Vishu Singhal, responsable des divisions Data et Consulting Managing Partner chez Artefact, explique comment une data digne de confiance, une IA responsable et une gouvernance solide permettent aux gouvernements des pays du CCG de générer un impact économique mesurable, d’assurer la résilience des services publics et de garantir une compétitivité à long terme.
L'intelligence artificielle et le modèle data sont désormais au cœur de la transformation économique à long terme du CCG, permettant aux gouvernements de renforcer leur compétitivité, d'accélérer l'innovation numérique et de proposer des services publics plus adaptés aux besoins. Dans toute la région, l’accent n’est plus mis sur l’élaboration de stratégies en matière d’IA, mais sur la mise en œuvre de programmes à grande échelle reposant sur une technologie data fiable, une gouvernance solide et des résultats mesurables.
Dans cette interview, Vishu Singhal, Data et Consulting Managing Partner à Artefact, partage ses réflexions sur la manière dont les gouvernements transforment leurs programmes numériques ambitieux en résultats concrets sur les plans économique et politique. S'appuyant sur son expérience en tant que conseiller auprès de fonds souverains, de ministères, de cabinets de Premier ministre et de mégaprojets, il explique pourquoi une stratégie data foundations solide, une gouvernance responsable de l'IA, des services numériques centrés sur le citoyen et l'investissement dans les talents sont essentiels pour bâtir des institutions publiques résilientes et prêtes pour l'avenir.
Extraits d'entretiens
Comment les gouvernements des pays du CCG intègrent-ils les principes « data » et l'intelligence artificielle dans leurs stratégies nationales afin de renforcer la résilience économique et la compétitivité à long terme ?
Les gouvernements des pays du CCG ont dépassé le stade de la définition de stratégies en matière d'IA et se concentrent désormais sur leur mise en œuvre à grande échelle. Les investissements considérables réalisés aux Émirats arabes unis, en Arabie saoudite et au Qatar montrent que l'IA n'est plus considérée uniquement comme une initiative technologique, mais comme une priorité économique nationale qui favorise la diversification, la productivité et la compétitivité mondiale.
L'un des enseignements les plus importants tirés de ces programmes est que la réussite de l'IA repose sur un data foundations solide. La mise en place d'un data platform unifié ou d'une source unique et fiable d'informations permet aux applications d'IA de se déployer à grande échelle au sein des différentes entités gouvernementales et d'apporter une valeur ajoutée à long terme.
Une autre tendance marquante réside dans l’importance croissante accordée aux infrastructures numériques souveraines. Les investissements dans les infrastructures cloud souveraines, les centres data nationaux et les écosystèmes nationaux d’IA reflètent un objectif plus large : garantir que les infrastructures data critiques, les capacités de calcul et les capacités d’IA restent en toute sécurité à l’intérieur des frontières nationales, tout en soutenant la résilience économique.
Dans le cadre de transformations à grande échelle du secteur public, comment traduisez-vous des initiatives complexes de type « data » en retombées économiques mesurables et en résultats politiques concrets ?
Les programmes de transformation réussis commencent par relier chaque initiative à des objectifs stratégiques clairement définis et à des résultats mesurables. Que l'objectif soit d'améliorer l'efficacité opérationnelle, de renforcer les services publics ou d'optimiser l'allocation des ressources, chaque cas d'utilisation doit démontrer une valeur concrète dès le départ.
La transparence revêt une importance tout aussi grande. Les systèmes d’IA utilisés dans le secteur public doivent être explicables, vérifiables et capables de produire des résultats que les régulateurs et les décideurs politiques puissent défendre en toute confiance. Il est tout aussi essentiel d’investir dans la technologie sous-jacente data foundation.
Une gouvernance solide, la qualité data, la traçabilité et la conformité sont souvent déterminantes pour la réussite d'un programme d'IA.
