Normalisation informatique mondiale : flexibilité locale et IA

Dans le premier épisode de « The IT Leaders’ Brief », Thiago Prado, responsable des opérations d’infrastructure mondiales chez Bunge, a résumé la situation en une seule phrase.

Je suis d'accord, et j'irais même un peu plus loin. Une exception n'est pas simplement quelque chose qu'il faut tolérer. Bien gérée, c'est la meilleure source d'informations dont dispose une norme internationale sur elle-même.

Toute exception est une donnée

Dans la plupart des entreprises, une exception est considérée comme une faveur accordée ou comme un coût à réduire. Elle est validée par e-mail, consignée dans un tableur que personne ne consultera plus jamais, puis oubliée jusqu'au prochain audit. Ce faisant, son aspect le plus utile se perd.

Une exception correctement consignée permet de savoir quelle règle a été assouplie, sur quel marché, pour quelle raison, à quel coût et pour combien de temps. Forts de ces informations, les dirigeants peuvent répondre à une question à laquelle aucun rapport de conformité ne peut répondre : la norme est-elle adaptée ?

Si la même exception se présente dans trois pays, ce n'est plus une exception. C'est la norme qui réclame une nouvelle version. Et si une exception est toujours en vigueur uniquement parce que personne ne s'en est plus occupé, elle est devenue une dette technique.

C'est pourquoi je soutiens qu'une norme mondiale devrait être gérée comme un produit. Un produit a un responsable, des versions et un carnet de commandes de demandes de modification, et il est révisé en fonction de son utilisation.

Chaque dérogation devrait également être assortie d'une date d'expiration et d'un coût clairement indiqué à toute personne qui en fait la demande, afin que la décision soit prise en connaissance de cause.

À quelle couche appartient la flexibilité ?

Thiago a expliqué comment cela fonctionne dans le domaine des infrastructures. C'est lorsque les fournisseurs opèrent à l'échelle mondiale que les normes s'avèrent les plus avantageuses : en matière d'équipements, de volume d'achat et de pouvoir de négociation.

Des exceptions apparaissent par la suite, lors de l'installation, de la configuration et de la prestation de services, lorsqu'une règle locale en matière de cybersécurité ou une restriction réglementaire vous oblige à vous adapter. Cette « ligne de démarcation », comme il l'appelait, varie d'un marché à l'autre.

La question concrète est de savoir à quel niveau chaque décision doit être prise. Cela doit être défini dès le départ, plutôt que négocié au cas par cas.

• Au niveau mondial : contrats, plateformes, principes de sécurité et indicateurs clés de performance (KPI) communs
• Au niveau régional : les exigences communes à un groupe de marchés et les décisions qui s'inscrivent entre la politique mondiale et la mise en œuvre au niveau national
• Au niveau local : une configuration et une prestation de services adaptées aux besoins spécifiques de chaque pays

Il y a une limite. La sécurité de l'information et les règles qui concernent la sécurité des personnes ne peuvent faire l'objet d'un débat au cas par cas, pays par pays.

Une norme aboutie comporte une liste restreinte d'éléments non négociables et définit clairement les aspects susceptibles d'être adaptés. Une norme inaboutie considère tout comme obligatoire sur le papier, mais presque rien comme obligatoire dans la pratique.

L'IA fait basculer l'équilibre

L'intelligence artificielle influe sur cet équilibre de deux manières, et le marché s'est davantage intéressé à l'une d'entre elles.

Le premier est le coût. Les dépenses liées à l'IA sont variables, basées sur l'utilisation, faciles à engager pour chaque service et difficiles à prévoir.

Si chaque service choisit son propre outil, son propre modèle et sa propre façon de l'utiliser, la fragmentation contre laquelle les normes internationales se sont battues pendant des années refait surface, avec désormais une facture qui augmente à chaque requête.

L'enquête « State of AI 2026 » de McKinsey permet de replacer cette tension dans son contexte.

La proportion d'entreprises faisant état d'un impact financier à l'échelle de l'entreprise reste pratiquement inchangée par rapport à 2025, alors même que l'adoption de l'IA se généralise. J'en déduis que les investissements progressent plus rapidement que les retours sur investissement constatés.

