Votre entreprise peut-elle faire confiance à la GenAI en production ? Ce que révèlent les cadres de gouvernance et d'évaluation

L'IA générative a déjà prouvé qu'elle pouvait stimuler la créativité, automatiser des tâches et accélérer la prise de décision.

Mais le passage de la phase pilote à la phase de production est une épreuve bien plus importante.

Les dirigeants posent désormais des questions plus difficiles : Comment pouvons-nous évaluer les résultats des modèles en toute confiance ? Quels cadres garantissent la conformité avec les nouvelles réglementations ? Et comment maîtriser les coûts une fois que les agents et les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) auront pris de l'ampleur ?

En réalité, la confiance dans la GenAI ne vient pas du modèle seul. Elle provient des structures de gouvernance et d'évaluation qui l'entourent.

Pourquoi les entreprises exigent des garde-fous plus solides

Au cours des deux dernières années, l'expérimentation a dominé l'adoption de l'IA par les entreprises. Différentes équipes ont mis au point des projets pilotes à petite échelle : des robots de service à la clientèle ici, des outils de résumé de documents là. Chaque projet a été jugé principalement en fonction de la nouveauté ou de l'efficacité plutôt que du risque.

Cette étape est en train de se terminer. Dès que la GenAI touche les clients, les régulateurs ou les décisions critiques, les dirigeants veulent avoir l'assurance que les résultats sont précis, explicables et sûrs. De nouvelles obligations telles que la Loi européenne sur l'IA, Les orientations sectorielles dans le domaine des services financiers et des soins de santé renforcent cette demande.

Les entreprises réalisent aujourd'hui que la gouvernance n'est pas une couche à ajouter ultérieurement. Elle doit être intégrée dans la conception des plateformes GenAI dès le premier jour.

Des garde-fous solides commencent avec les bonnes personnes. Le groupe Tenth Revolution peut vous mettre en relation avec des talents technologiques de confiance en matière de gouvernance, de données et d'ingénierie de l'IA qui savent comment intégrer la conformité dans les systèmes de GenAI.

Le rôle de RAG 2.0 dans l'établissement de la confiance

L'un des principaux développements permettant à la GenAI d'être prête pour la production est le suivant génération augmentée par récupération 2.0 (RAG 2.0). Les premières approches RAG ont amélioré la précision des modèles en introduisant des données d'entreprise dans les invites, mais les résultats n'étaient pas cohérents.

RAG 2.0 introduit une série de techniques qui augmentent considérablement la fiabilité :

• Chaînage hiérarchique afin de préserver le contexte et de réduire les recherches non pertinentes.
• Recherche hybride qui combine des méthodes sémantiques et des méthodes de mots-clés pour des correspondances plus précises.
• Recherche multi-sauts pour traiter des requêtes complexes nécessitant un raisonnement en couches.
• Boucles de rétroaction qui améliorent la qualité de la recherche au fil du temps.

Ces caractéristiques rendent les pipelines RAG beaucoup plus fiables pour les cas d'utilisation professionnelle. Qu'il s'agisse de questions de conformité dans le secteur bancaire, de recherches juridiques dans le secteur des services professionnels ou d'assistance technique dans le secteur des logiciels, RAG 2.0 trouve les réponses dans des sources fiables.

Mais même avec ces améliorations, les dirigeants ne peuvent pas présumer de l'exactitude des données. Les pipelines RAG doivent toujours être évalués en permanence, avec un contrôle en place pour détecter les dérives, les biais ou la dégradation des performances.

Les agents dans la production : Promesses et pièges

Un autre bond en avant en 2025 est le passage de la GenAI qui répond aux questions à la GenAI qui répond aux questions. Agents GenAI effectuant des tâches. Au lieu de résumer la plainte d'un client, un agent peut se connecter à un système de gestion de la relation client, mettre à jour les dossiers, effectuer des remboursements et déclencher des flux de travail de suivi.

L'avantage est évident : les agents assurent une productivité de bout en bout. Mais les risques ne sont pas négligeables non plus. En l'absence de contrôles, un agent pourrait exécuter des instructions incorrectes, introduire des violations de la conformité ou engendrer des coûts inutiles.

C'est pourquoi les cadres d'évaluation sont importants. Les agents doivent être testés non seulement sur l'exactitude des résultats, mais aussi sur la sécurité et la pertinence de leurs actions. Les entreprises qui ne disposent pas de cette couche de gouvernance prennent des risques inutiles avec leur réputation et leur budget.

