Combler le déficit de confiance dans l’IA : pour un monde agentique sûr et évolutif

L’IA a dépassé le stade de l’effet de mode. Dans leur grande majorité, les entreprises ne se demandent plus si elles vont l’utiliser. Elles veulent savoir comment le faire de façon sûre, dans quels domaines elle apporte réellement de la valeur, et ce qu’il faut mettre en place pour pouvoir la déployer à grande échelle.

Cette dualité était le thème central d’un récent webinaire de Splunk, auquel participaient Seema Haji, VP du marketing produit, Peter Sprenger, Field CTO, et Hao Yang, VP de l’ingénierie. La discussion portait sur un défi que rencontrent un grand nombre d’organisations aujourd’hui : le fossé qui sépare les ambitions de la confiance en matière d’IA.

Ce déficit de confiance a des manifestations concrètes. Au cours de cette discussion, les intervenants ont abordé deux points de données apparemment contradictoires, mais essentiels. IDC prévoit qu’il y aura 1,3 milliard d’agents IA actifs d’ici 2028. Parallèlement à cela, une étude parrainée par Splunk et menée par Oxford Economics a découvert que 34 % seulement des entreprises ont une définition claire de ce qu’est une « IA de confiance », alors que la plupart mènent des projets pilotes.

Que signifient ces chiffres ? L’adoption de l’IA progresse à grande vitesse, mais la confiance, la gouvernance et la préparation des données accusent un net retard. Pour que l’IA puisse effectivement soutenir les objectifs de sécurité et de résilience, il faut commencer par mettre en place les bonnes fondations.

Comme l’explique Hao Yang, les entreprises les plus performantes ont dépassé le stade de l’effet de mode et obtiennent des résultats concrets en misant sur une exécution disciplinée, reposant sur trois piliers essentiels :

• Un socle de données robuste : pour assurer l’intégrité des données qui alimentent nos modèles.

• Une gouvernance intégrée : pour mettre en place les garde-fous qui encouragent l’innovation sans compromettre la sécurité.

• Une visibilité des systèmes : pour maintenir une transparence totale sur la façon dont les systèmes d’IA prennent des décisions.

Selon l’avis de Peter Sprenger, l’IA devrait être déployée comme catalyseur pour l’entreprise, mais uniquement dans le cadre d’un alignement stratégique clair, avec un ROI mesurable et des garde-fous robustes. La confiance n’est pas négociable, et les entreprises ne doivent pas affranchir l’IA des processus de responsabilité, d’architecture et de risque auxquels sont soumises les autres technologies stratégiques.

Nous observons des effets concrets dans des domaines cruciaux :

• Accélération du dépannage : les délais de réponse de l’observabilité sont divisés par deux.

• Sécurité renforcée : le délai d’investigation des menaces est divisé par deux et les intrusions sont bloquées en amont.

• Résilience opérationnelle : le coût et la durée des interruptions de service sont réduits.

Quand ces fondements sont traités comme une priorité, les bénéfices théoriques se concrétisent sous la forme de valeur opérationnelle. Regardez le replay de la session LinkedIn « Combler le déficit de confiance : les entreprises agentiques ont impérativement besoin d’un socle de données » pour obtenir les réponses à ces grandes questions.

L’IA peut être un puissant catalyseur, mais elle doit pour cela s’appuyer sur des données de confiance, être intégrée à des workflows réels et s’aligner sur des objectifs mesurables.