Quelles sont les nouvelles priorités des CDO à l’ère de l’IA générative ?

Depuis le lancement de ChatGPT par OpenAI en novembre 2022, l’IA générative (GenAI) s’est rapidement imposée auprès des entreprises comme du grand public, automatisant et bouleversant de nombreux processus.

Comme toutes les formes d’intelligence artificielle, la GenAI repose sur l’accès à des données fiables et de haute qualité : un enjeu d’autant plus crucial lorsqu’elle est utilisée au sein d’une organisation. Cela ouvre de nouvelles opportunités, mais aussi de nouveaux défis pour les CDOs et les responsables data. Quelles sont donc les nouvelles priorités des CDOs à l’ère de l’intelligence artificielle générative ?

L’intelligence artificielle générative permet de créer de nouveaux contenus à partir de données et d’informations existantes. Ces contenus peuvent être du texte, des images, des vidéos ou encore du code, produits en réponse à une requête formulée par un utilisateur ou un agent IA.

L’IA générative s’appuie sur des modèles de langage de grande taille (LLMs) et utilise les apprentissages issus de ces modèles pour générer des réponses et des contenus pertinents. Les exemples d’application incluent la création d’œuvres originales, la traduction, la production de supports commerciaux et marketing, ou encore la génération de code informatique.

La Gen AI se distingue de l’IA traditionnelle, qui vise avant tout à analyser des données et à prédire des événements futurs à partir de règles prédéfinies.

L’IA générative peut transformer le fonctionnement des organisations. Elle a le potentiel d’accroître l’efficacité, de stimuler la productivité et de créer de nouvelles façons de fonctionner. Les chiffres témoignent de l’ampleur de cette opportunité et de l’adoption rapide et soutenue de l’IA générative :

• 95 % des entreprises américaines déclarent utiliser la GenAI, soit une augmentation de 12 % par rapport à l’année précédente, selon Bain & Company.
• En septembre 2025, ChatGPT comptait 800 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires, soit le double des 400 millions enregistrés en février 2025, et traitait 2 milliards de requêtes par jour.
• Les investissements continuent de croître : une étude Forrester indique que 67 % des décideurs IA prévoient d’augmenter leurs dépenses en GenAI au cours de l’année à venir.
• Selon Bain, 80 % des cas d’usage ont atteint ou dépassé les attentes business, et 60 % des entreprises satisfaites ont constaté des bénéfices mesurables.

Les entreprises et leurs CDO déploient l’IA générative à travers plusieurs départements, en privilégiant son utilisation dans des domaines tels que :

• Service client pour offrir des interactions plus rapides, personnalisées et automatisées avec les clients, en adaptant le contenu et le ton aux besoins individuels.
• Marketing pour automatiser la création de contenus textuels, vidéos et graphiques en respectant la voix de la marque.
• Ressources humaines pour simplifier les processus tels que le recrutement, l’intégration et la formation tout en fournissant des réponses personnalisées.
• Analyse de données car la capacité de l’IA générative à résumer de longs documents ou ensembles de données automatise la production de rapports et réduit le temps nécessaire pour obtenir des insights.
• Développement logiciel pour rédiger du code à partir de prompts, déboguer et créer une documentation technique précise.
• Gestion des connaissances pour rendre l’information accessible aux bonnes personnes, au bon format et au bon moment, en fonction de leurs besoins et de leurs compétences.

Pour tirer pleinement parti de l’IA générative, les organisations transforment leurs processus et leurs structures et automatisent des activités réalisées de manière manuelle jusqu’alors. Cela permet d’augmenter l’efficacité, de stimuler la créativité et d’offrir une personnalisation accrue tant pour les clients que pour les employés.

L’IA générative étend le rôle et les missions des CDOs. Traditionnellement responsables de la gestion et de la protection des données, ainsi que de la sécurité et de la conformité, les CDOs voient apparaître de nouvelles priorités qui viennent enrichir leurs responsabilités, offrant à la fois des opportunités et des défis.