Cadres d'évaluation sur lesquels s'appuient les entreprises

Lorsque les dirigeants se demandent si l'on peut faire confiance à l'IA générique dans la production, la réponse dépend de la qualité de l'évaluation des résultats. Parmi les cadres solides, on peut citer

• Mesures de précision et de cohérence. Suivi des taux d'hallucination, de l'alignement des faits et de la pertinence de la recherche.
• Alignement de la marque et analyse du ton. Veiller à ce que le contenu généré reflète les normes de l'entreprise.
• Détection des biais. Tester de manière proactive les modèles pour détecter les réponses discriminatoires ou non conformes.
• Contrôle des coûts. Mesure de la consommation de jetons, de la latence d'inférence et de l'utilisation de l'infrastructure.
• Mise à jour des journaux qui montrent quelles données ont été extraites, comment les messages-guides ont été construits et pourquoi les résultats ont été générés.

Ensemble, ces éléments constituent le fondement d'une mise à l'échelle responsable. Ils rassurent les dirigeants, les régulateurs et les clients sur le fait que les systèmes GenAI ne sont pas des boîtes noires, mais des outils transparents et gouvernés.

L'évaluation n'est pas qu'une question de technologie. Elle nécessite des professionnels compétents en science des données, en conformité et en ingénierie. Le groupe Tenth Revolution donne accès à des professionnels qui peuvent concevoir et mettre en œuvre ces cadres pour votre entreprise.

Maîtriser les coûts

Au-delà de l'exactitude et de la conformité, les dirigeants sont confrontés à un autre défi pratique : imprévisibilité des coûts. La formation peut être coûteuse, mais c'est au niveau de l'inférence que le budget s'envole. Chaque demande d'agent consomme des jetons, des cycles GPU et de la bande passante réseau. À grande échelle, l'utilisation incontrôlée peut devenir une préoccupation au niveau du conseil d'administration.

Les entreprises réagissent en mettant en place une gouvernance de type FinOps pour l'IA :

• Plafonds d'utilisation et alertes pour éviter une consommation effrénée de jetons.
• Attribution des coûts pour relier les dépenses à des équipes, des modèles ou des produits.
• Routage multi-modèle d'envoyer des requêtes de faible valeur à des modèles moins coûteux et de préserver la capacité supérieure pour les charges de travail critiques.
• Mise à l'échelle dynamique pour faire face à la demande en rafale sans surprovisionnement.

Ces pratiques transforment l'infrastructure GenAI d'un passif financier en un investissement stratégique gérable.

Ce que les dirigeants doivent faire maintenant

Pour les directeurs financiers, les directeurs de l'information et les directeurs de l'exploitation, la question n'est pas de savoir s'il faut mettre la GenAI en production, mais comment le faire de manière responsable. Les priorités sont claires :

1. Définir les besoins en matière de gouvernance à un stade précoce. N'attendez pas les textes réglementaires définitifs - traitez dès maintenant la gouvernance de l'IA dans le cadre de la gestion des risques de l'entreprise.
2. Adopter les pipelines RAG 2.0. Investissez dans des systèmes de recherche qui fournissent des résultats fondés sur des faits et qui s'adaptent de manière cohérente.
3. Agents pilotes avec garde-corps. Commencez par les flux de travail à faible risque et intégrez des cadres d'évaluation avant d'étendre les processus critiques.
4. Créer une couche d'observabilité des coûts de l'IA. Relier directement les dépenses aux charges de travail et aux résultats.
5. Investir dans les personnes et dans les outils. La gouvernance et l'évaluation requièrent des talents qui comprennent à la fois les aspects techniques et commerciaux de l'IA.

Les entreprises qui prennent ces mesures passeront de l'expérimentation à l'exécution tout en protégeant leur réputation, leur budget et leur niveau de conformité.

Perspectives d'avenir

La GenAI évolue rapidement et les entreprises n'ont plus la possibilité de rester les bras croisés. La combinaison d'agents, de RAG 2.0 et de cadres d'évaluation crée les conditions permettant à l'IA de s'étendre en toute sécurité. Celles qui mettent en place une gouvernance et une discipline en matière de coûts dès maintenant bénéficieront d'un avantage concurrentiel. Ceux qui tardent risquent une adoption fragmentée, une augmentation des coûts et l'attention des régulateurs, ce qui rendra leurs programmes d'IA vulnérables et non viables.

La réponse à la question “Pouvons-nous faire confiance à la GenAI dans la production ? Mais seulement si des cadres de gouvernance, d'évaluation et de coûts sont en place.