réponses, voire fournissait des informations erronées.
Cela illustre un point fondamental : les biais peuvent être intégrés volontairement dans les modèles, qu’ils proviennent d’un État, d’une entreprise ou de toute entité à l’origine de l’IA. Une intelligence artificielle peut être orientée, politisée, et conditionnée à produire certains discours plutôt que d’autres.
Il faut donc partir d’un principe simple : une IA n’a pas “raison”. Elle propose une réponse, formule une recommandation, tente de guider. Mais elle ne détient pas la vérité. Plus que jamais, l’esprit critique est indispensable face aux informations qu’elle fournit.
Surestimation des capacités de l’IA
Le premier risque est de surestimer les capacités réelles de l’IA. On peut penser que tout est en place : l’IA est utilisée, les outils sont bien paramétrés, le PDCA (ou PCDA) fonctionne parfaitement. Sur le papier, tout semble fluide. Mais en réalité, parvenir à ce niveau de maturité demande de nombreuses étapes, et aujourd’hui très peu d’entreprises peuvent réellement affirmer avoir pleinement déployé ces démarches.
Dans le même temps, les attentes augmentent fortement sans que les ressources humaines ne suivent nécessairement. On part du principe que, puisque de nouveaux outils existent, puisque l’IA est là, les équipes deviennent des « travailleurs augmentés » et qu’il n’est donc plus nécessaire d’être aussi nombreux qu’avant. Cette logique alimente d’ailleurs une crainte largement partagée : celle du remplacement de l’humain par la machine.
La réalité est plus nuancée. Oui, les outils sont performants. Mais encore faut-il former les équipes à leur utilisation. Or, la formation demande du temps, du budget et de l’énergie. Il faut également piloter le déploiement, suivre son avancement, fixer des objectifs cohérents. On ne peut pas imaginer qu’une solution d’IA, fraîchement mise en place, permette du jour au lendemain une automatisation totale et immédiate.
Ces sujets représentent des investissements importants, à la fois humains et financiers. Il faut donc être prêt à investir, à suivre ces investissements dans le temps et à mettre en place une réelle conduite du changement. Les professionnels de la Qualité y sont souvent sensibilisés, car habitués à ce type de transformation.
Acceptabilité interne
Se pose également la question de l’acceptabilité en interne. La crainte d’une substitution de certains métiers par des robots reste très présente. La conduite du changement est indispensable.
Il est essentiel de former et d’accompagner les acteurs, en leur montrant que l’intelligence artificielle est avant tout un outil, et non un substitut. Ce sont bien les humains qui portent la responsabilité des choix effectués. La responsabilité juridique reste du côté de l’organisation et de ses acteurs, notamment en cas de préjudices liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle.
L’IA peut devenir un véritable levier pour la Qualité, à condition de connaître ses limites, d’impliquer les bons acteurs et de sécuriser les données. Elle n’automatise pas tout et ne remplace pas l’humain : son efficacité dépend de la coordination, de la formation et de la vigilance face aux biais et aux risques.
Image à la Une : Malcolm – Unsplash
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