Au-delà du POC : la gouvernance, vrai test de l’IA générative

Quand l’enthousiasme retombe, les métriques parlent

Sur le papier, l’IA générative a tout pour convaincre. Sur le terrain, les chiffres refroidissent : 88 % des POC IA n’atteignent pas la production — autrement dit, pour 33 pilotes, 4 seulement franchissent la barre. IDC y voit moins une défaillance technologique qu’un déficit d’organisation : dette de données, processus absents, infrastructure non préparée. Gartner prévient en parallèle que 30 % des projets GenAI seront abandonnés après le POC d’ici fin 2025, étranglés par la qualité de données, des contrôles de risques insuffisants, des coûts qui grimpent ou une valeur métier mal définie.

cio-online.com +1

La morale est simple : les initiatives qui survivent traitent la production comme une discipline. Elles fixent des seuils avant de déployer, mesurent ce qui compte — et acceptent d’arrêter ce qui ne les franchit pas.

AI Act : un tempo qui structure (enfin) la production

Le droit européen s’installe au centre de la feuille de route. Depuis le 2 février 2025, des interdictions ciblées s’appliquent (catégorie « risque inacceptable »). Le 2 août 2025, démarrent les obligations de transparence pour les modèles de fondation/GPAI. D’autres volets montent en puissance entre 2026 et 2027 (gouvernance, pénalités, haut risque). Message politique explicite : pas de pause dans le calendrier. Pour les entreprises, la traduction est opérationnelle : documenter les données, tracer les interactions, prouver la maîtrise des risques — et tenir ces preuves prêtes.

Le Monde.fr +2 • artificialintelligenceact.eu +2

Le risque qui change tout : l’exfiltration par prompt‑injection

Plus besoin de 0‑day pour provoquer un incident : détournez la consigne système, injectez des instructions dans un document, et un agent mal bordé « oublie » ses garde‑fous, exfiltrant des secrets. Les équipes matures cumulent les ceintures et bretelles : ne jamais exposer le system prompt, normaliser les entrées, séparer les rôles (orchestration/outil), sandboxer les appels, filtrer en pré/post‑processing. Côté outillage, Microsoft Prompt Shields industrialise la défense contre les attaques utilisateur et indirectes (injections cachées dans des documents).

Microsoft Learn +1

Guardrails concrets (à l’épreuve du réel)

• NeMo Guardrails (NVIDIA) : règles de factualité/sécurité en Colang pour borner dialogues et chemins critiques. NVIDIA Docs
• Llama Guard (Meta) : classifieur de sûreté pour prompts et réponses, avec itérations récentes multimodales. Hugging Face +1
• Azure AI Content Safety : détection jailbreak/PII/toxicité en pré/post‑processing, Prompt Shields intégrés. Microsoft Learn

Objectif, toujours : rendre l’agent prévisible, auditable, défendable — sans brider inutilement la créativité.

L’industrialisation réelle : LLMOps et preuves d’exploitation

Avant la production (gating)

• Registry (MLflow / W&B / Comet) avec versions, alias et statuts Staging/Prod.
• Golden sets par métier, critères bloquants (factualité/utilité/sécurité).
• Évaluation orchestrée (ex. LangSmith) pour comparer versions, prompts, routages. On ne déploie que ce qui franchit les seuils.

En production (observabilité)

• Traces OpenTelemetry : latence p95/p99, tokens, coût par requête, modèle, hash de prompt — par étape (retrieval, génération, outils). OpenTelemetry
• Tableaux de bord lisibles par le métier ; canaris pilotés par KPI business (CSAT, conversion).
• Rollback automatique si dérive ; journaux inviolables des prompts/réponses pour rejouer un incident.

Pourquoi ça marche : on passe d’un débat d’opinion à un contrat mesurable, compris du CTO et du CFO.

Ce que l’AI Act change vraiment : un écosystème de preuves

Au‑delà des dates, l’AI Act pousse à institutionnaliser les artefacts utiles : journalisation inviolable (prompts, réponses, sources, décisions de garde‑fous), documentation des jeux de données et de leur gouvernance, revue humaine pour les décisions à fort impact. Ces pièces ne sont pas que réglementaires : elles accélèrent l’analyse d’incident, structurent les post‑mortems et sécurisent les itérations. Les entreprises qui anticipent août 2025 ne cherchent pas la guideline parfaite : elles se constituent un corpus probant et vivant aligné sur leurs cas d’usage.

Le Monde.fr +1

Trois coups d’avance (un soupçon de puces, pas un catalogue)

• Choisir des cas d’usage vérifiables : sorties explicables, données sources maîtrisées, KPI clairs (ex. taux de résolution, temps de traitement).
• Standardiser l’évaluation : un golden set par métier, critères bloquants (factualité/sécurité/latence), tests d’acceptation avant mise en prod.
• Mesurer ce qui compte : traiter coût par requête et taux de refus des garde‑fous comme de vrais SLO — des indicateurs qui parlent aussi au CFO.

Conclusion

La frontière n’est pas la génération de texte. Le vrai sujet, c’est la preuve : montrer, à tout instant, ce que le système sait faire, avec quelles données, à quel coût, sous quels garde‑fous, et ce qu’on fait quand il dévie. Cette rigueur‑là — plus que le choix d’un modèle — transforme un POC brillant en produit qui tient la route.

cio-online.com +1