L’IA dans les technologies réglementaires (RegTech) et gouvernementales (GovTech) : instaurer la confiance et la transparence dans les économies en développement

L’essor de la conformité et de la surveillance basées sur l’IA

Dans les pays en développement, les gouvernements et les régulateurs adoptent les technologies réglementaires (RegTech) et gouvernementales (GovTech) afin d’améliorer la transparence et la responsabilité, et de favoriser la conformité. Qu’il s’agisse de suivre les revenus des télécommunications, de numériser les systèmes d’identité des citoyens, de surveiller l’argent mobile ou d’automatiser la conformité fiscale, l’IA apparaît comme un moteur silencieux de la modernisation de l’État.

Mais à mesure que les institutions publiques s’orientent vers une gouvernance fondée sur les données, elles sont confrontées à un défi complexe : comment utiliser l’IA et la rendre fiable, sûre et conforme à des cadres réglementaires en rapide évolution ? Dans cet article, notre directeur technique, M. Laurent Sarr, partage ses réflexions sur quatre questions clés qui façonnent la prochaine frontière de la RegTech dans les marchés émergents : l’IA explicable (XAI), la confidentialité des données, l’intégration et les silos de données, et l’évolution continue des réglementations.

IA explicable (XAI) : des boîtes noires à la gouvernance transparente

L’IA peut analyser des flux massifs de données réglementaires (transactions télécoms, déclarations fiscales, flux financiers, etc.) bien au-delà des capacités humaines. Cependant, sans transparence, l’IA risque de saper la confiance. Dans les pays en développement, où les citoyens sont souvent sceptiques à l’égard de l’automatisation et des institutions, l’explicabilité devient une valeur publique.

Comme le dit M. Sarr : « L’IA dans la RegTech doit être aussi responsable que les régulateurs qu’elle sert. »

Il souligne que l’IA explicable (XAI) garantit que les décisions prises par l’IA (telles que les signalements de transactions suspectes) soient compréhensibles pour les régulateurs et vérifiables par les organismes de contrôle. Par exemple, lorsqu’une plateforme de garantie des revenus identifie une anomalie fiscale potentielle, elle doit également montrer pourquoi cette anomalie s’est produite, quels points de données l’ont déclenchée et comment le système est parvenu à cette conclusion.

Pour les pays qui développent des plateformes de surveillance numérique, l’intégration précoce de l’explicabilité peut renforcer à la fois la confiance dans la réglementation et la légitimité publique.

Confidentialité des données : instaurer la confiance numérique à l’ère de l’angoisse de la surveillance

À mesure que les gouvernements ont accès en temps réel aux données financières et de télécommunications, la frontière entre la protection des données et la surveillance de l’État devient de plus en plus délicate. Les citoyens ont besoin d’être assurés que la surveillance ne deviendra pas abusive et que leurs données personnelles resteront protégées par la loi.

Le directeur technique de GVG souligne :

« En fin de compte, la confiance est une monnaie d’échange. Les citoyens n’adopteront la gouvernance numérique que s’ils savent que leurs données sont utilisées de manière responsable, sécurisée et dans l’intérêt public. »

Pour gagner cette confiance, les plateformes RegTech et GovTech doivent intégrer dès le départ les principes de la protection de la vie privée dès la conception :

• Minimisation des données : ne collecter que ce qui est nécessaire
• Cryptage et anonymisation sécurisés
• Politiques claires de conservation et de suppression des données
• Supervision de l’accès aux données
• Garantie de la souveraineté des données

Dans les économies en développement où les lois sur la protection des données sont encore en cours d’élaboration, les systèmes basés sur l’IA peuvent paradoxalement contribuer à renforcer la confidentialité, par exemple en signalant automatiquement les accès non autorisés aux données ou les fuites de données entre systèmes. En intégrant la confidentialité dès leur conception, les plateformes de gouvernance numérique peuvent renforcer leur légitimité et leur résilience dans des environnements où la confiance du public est fragile et où l’angoisse liée à la surveillance est réelle.

