Gouvernance de l'IA dans l'industrie : comment encadrer le Shadow AI sans tuer l'innovation ?
Un alternant développe une application IA fonctionnelle en 24 heures. La DSI annonce 6 mois pour la mettre en production. Cette anecdote, partagée lors d'une table ronde du Tech For Industry Show 2026 à Paris Expo Porte de Versailles, résume le dilemme de tous les industriels : après le Shadow IT, voici le Shadow AI. Trois intervenants : Marine de Cézac (Michelin), Mathieu Cura ( Optimistik), et Jean-Christophe Nebout (Eramet) ont livré un « discours de vérité » sur la gouvernance de l'intelligence artificielle en entreprise.
Le Shadow AI, nouveau défi des directions industrielles
Les outils accessibles sur le web fournissent aujourd'hui, en quelques heures et sur simple description du besoin, l'infrastructure, le modèle de données, le backend et l'interface d'une application. Résultat : data scientists, équipes process et équipes d'exploitation créent leurs propres solutions — sans validation cyber, sans savoir où sont hébergées les données.
La frustration du « 24 heures vs 6 mois »
Le passage en production impose de traverser la « moulinette » des standards : DSI, cybersécurité, localisation des données. Face à un besoin métier réel, dire non est très difficile — d'autant que chacun utilise déjà l'IA au quotidien, au bureau comme à la maison. La réponse esquissée est double : définir un cadre de ce qui est possible et de ce qui ne l'est pas, dans un contexte de risque cyber accru par l'environnement géopolitique ; et réadapter l'IT en interne pour livrer des solutions en très peu de temps, en s'appuyant sur des données structurées, les agents de code et le low code.
Le cas Michelin : des « règles digitales » pour un cadre d'autonomie
Michelin a formalisé des règles digitales qui définissent le cadre d'autonomie donné aux usines, adossé à un catalogue de solutions standard du groupe.
Le citizen development, oui — mais encadré
L'approche citizen developer est encouragée, à deux conditions : n'utiliser que les solutions standard du groupe, et avoir validé un socle de compétences. La raison est très concrète : une application développée un vendredi soir sur une solution standard a coûté 50 000 € en un week-end. Parce qu'il s'agissait d'une solution monitorée par le groupe, la dérive a été identifiée et corrigée en deux jours — illustration de la valeur d'un cadre.
Cybersécurité et coûts : les deux raisons d'un cadre renforcé
Premier enjeu : la cybersécurité. Le constat posé est sévère : les start-up et petites entreprises passent quasiment jamais le niveau attendu — « les pen tests, on les pénètre systématiquement » — un vrai défi quand les solutions reposent sur des clouds hébergés propriétaires. Second enjeu : les coûts, qui peuvent déraper très vite et vont continuer d'augmenter. La direction prise : renforcer le cadre tout en étendant dynamiquement le catalogue de solutions standard (les web apps étant la demande du moment), et réfléchir à des équipes en région pour accompagner les pratiques locales.
L'enjeu caché : l'attractivité des talents
Il y a 25 à 30 ans, la technologie arrivait dans l'atelier avant d'arriver à la maison. Aujourd'hui, c'est l'inverse — et l'écart se creuse de plus en plus vite. Pour un jeune recruté, se retrouver face à des outils dépassés par rapport à son smartphone crée frustration et déficit d'attractivité pour l'industrie. La performance des équipes passe par un « terrain de jeu » qui respecte cybersécurité et gouvernance tout en donnant un vrai niveau de liberté.
Côté éditeurs : intégrer vite les nouvelles technologies
Pour les fournisseurs de solutions, la réponse est la rapidité d'intégration : l'un des intervenants cite un assistant d'exploration de données en langage naturel, sorti en bêta fin 2025 et en cours de déploiement, qui permet aux utilisateurs de construire rapidement des cas d'usage grâce à l'IA générative.
Le meilleur conseil pour déployer l'IA à grande échelle
Interrogés sur leur conseil n°1 à un directeur industriel qui démarre son déploiement d'IA à grande échelle, les trois intervenants convergent — et aucun ne répond « technologie » :
- Attaquer par la gouvernance, les compétences et la culture : la technologie est là ; c'est une transition culturelle autant que technique, qui exige de mettre tous les acteurs autour de la table (dont la convergence avec l'IT).
- Allier approche citizen et approche top-down : donner les capacités à faire sur le terrain, tout en gardant un pilotage d'ensemble — le combo le plus impactant en matière d'efficacité.
- Partir de la conduite du changement : expertise technique, compétences méthodologiques et management-animation forment les trois piliers ; « les solutions techniques existent, ça se gère — le côté humain est primordial ».
Le mot de la fin de la table ronde : « La technologie est prête. Maintenant, c'est à nous de l'être. »
FAQ — Gouvernance de l'IA en entreprise industrielle
Qu'est-ce que le Shadow AI ? Le Shadow AI désigne les applications et usages d'IA développés par les collaborateurs en dehors du cadre validé par la DSI — l'héritier du Shadow IT, amplifié par des outils qui génèrent une application complète en quelques heures.
Faut-il interdire le citizen development ? Non : l'exemple de Michelin montre qu'on peut l'autoriser sous conditions — solutions standard du groupe uniquement et compétences validées — avec un monitoring qui limite les dérives (une application mal conçue peut coûter des dizaines de milliers d'euros en un week-end).
Par quoi commencer un déploiement d'IA à grande échelle ? Par la gouvernance, les compétences et la culture — pas par la technologie. C'est la réponse unanime des trois intervenants de cette table ronde.
Revoir la table ronde en vidéo
Cette table ronde a été enregistrée lors du Tech For Industry Show 2026, le salon B2B de la transformation industrielle (Smart Manufacturing, IA, Supply Chain) à Paris Expo Porte de Versailles. Retrouvez l'intégralité des échanges en vidéo ci-dessus, et rendez-vous les 19 et 20 mai 2027, Hall 7, pour la prochaine édition.
