Contexte et enjeux

Lors de l’événement Amplify, Workiva a présenté sa vision de la gouvernance des intelligences artificielles (IA) dans les processus réglementés. La 2026 Midyear Executive Benchmark Survey de l’entreprise révèle un écart majeur : 84 % des dirigeants se déclarent confiants dans les sorties d’IA pour les rapports annuels, alors que seulement 11 % jugent la qualité de leurs données suffisante pour un usage fiable. Cette disparité souligne la nécessité d’un cadre qui dépasse la simple validation des données.

Définition des limites d’autonomie des agents IA

Krista Case insiste sur la traçabilité des actions : chaque décision d’un agent doit être rattachée à son origine, à son approbateur et à son historique de modifications. Elle cite la question « Qui a approuvé cette action ? » comme point de contrôle indispensable dans les domaines financiers et de conformité. Le design doit donc équilibrer l’autonomie accordée à l’agent et les mécanismes d’escalade, afin d’éviter que la vitesse d’exécution ne devienne un risque.

Redesign des workflows et gouvernance intégrée

Workiva propose d’avancer la gouvernance en même temps que la refonte des flux de travail. Le modèle repose sur quatre éléments d’auditabilité : provenance des données, acteurs intervenants, transformations appliquées et validation finale. Steve Soter rappelle que, sans ces repères, l’accélération apportée par l’IA se transforme en passif. L’outil Agent Studio offre aux utilisateurs métier un environnement no‑code pour créer des agents adaptés à leurs processus, permettant des prototypes fonctionnels en quelques jours, selon Kim Huffman, CIO de Workiva.

Évaluation de la maturité processus

Les intervenants ont souligné que la préparation à l’IA doit être évaluée processus par processus. HP Inc. gère des données de durabilité dans plus de 180 pays, ce qui impose une cohérence stricte des sources et des validations. Accel Entertainment cible d’abord les rapports SEC et les systèmes ERP, où la traçabilité des données est déjà bien établie. Christie Kozlik insiste sur la nécessité de définir clairement les entrées, les sorties attendues et la cause racine du problème avant d’automatiser. Enfin, Newell Brands utilise les audits internes pour différencier les déploiements à faible risque, comme les agents de suivi de commandes, des agents plus critiques, comme ceux de la comptabilité d’actifs fixes.