La gouvernance et le contexte déterminent le succès de l’IA

Jonathan Alboum est l'ancien DSI de l'USDA et l'actuel CTO fédéral de ServiceNow, qui agit comme une tour de contrôle pour la transformation pilotée par l’IA au sein du secteur public.

Nous nous sommes entretenus avec Jonathan pour comprendre comment l’IA transforme le leadership technologique dans le secteur public. Voici ce qu’il nous a partagé.

De nouveaux outils pour un défi ancien

J’occupe le poste de CTO fédéral chez ServiceNow, où je collabore avec les agences fédérales afin de fournir des flux de travail numériques qui améliorent les expériences et libèrent de la productivité. Tout au long de ma carrière, je me suis efforcé de mettre la technologie à profit pour permettre aux employés et aux clients d’être plus efficaces dans leurs fonctions et de fournir les services de soutien essentiels.

J’ai commencé ce travail au sein du gouvernement, occupant des postes de direction, notamment en tant que DSI adjoint puis DSI du Service de l’alimentation et de la nutrition au Département de l’Agriculture, et plus tard comme DSI de l’ensemble de l’USDA. J’ai également été cadre au GSA, où j’ai dirigé la création de l’organisation informatique consolidée de l’agence. 

Ce qui a changé au fil du temps, c’est le jeu d’outils. Aujourd’hui, l’IA s’appuie sur les attentes fondamentales de l’informatique — offrir de meilleurs services, des expériences enrichies et un impact accru sur la mission — tout en ouvrant de nouvelles opportunités d’efficacité et de transformation.

Je me suis concentré sur l’application de ces nouveaux outils à un défi familier : aligner la technologie, les personnes et les processus afin d’aider les agences à remplir leurs missions plus efficacement.

Un autre type d’organisation technologique

Notre équipe fédérale chez ServiceNow adopte une approche différente de celle d’une organisation technologique traditionnelle. Plutôt qu’un groupe centralisé de développement produit, nous avons une équipe de consultants en solutions qui travaille étroitement avec nos clients et équipes de compte pour fournir des résultats sur mesure.

Ils s’assurent que nos technologies et nos capacités sont bien comprises, conçoivent des solutions qui fonctionnent efficacement au sein d’une agence ou d’une organisation spécifique, et connectent systèmes, personnes et processus afin que la plateforme apporte de vrais résultats.

ServiceNow agit comme la tour de contrôle de la transformation pilotée par l’IA dans l’administration publique. Nous connectons des systèmes et des organisations disparates, et utilisons nos fonctionnalités de plateforme, y compris l’IA, pour générer des résultats. Mais cela ne fonctionne que si vous déployez avec une architecture claire, une gouvernance solide, et un alignement sur les objectifs de mission.

Pourquoi l’IA éclaire les décisions opérationnelles, mais l’humain dirige

Nous utilisons l’IA pour les décisions opérationnelles au quotidien : acheminement intelligent des incidents, mise en évidence de schémas dans les tickets, génération automatique d’articles de connaissances, et suggestions d’automatisation des arriérés.

Néanmoins, les décisions critiques comme l’architecture, les revues de sécurité et la gouvernance globale restent humaines. Celles-ci nécessitent une appréciation des risques, de l’impact sur la mission, de la conformité et de la stratégie à long terme qu’aucun modèle ne peut entièrement capturer.

Ainsi, l’IA accélère la compréhension de ce qui se passe et de ce que nous pouvons faire, mais l’humain conserve la responsabilité de ce que nous devons faire, et du cadre à respecter.

Comment l’IA améliore la qualité de service

Nous avons constaté les plus grands progrès en matière d’automatisation, de rapidité et de qualité de service — environ 90 % des demandes informatiques dans notre environnement « Now on Now » sont traitées de manière autonome, réduisant les temps de cycle et libérant les ingénieurs pour un travail à plus forte valeur ajoutée.

L’IA améliore également la visibilité en mettant en évidence les schémas à travers plusieurs flux de travail.

Pourquoi l’IA échoue sans gouvernance et contexte organisationnel

L’IA ne tient pas ses promesses lorsqu’elle est déployée en silos. Sans couche unificatrice, les organisations manquent de visibilité sur la performance, la conformité et l'impact réel. Les initiatives isolées, en particulier celles qui ne sont pas connectées de bout en bout à l’échelle de l’entreprise, créent rarement une valeur significative.

