Initiatives

Board Tech Lab

Le Board Tech Lab est une initiative qui se concentre sur le rôle de la technologie et de l’intelligence artificielle dans la gouvernance d’entreprise. Aujourd’hui, les membres du conseil d’administration assument activement la responsabilité des décisions liées à la technologie — réglementaires, juridiques et réputationnelles — souvent sans avoir une vision claire de l’endroit où les algorithmes prennent des décisions ni de qui est responsable lorsque les systèmes échouent. Le Board Tech Lab comble précisément cette lacune : non pas par une approche technique approfondie, mais grâce à un cadre clair pour une supervision éclairée. À travers six domaines stratégiques, l’initiative aide les conseils d’administration à poser les bonnes questions, à piloter les risques et à assumer la responsabilité avec confiance. Elle relie la pratique de la gouvernance aux évolutions réglementaires actuelles et fait de la supervision technologique une responsabilité centrale du conseil d’administration.
Partenaires
Contact

  • Anja Lagodny

    Chargé de cours, Swiss Board School

Thèmes
Stratégie & innovation au CA | Risque & compliance au CA

Les six domaines stratégiques

La responsabilité reste au niveau du conseil d’administration — qu’un algorithme prenne la décision, et qu’il passe ou non par des outils d’IA fantôme non autorisés qu’aucun audit n’a jamais recensés.

  • Avons-nous un inventaire complet de l’IA, y compris l’IA fantôme ?
  • Quelles décisions sont des « portes à sens unique » qui nécessitent l’approbation du conseil d’administration ?
  • Qui remarque qu’un modèle se dégrade discrètement, avant que la direction ne le signale ?

L’exposition à une crise ne naît pas pendant l’incident, mais dans la faille de gouvernance qui le précède. De nombreuses entreprises ne peuvent plus arrêter leurs agents d’IA sans mettre les opérations à l’arrêt.

  • Les agents d’IA sont-ils si profondément intégrés qu’un arrêt d’urgence mettrait en danger les opérations — et cela est-il reflété dans le plan de crise ?
  • Qui communique pendant un incident, et selon quel protocole ?
  • Quelles leçons tirées d’incidents précédents ont réellement été mises en œuvre ?

Les données sont un actif stratégique — et les décisions relatives à la propriété des résultats produits par l’IA et aux données d’entraînement engagent l’entreprise sur le long terme. Les faiblesses de la gouvernance des données amplifient simultanément les risques liés à l’IA, au cyber et à la réglementation.

  • À qui appartiennent les résultats de nos systèmes d’IA — à nous ou au fournisseur ?
  • Comment protégeons-nous la propriété intellectuelle lorsque des employés alimentent des modèles externes avec du contenu propriétaire ?
  • Qui est responsable de la gouvernance des données ?

L’AI Act de l’UE s’applique à partir d’août 2026 à tout lien avec le marché de l’UE — quel que soit le domicile de l’entreprise. Les entreprises suisses sans exposition à l’UE portent les mêmes risques avec moins d’obligations formelles. Cette faille de gouvernance relève de la responsabilité du conseil d’administration, et non d’une tâche du service juridique.

  • Avons-nous classé tous les systèmes d’IA par classe de risque — y compris là où l’AI Act de l’UE ne s’applique pas formellement ?
  • Quel cadre de gouvernance utilisons-nous : AI Act de l’UE, NIST RMF, ISO 42001 — ou aucun ?
  • Comment le conseil d’administration documente-t-il activement son activité de supervision ?

Aujourd’hui, la transformation est continue — et devient un risque lorsque les initiatives avancent en parallèle sans logique de portefeuille. De nombreuses entreprises sont coincées dans le « purgatoire des pilotes » : beaucoup de pilotes, aucun schéma, aucune valeur mesurable.

  • Avons-nous une répartition délibérée Déployer–Remodeler–Inventer — ou accumulons-nous des pilotes isolés ?
  • Les incitations sont-elles alignées sur la transformation ?
  • Le pipeline de leadership a-t-il la capacité de suivre le rythme de la transformation ?

Le choix entre Azure AI, Google Cloud et AWS n’est pas seulement une décision IT — c’est une décision stratégique à sens unique, avec un verrouillage des coûts à long terme. Les dépendances aux plateformes façonnent directement la résilience et la liberté d’action.

  • Quelles décisions de plateforme et d’architecture nécessitent l’approbation du conseil d’administration ?
  • Avons-nous choisi délibérément entre des modèles propriétaires et l’open source — et connaissons-nous les coûts de sortie ?
  • Où développons-nous des capacités internes en IA, et où achetons-nous durablement ?

Par où commencer ?

Tous les domaines ne sont pas également urgents. Trois questions révèlent où vous en êtes :

  1. Quels systèmes d’IA prennent des décisions dans notre entreprise aujourd’hui — et le savons-nous pleinement ?
  2. Que se passerait-il si notre système le plus critique tombait en panne demain — et qui décide de quoi ?
  3. Quelles échéances réglementaires s’appliquent à nous — et figurent-elles sur le radar du conseil d’administration ?

Ceux qui peuvent répondre à ces questions ont un point de départ. Ceux qui ne le peuvent pas savent désormais par où commencer.

Lectures complémentaires

Data Strategy | Harvard Business Review

​Culture des données | McKinsey Quarterly

​Gouvernance artificielle | Journal of Management and Governance

​Valeur des données | Directorship

​Organisation pilotée par les données | Sloan Management Review

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