L'IA agentique au service d'une conformité plus intelligente.

Les outils d'intelligence artificielle (IA) générative, comme ceux utilisés pour rédiger des textes ou synthétiser des informations, excellent dans des tâches simples comme résumer des documents ou automatiser la création de supports. Cependant, ils montrent leurs limites face à des enjeux complexes, notamment dans le domaine de la conformité. Cette dernière ne se limite pas à traiter des données isolées : elle exige d'interpréter des situations, de croiser des informations issues de multiples sources et d'évaluer leur contexte. Par exemple, une augmentation des signalements internes peut refléter soit un problème réel (comme un climat social dégradé), soit une amélioration (comme une confiance accrue dans les dispositifs d'alerte). L'IA générative ne peut pas toujours distinguer ces nuances, car elle manque de capacité à analyser les interactions entre les données et à en saisir le sens profond.

L'IA agentique représente une avancée par rapport aux outils génératifs classiques. Contrairement à ces derniers, qui répondent à une question précise posée par un utilisateur, les agents d'IA sont conçus pour atteindre un objectif métier de manière autonome. Ils peuvent mobiliser plusieurs sources de données, enchaîner des étapes d'analyse et fournir une vision cohérente d'une situation. Dans le domaine de la conformité, cela permet de croiser des informations issues des signalements internes, des enquêtes, des formations ou des évaluations des tiers. Par exemple, l'IA agentique peut identifier des corrélations entre des données qui échapperaient à une analyse manuelle, comme un lien entre une hausse des signalements et une modification récente des politiques internes. Cette capacité à relier les données entre elles transforme les informations dispersées en intelligence opérationnelle, essentielle pour une prise de décision éclairée.

L'IA agentique ne vise pas à remplacer les professionnels de la conformité, mais à les assister. Les décisions critiques, comme le lancement d'une enquête interne ou l'application de mesures disciplinaires, restent du ressort des humains en raison de leur dimension juridique, factuelle et culturelle. L'IA peut cependant automatiser des tâches chronophages, comme la recherche d'informations ou la détection de tendances inhabituelles, réduisant ainsi le temps passé sur des activités répétitives. Son rôle est d'améliorer la qualité des décisions en mettant en évidence des risques émergents ou en fournissant des analyses étayées. Dans un contexte où chaque décision doit être justifiable et documentée, l'IA agentique agit comme un outil d'aide à la décision, sans se substituer à l'expertise humaine. Par exemple, elle peut signaler une augmentation anormale des délais d'enquête, mais c'est à l'équipe conformité de déterminer si cette évolution est due à un manque de ressources ou à une complexification des dossiers.

L'entreprise NAVEX, spécialisée dans les solutions de conformité, a développé Nira, un agent d'IA intégré à sa plateforme NAVEX One. Cet outil se distingue par sa capacité à analyser non seulement les données du programme de conformité, mais aussi le contexte opérationnel de l'organisation et des données de benchmark (comparaisons avec des standards sectoriels ou des pratiques similaires). La première version, Nira for Analytics, permet d'interroger les données en langage naturel, de mettre en évidence des tendances significatives et de produire des analyses directement exploitables par les directions générales et les conseils d'administration. Par exemple, elle peut identifier une corrélation entre une baisse des formations obligatoires et une hausse des incidents non signalés, alertant ainsi l'organisation sur un risque potentiel. Cet outil illustre comment l'IA agentique peut transformer des données brutes en insights actionnables.