Intégration et silos de données : la barrière invisible à la réglementation basée sur l’IA

Dans de nombreux pays en développement, le plus grand obstacle à la réglementation basée sur l’IA n’est pas le manque d’ambition, mais la fragmentation. Les ministères, les régulateurs, les agences fiscales et les autorités de télécommunications fonctionnent souvent en silos, chacun avec ses propres systèmes, normes et formats de données. Ces murs invisibles bloquent le flux d’informations et limitent la puissance de l’IA.

M. Sarr note :

« L’IA se nourrit de données connectées. Sans intégration, même les systèmes les plus avancés avancent à l’aveuglette.

Lorsque les données sur les transactions de télécommunications et les déclarations fiscales sont intégrées, les régulateurs des télécommunications bénéficient d’une amélioration considérable de la précision, ce qui leur permet de détecter les revenus sous-déclarés avec beaucoup plus de précision et de rapidité. Il s’agit d’un bond qualitatif qui transforme la surveillance de réactive à proactive. »

Pour briser ces silos, il ne suffit pas de solutions techniques, il faut une coordination institutionnelle et une vision commune. Les étapes clés sont les suivantes :

• Mettre en place des échanges de données centralisés ou des lacs de données nationaux
• Créer des API standardisées pour le partage de données entre les secteurs public et privé
• Mettre en œuvre des cadres de gouvernance pour l’interopérabilité et la qualité des données

Les avantages sont réels. Dans les pays d’Afrique et d’Asie, une fois l’intégration mise en place, les plateformes RegTech passent du statut d’archivistes passifs à celui de moteurs de renseignements proactifs, identifiant les risques, optimisant les collectes et comblant les fuites de revenus en temps réel.

S’adapter à l’évolution de la réglementation : l’IA comme boussole réglementaire

Dans les économies numériques en rapide évolution, les réglementations changent plus vite que les équipes chargées de la conformité ne peuvent réagir. Les nouveaux modèles fintech, les monnaies numériques et les lois sur les données redessinent constamment les règles du jeu. L’IA peut aider les régulateurs non seulement à faire respecter la loi, mais aussi à suivre son évolution.

Le directeur technique de GVG explique : « Les régulateurs n’ont pas seulement besoin d’automatisation, ils ont besoin d’agilité. Les systèmes d’IA doivent être conçus pour évoluer avec la loi, et non pour s’effondrer sous son poids. »

Cela signifie qu’il faut aller au-delà des algorithmes codés en dur pour s’orienter vers des architectures adaptatives capables d’absorber les mises à jour juridiques, de reconfigurer les flux de travail et de maintenir la conformité sans intervention manuelle constante. De cette manière, l’IA devient non seulement un outil d’application, mais aussi une boussole pour naviguer dans les changements réglementaires.

La voie à suivre : une IA responsable comme fondement de la gouvernance numérique

Comme le souligne M. Sarr : « L’IA n’est pas seulement une technologie, c’est un mécanisme de confiance. Pour les économies en développement, le défi ne consiste pas seulement à déployer l’IA dans les systèmes de surveillance, mais aussi à garantir que sa logique reste explicable, que ses flux de données sont sécurisés, que son architecture est interopérable et que son évolution est conforme à la loi. »

Chez GVG, nous modernisons notre infrastructure afin de répondre aux exigences évolutives de la gouvernance numérique. Grâce à une architecture de virtualisation et à des plateformes de données centralisées, nos systèmes sont conçus pour traiter de grands volumes de données réglementaires, des transactions télécoms aux flux financiers, avec une capacité de traitement inégalée. Ces mises à niveau améliorent non seulement la précision analytique, mais offrent également une expérience utilisateur plus fluide et plus intuitive pour les régulateurs et les organismes de surveillance.

En intégrant l’explicabilité, la confidentialité dès la conception et l’interopérabilité dans notre architecture de base, nous aidons les gouvernements à passer d’une surveillance fragmentée à une gouvernance intelligente et réactive, alimentée par une IA aussi transparente et responsable que les institutions qu’elle soutient.

« À long terme », ajoute le directeur technique de GVG,

« le succès de l’IA dans la gouvernance ne se mesurera pas à la sophistication des algorithmes, mais à la transparence et à la responsabilité avec lesquelles ces systèmes servent l’intérêt public. C’est la norme vers laquelle nous tendons. »