Déployer l’IA générative ne se résume pas à adopter une nouvelle technologie ou un nouvel outil. Pour en tirer pleinement parti, cela nécessite un changement stratégique reposant sur une planification réfléchie et un alignement avec les objectifs globaux de l’organisation. Il faut également prévoir de limiter les risques, adopter une formation adaptée et faire évoluer la culture en interne. Surtout, il faut que des données fiables et faciles d’accès soient disponibles pour permettre une IA éthique. Le tableau ci-dessous illustre l’impact de l’IA générative sur les priorités des CDO :

Nouvelles responsabilités et priorités du CDO

Pour relever les défis liés à l’IA, les CDOs doivent se concentrer sur de nouvelles priorités :

• Adopter une stratégie data orientée IA et garantir que les données soutiennent le déploiement optimal de l’IA générative dans l’ensemble de l’organisation, en cohérence avec les objectifs business.
• Garantir une IA éthique et la conformité des données afin d’instaurer une confiance en interne et en externe, en s’assurant que l’IA générative agit de manière éthique et respecte les réglementations et standards.
• Renforcer la sécurité des données pour les modèles IA, en particulier les informations personnelles identifiables et la propriété intellectuelle (IP) de l’entreprise.
• Mettre en place un système décisionnel assisté par IA en rendant les données disponibles et fiables pour améliorer la prise de décision, qu’elle soit effectuée par des agents IA ou des humains.
• Démontrer la valeur et le ROI en mesurant l’impact des projets GenAI sur les principaux indicateurs et objectifs business.
• Développer les compétences et accompagner les équipes sur les usages de l’IA générative dans leur quotidien professionnel.
• Gérer les risques et renforcer la gouvernance pour comprendre, surveiller et minimiser les risques liés à l’IA générative, notamment ceux liés à l’inexactitude des données, la cybersécurité, les biais ou les infractions de propriété intellectuelle.

En résumé, les CDO doivent s’assurer que chacun, machine ou humain, peut découvrir, accéder et faire confiance aux bonnes données.

Le déploiement de l’IA générative apporte toute une série de nouveaux défis éthiques et réglementaires. Ceux-ci dépassent largement le cadre de la gouvernance des données traditionnelle, en renforçant les exigences liées à la protection de l’information et à son utilisation éthique au sein de l’organisation. Les CDOs doivent gérer efficacement les risques liés à :

• La confidentialité des données : notamment la manière dont les données clients sont utilisées pour entraîner les modèles et répondre aux prompts,
• La propriété intellectuelle : garantir la protection de la propriété intellectuelle en interne et veiller à ce que l’IA ne porte pas atteinte à celle d’autrui,
• Les biais et l’équité : éviter que les sorties de l’IA ne favorisent ou ne défavorisent pas certains groupes et assurer un traitement équitable pour tous,
• La gouvernance des prompts : garantir la cohérence, la reproductibilité et la sécurité dans la gestion des prompts et des résultats générés,
• La traçabilité : être capable de fournir un audit complet et une traçabilité claire des données utilisées pour alimenter l’IA, de leur origine à leur usage.

L’IA générative est de plus en plus utilisée par les employés dans tous les services, que ce soit via des outils officiels ou par l’accès direct à des outils gratuits comme ChatGPT. Cela augmente considérablement les risques de manquements en matière de gouvernance ou d’éthique.

Les CDOs doivent donc mettre en place des cadres de gouvernance de l’IA, incluant des politiques claires sur l’utilisation des données, des registres de risques liés à l’IA, ainsi que la conformité réglementaire, en particulier avec les nouvelles législations telles que l’EU AI Act.

Les CDOs ont toujours eu la responsabilité de s’assurer que les données de l’organisation soient transformées en insights exploitables pour le business. Cela se faisait souvent via des rapports réguliers ou des tableaux de bord, créés et maintenus par les équipes data. Ces rapports peuvent couvrir des domaines aussi variés que les chiffres de ventes, la fidélisation client, la performance opérationnelle ou la production. En parallèle les équipes data devaient fournir formation et support afin que les managers sans compétences techniques puissent accéder à ces informations et les comprendre.

L’IA générative change totalement la donne. Les employés peuvent interroger eux-mêmes les données en langage courant et obtenir des réponses rapides et précises. Par exemple, ils pourraient simplement demander à un chatbot GenAI de créer un graphique montrant les ventes d’un produit spécifique au fil du temps, ventilées par région. Ces insights pilotés par l’IA permettent de démocratiser la data en offrant des capacités en libre-service.