Le fait d'obtenir des résultats mesurables grâce à des étapes progressives s'étalant sur une période de six à douze mois contribue également à maintenir la dynamique tout en garantissant que les programmes restent en phase avec l'évolution des priorités politiques.
Quel rôle jouent l'analyse avancée et l'intelligence artificielle dans le renforcement de la prise de décision et de la continuité des activités au sein des entités souveraines et des mégaprojets ?
L'analyse avancée et l'intelligence artificielle transforment le processus décisionnel, passant d'un système de rapports rétrospectifs à une intelligence prédictive. Plutôt que de se contenter de comprendre ce qui s'est passé, les organisations peuvent désormais anticiper les risques émergents, identifier les perturbations potentielles et prendre des décisions proactives avant que les problèmes ne s'aggravent.
Les solutions data platforms unifiées permettent également de réduire la dépendance vis-à-vis de systèmes fragmentés et des connaissances institutionnelles en regroupant les données opérationnelles, financières et de gestion des risques data au sein d’un environnement unique et fiable. Cela permet une prise de décision plus cohérente et mieux éclairée au sein d’organisations complexes.
L'IA renforce également la continuité des activités grâce à une modélisation rapide de scénarios. Les dirigeants peuvent évaluer en temps réel plusieurs scénarios économiques, opérationnels ou géopolitiques, ce qui leur permet de réagir plus rapidement et de prendre des décisions plus résilientes dans un environnement de plus en plus incertain.
Comment les technologies émergentes, telles que l'IA générative et le data platforms, redéfinissent-elles les modèles de gouvernance et les services numériques centrés sur le citoyen ?
L'IA générative transforme les services aux citoyens en permettant des interactions plus personnalisées, multilingues et adaptées au contexte sur l'ensemble des plateformes administratives. Les citoyens s'attendent de plus en plus à bénéficier de services numériques intuitifs, réactifs et capables de répondre à leurs besoins sans qu'ils aient à faire appel à plusieurs administrations.
La mise en œuvre de cette expérience repose sur des solutions data platforms intégrées qui relient les informations entre les différentes entités gouvernementales et offrent une vision unifiée des citoyens et des services. Cela permet l'automatisation, grâce à l'intelligence artificielle, de processus tels que la gestion des dossiers, l'évaluation des conditions d'éligibilité, le traitement des documents et les validations.
Les gouvernements ont de plus en plus recours au data en temps réel pour améliorer les résultats de leurs politiques, plutôt que de se contenter d'évaluer le respect des règles.
La gouvernance intégrée, l'explicabilité, la protection de la vie privée et la conformité réglementaire sont également devenues des exigences essentielles, garantissant que l'innovation se fasse de manière responsable tout en préservant la confiance du public.
Quels changements organisationnels et en matière de gestion des talents sont essentiels pour instaurer une culture « data-driven » qui concilie innovation, confiance, sécurité et durabilité à long terme ?
La mise en place d'une organisation data-driven durable ne se limite pas à des investissements technologiques. Le développement de talents qualifiés alliant une expertise en data, en intelligence artificielle, en réglementation et en connaissance métier est devenu l'un des principaux facteurs de réussite dans toute la région.
Les organisations reconnaissent également le data comme un atout stratégique pour l'entreprise. Une attribution claire des responsabilités, la responsabilisation des dirigeants et la mise en place de fonctions dédiées au data governance permettent de créer la structure nécessaire pour soutenir une adoption évolutive de l'IA, tout en garantissant le respect de normes cohérentes dans l'ensemble des services.
L'innovation doit s'accompagner d'une gouvernance solide dès le départ. En intégrant la protection de la vie privée, la sécurité, l'explicabilité et la conformité dans chaque initiative, les organisations peuvent innover en toute confiance tout en gérant les risques. Il est tout aussi important d'adopter des modèles opérationnels à long terme articulés autour d'équipes produit, du développement continu des compétences et du soutien de la direction, afin de garantir que les programmes d'IA continuent d'évoluer bien au-delà de leur déploiement initial.