L’IA rencontre également des difficultés sans un contexte organisationnel suffisant. Pour être efficace, elle doit comprendre comment le travail s’effectue à travers les systèmes, les flux de travail et les données. Une approche unifiée, véritable tableau de bord unique, offre cette visibilité, garantit la conformité, et libère finalement tout le potentiel de l’IA.

Elle n'atteint pas non plus ses objectifs sans une gouvernance adéquate. Les organisations doivent accorder la priorité à la gouvernance dès le début de leurs parcours IA. Il est impossible de l’ajouter après coup, il faut donc l’intégrer dès le premier jour, idéalement à travers une tour de contrôle de l’IA pour garantir la cohérence, la conformité et la performance.

Pourquoi une IA sans workflows n’est qu’un conseil coûteux

Chaque CTO devrait comprendre qu’une IA sans workflow et sans gouvernance n’est qu’un conseil coûteux.

La véritable valeur ne réside pas dans l’ajout d’un modèle en périphérie, mais dans l’intégration de l’IA au sein des workflows, des données et des contrôles qui pilotent votre organisation ou votre mission, en la considérant dès le départ comme une capacité plateforme gouvernée.

Commencer par des solutions ciblées entraîne fragmentation, failles de sécurité et de conformité, et impact limité.

Réflexions de Jonathan

Chaque CTO devrait comprendre qu’une IA sans workflow et sans gouvernance n’est qu’un conseil coûteux.

Comment une architecture agentique permet l’exécution autonome

Un workflow d’ingénierie propulsé par l’IA, construit sur un orchestrateur d’agents, peut coordonner plusieurs agents afin de mener à bien des tâches complexes de bout en bout. Il doit suivre le schéma « percevoir, décider, agir, sécuriser » : les agents perçoivent d’abord, en intégrant données et contexte ; ils décident ensuite, via modèles et logique ; puis agissent, en exécutant des tâches à travers les systèmes.

Cette architecture agentique intègre la sécurité et la gouvernance à chaque étape, garantissant conformité, visibilité et contrôle, et permettant de passer d’un travail manuel et fragmenté à une exécution coordonnée et autonome.

Comment la qualité des connaissances et des données impacte l’IA

Ne sous-estimez jamais l’importance d’une bonne fondation de données, car l’efficacité de l’IA dépend directement de la qualité des données utilisées. Sans qualité ni visibilité suffisante des données, les résultats seront incohérents.

Les agents IA produisent des résultats peu fiables si les connaissances sont fragmentées ou obsolètes, car ils dépendent de données précises et accessibles. Centraliser et gouverner la connaissance — tout en utilisant l’IA pour révéler les lacunes et contenus obsolètes — permet de bâtir une base solide pour des résultats constants et de qualité.

Ceci est particulièrement vrai dans le secteur public, où la connaissance est souvent disséminée dans des systèmes hérités, l’expertise institutionnelle et des documentations incomplètes. Dans un environnement piloté par l’IA, les agents sont aussi efficaces que la connaissance à laquelle ils ont accès.

J’aborde ce défi en intégrant l’IA dans un tissu de données unifié de workflow, permettant aux agents d’accéder à des informations fiables et à jour afin de fournir des résultats plus précis et constants.

Pourquoi un véritable impact requiert une stratégie IA intégrée

Ainsi, mon conseil aux responsables techniques est de se concentrer sur la création d’un système d’exploitation pour l’entreprise agentique en intégrant l’IA au cœur des opérations plutôt que de l’ajouter après coup. Cela nécessite une approche par plateforme unifiée couvrant données, sécurité et identité, avec une gouvernance intégrée dès le premier jour.

Des initiatives d’IA isolées ne passeront pas à l’échelle ; le véritable impact réside dans une stratégie intégrée de bout en bout.

Cela signifie aussi s’appuyer sur de solides partenariats écosystémiques et créer une porte d’entrée unifiée — comme MoveWorks — pour rendre l’interaction avec l’IA plus intuitive.

Déployée de manière holistique, l’organisation peut ainsi réduire les risques, maintenir la confiance et déployer la valeur à grande échelle dans toute l’entreprise.

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