L’IA générative a le potentiel de transformer radicalement le fonctionnement des organisations. Cependant, pour réaliser pleinement ce potentiel, les entreprises doivent adapter leurs structures et leurs compétences.

Au niveau stratégique, les CDOs doivent collaborer de manière plus étroite et efficace avec les CIOs, afin de s’assurer que l’infrastructure appropriée est en place pour supporter les charges de travail GenAI. Ils doivent également travailler avec les nouveaux Chief AI Officers, en répartissant les responsabilités et en leur fournissant des données fiables et précises pour innover et créer de la valeur.

Pour prospérer à l’ère de l’IA générative, les CDOs doivent également veiller à ce que leurs équipes et l’ensemble de l’entreprise disposent des compétences nécessaires, notamment :

• Développer la culture et les compétences transversales en machine learning et en IA au sein de leurs équipes.
• Recruter et fidéliser des talents dans les domaines de la data science, de l’ingénierie des prompts et de l’éthique de l’IA.
• Comprendre, sélectionner et ajuster les modèles d’IA, tout en leur fournissant des pipelines de données de qualité.
• Favoriser une culture data + IA à l’échelle de l’organisation, en éduquant les collaborateurs sur les capacités et les limites de l’IA générative, notamment en matière de gouvernance et d’ingénierie des prompts.

Pour être prêts à une adoption réussie de la GenAI, les CDO doivent :

• Comprendre les risques et les évolutions en matière de gouvernance, en particulier sur les questions d’éthique.
• Adopter une approche plus stratégique, axée sur la création de valeur pour l’entreprise.
• S’assurer que leurs équipes disposent des compétences et des technologies appropriées.
• Collaborer à l’échelle de l’organisation et développer une culture de la maîtrise de l’IA.
• Fournir des données de haute qualité et compréhensibles pour soutenir les projets GenAI.

Avec l’IA générative, les CDO doivent se prémunir contre :

• Les biais dans les résultats générés à partir des prompts, dus à des données ou des algorithmes déséquilibrés
• L’utilisation de données confidentielles ou personnelles sans autorisation dans l’IA générative
• Les violations de la sécurité des données
• Les inexactitudes et « hallucinations » causées par des données de mauvaise qualité
• Les usages non éthiques de l’IA générative au sein de l’organisation
• Les risques juridiques liés à la violation de la propriété intellectuelle d’autrui
• La perte de sa propre propriété intellectuelle au profit de modèles externes
• Des processus opaques ne garantissant ni transparence ni traçabilité des données
• Le non-respect des exigences réglementaires ou légales

Les pays cherchent de plus en plus à s’assurer que l’IA générative n’ait pas de conséquences négatives pour les consommateurs, les employés ou la société dans son ensemble. Les réglementations varient fortement à travers le monde. La législation impacte les stratégies basées sur l’IA générative autour de :

• La conformité et l’audit, y compris la démonstration que les résultats ne sont ni discriminatoires ni biaisés
• La transparence, la traçabilité et la traçabilité des méthodes de formation des modèles, des sources de données et des résultats
• La collecte et l’utilisation éthiques des données, ainsi que les processus et résultats responsables de l’IA
• La possibilité pour les consommateurs de se retirer ou de demander que leurs données ne soient pas utilisées pour l’entraînement de l’IA
• Les garanties sur la collecte, le stockage et l’utilisation des informations personnelles pour la formation des modèles, souvent avec des exigences explicites concernant l’obtention du consentement
• La preuve que les entreprises respectent les droits d’auteur et la propriété intellectuelle
• La souveraineté des données et le choix des modèles, y compris les mécanismes de transfert transfrontalier des données

L’IA générative transforme le rôle du CDO, qui passe de garant des données à orchestrateur de l’écosystème IA. Dans cette nouvelle fonction, il doit combiner stratégie data, gouvernance éthique de l’IA et innovation transverse à l’entreprise, tout en continuant à gérer la fiabilité des données, leur traçabilité et la conformité. Il contribue à évaluer et faire progresser la maturité de l’organisation en matière d’IA afin d’en maximiser les bénéfices. Les priorités des CDOs à l’ère de l’IA générative évoluent, et leur succès ne se mesure plus à la quantité de données gouvernées, mais à la valeur business réellement créée à partir de celles-ci.