L’Intelligence Artificielle générative est passée en quelques mois d’une promesse abstraite ou limitée à quelques sachants à une réalité du quotidien de chacun. Le métier de risk manager n’échappe pas à cette déflagration et aux questions qui s’en suivent. Chez Arengi, nous constatons une attente croissante, ou du moins une curiosité, pour son intégration dans les démarches de cartographies des risques. Dans ce contexte, notre ligne de force est : gagner en rapidité, voire en créativité, sans perdre en qualité et confidentialité.
Une alliée précieuse à chaque étape d’un projet de cartographie des risques
Dès l’étape de préparation, l’IA générative permet de gagner du temps sur la phase de recherche et d’analyse d’un secteur ou d’un profil d’organisation. Capable en effet de produire en quelques secondes une note d’analyse sur les caractéristiques et les enjeux d’un secteur d’activité, elle peut même être interrogée pour établir une liste type des principales expositions de ce secteur, y compris sans donnée préexistante. Ce faisant, elle met le pied à l’étrier pour entamer avec plus de connaissances et de repères une analyse de risques, voire elle stimule la créativité, si on vient la compléter, la critiquer en la considérant comme un « sparring-partner » que l’on questionnerait.
A l’étape d’identification et de formalisation des risques, elle peut endosser le rôle d’un copilote méthodologique. Tout d’abord, confrontée à l’inventaire des risques issus des entretiens, elle est capable de faire des compléments de sujets, des suggestions d’alternatives, voire des contre-propositions, qui vont permettre de renforcer la robustesse du découpage des thématiques, de « l’architecture risques » de l’analyse. Par ailleurs, capable de générer automatiquement des fiches risques préstructurées (scénarios, facteurs de risques, dispositifs de maîtrise, axes d’amélioration…), elle permet une synthèse rapide et homogène. Ce faisant, elle vient gommer les affres de l’angoisse de la page blanche ou des tourments rédactionnels, particulièrement symptomatiques de cette étape.
Enfin, une fois la cartographie achevée, l’IA peut être mobilisée avec des objectifs similaires à savoir suggestions de plans d’actions spécifiques et sur-mesure pour stimuler la réflexion sur les leviers stratégiques de réduction des risques.
IA + expertise humaine : le duo gagnant
Attention toutefois à ne pas tomber dans l’illusion de l’automatisation totale ou à ne pas céder à la tentation de la facilité. A ce stade, il nous semble fondamental d’une part de considérer les productions de l’IA générative, non comme un point d’arrivée, mais comme un point de départ qui fluidifie et enrichit le travail à produire et d’autre part de constamment
conserver du recul et un esprit critique. C’est somme toute un outil que le risk manager doit apprivoiser en s’appuyant sur sa vision, son expérience et sa connaissance du contexte, de manière à capitaliser sur cette matière première facilement accessible.
La sécurité, condition sinon qua non
Bien sûr, l’un des freins majeurs à l’usage de l’IA réside dans la confidentialité des données, notamment lors du traitement de comptes-rendus d’entretiens ou de documents non publics transmis par le client. C’est pourquoi Arengi a fait le choix, pour sa plateforme SaaS ArengiBox (Gouvernance Risques Conformité) de développer une IA embarquée, hébergée sur sa propre infrastructure et alimentée par ses référentiels. Notre objectif est ainsi de garantir 100 % de sécurité et de pertinence dans l’assistance apportée aux risk managers. Cette assistance sécurisée et contextualisée sera bientôt directement intégrée à ArengiBox.
Vous l’avez compris : l’IA ne remplacera pas le métier de risk manager ! Mais elle peut accélérer votre tempo et renforcer la pertinence de votre analyse et de vos recommandations.
Gilles Proust
Président