Le deuxième aspect est moins souvent mis en avant : l'IA peut également réduire le coût de l'adaptation locale.

Une grande partie des arguments en faveur de la normalisation reposait sur les coûts liés à l'adaptation, tels que la rédaction des procédures en plusieurs langues, l'interprétation des exigences de chaque autorité de régulation et la gestion de configurations différentes selon les pays.

Comme une partie de ce travail est automatisée, des adaptations qui ne valaient pas la peine auparavant commencent à prendre tout leur sens. L’IA peut faire évoluer cette frontière ténue, et ceux qui ne mesurent pas les résultats ne s’en rendront pas compte.

Définissez les règles de la plateforme. Évaluez les résultats commerciaux.

Ces deux contraintes convergent vers la même conception. La norme d'IA doit s'inscrire au niveau de la couche de plateforme :

• Quels sont les modèles homologués ?
• Où les données peuvent-elles être transférées ?
• Comment mesure-t-on la consommation ?
• Comment les coûts sont-ils répartis entre chaque service ?

Les cas d'utilisation restent proches du cœur de l'activité.

Thiago a décrit la fonction technologique de Bunge comme étant à la fois un client et un régulateur de l'IA. J'ajouterais qu'un régulateur qui ne s'appuie pas sur des mesures n'est qu'un simple gardien.

L'enquête de McKinsey a également révélé que les entreprises les plus performantes en matière d'IA étaient deux fois plus susceptibles que les autres répondants d'avoir défini des processus permettant de mesurer l'impact de leurs initiatives en matière d'IA.

C'est en évaluant la situation avant de se développer qu'on distingue un projet pilote d'une dépense récurrente.

Lorsque les machines commencent à fonctionner selon la norme

J'ai conclu ma conversation avec Thiago en l'interrogeant sur l'IA agentique, et c'est là que je vois le changement le plus profond.

Jusqu'à présent, une norme était un document que les gens lisaient, interprétaient, adaptaient et contournaient parfois.

Lorsque les agents commencent à créer des tickets, à modifier des configurations ou à contacter des fournisseurs, la norme doit devenir une règle applicable.

Les éléments non négociables doivent devenir des contraintes techniques :

• Que peut faire un agent sur chaque marché ?
• À quelles données peut-il accéder et lesquelles peut-il utiliser ?
• Quelles actions nécessitent une validation humaine ?

Une entreprise qui ne sait pas exactement où se situe aujourd'hui la frontière entre le niveau mondial et le niveau local risque de se rendre compte de cet écart lorsqu'un agent la franchit dans un pays où les règles sont différentes.

Les travaux de normalisation que beaucoup ont longtemps repoussés constituent désormais une condition préalable à la prochaine étape du développement de l'IA.

Il n'y a pas de vérité unique

Le défi que Thiago a lancé à ses pairs, ainsi qu'à lui-même, consistait à garder l'esprit ouvert dans la recherche d'un équilibre entre le local et le mondial, entre la réglementation et la liberté.

Je suis d'accord pour dire qu'il n'y a pas de réponse unique. C'est le degré de maturité et la situation propre à chaque entreprise qui déterminent où se situe cet équilibre.

Mais les questions sont les mêmes pour tout le monde :

• Où se situe la limite aujourd'hui ?
• Qui décide du moment où il se déplace, et sur la base de quelles données ?
• Qui prend en charge cette dérogation, et quelle est sa durée ?
• Quel agent est autorisé à le franchir, et quand ?

Les organisations qui apportent des réponses claires à ces questions peuvent faire preuve de souplesse sans pour autant perdre le contrôle.

Ceux qui ne se retrouvent pas face à une norme en vigueur au siège, des exceptions qui existent sur le terrain, et un projet de loi sur l'IA qui prend de l'ampleur entre les deux.

La stratégie qui fonctionne, c'est celle qui consiste à écouter. Mais on n'écoute vraiment bien que si l'on note ce que l'on entend et que l'on sait exactement sur quoi on n'est pas prêt à transiger.