L'intelligence artificielle s'est imposée dans nos usages bien avant que les cadres réglementaires et les pratiques de gouvernance d'entreprise n'aient pu s'y adapter. Ce décalage crée un angle mort de risque directement matériel pour les portefeuilles. La question n'est plus de savoir si l'IA pose un problème de gouvernance, mais de mesurer l'ampleur de ce problème et d'identifier les entreprises capables d'y répondre.

Analyse de la gouvernance IA

Pourquoi la gouvernance de l'IA est-elle devenue urgente ?

La fenêtre de temps pertinente pour agir ne se mesure plus en années, mais en mois. Les signaux d'alerte sont concrets. Le modèle Claude Mythos 5 d'Anthropic n'a été mis à disposition que d'un cercle restreint de partenaires sélectionnés, l'entreprise estimant qu'une diffusion plus large ferait peser des risques de sécurité élevés. Les propres travaux de recherche d'Anthropic indiquent que Mythos Preview est capable d'identifier et d'exploiter des vulnérabilités zero-day sur les principaux systèmes d'exploitation et navigateurs.

L'IA est désormais utilisée dans des décisions militaires. Les conflits Russie/Ukraine et États-Unis-Israël/Iran ont constitué les premières utilisations à grande échelle de systèmes d'aide au ciblage de précision assistés par IA dans des opérations modernes. La compression du cycle de décision qui en résulte pose des questions sérieuses sur la faiblesse du contrôle humain.

Les agents autonomes interagissent également entre eux dans des espaces conçus pour des machines. Moltbook, lancé début 2026 en tant que réseau social pour agents IA, est rapidement devenu un terrain d'expérimentation en conditions réelles. L'analyse de plus de 44 000 publications y a révélé non seulement des discours politiques et promotionnels, mais aussi une « rhétorique de coordination à caractère religieux » et une idéologie hostile à l'humanité (source : ABC News, 3 février 2026). Ce n'est pas la preuve d'une conscience artificielle. C'est la démonstration que des systèmes IA autonomes peuvent générer, amplifier et normaliser des schémas néfastes à grande vitesse.

Quels sont les défis pour les entreprises et les régulateurs ?

La course vers l'intelligence artificielle générale — systèmes hautement autonomes capables de surpasser l'humain sur les tâches à forte valeur économique — s'accélère pendant que la régulation peine à suivre. L'EU AI Act a été proposé par la Commission européenne en avril 2021, mais n'est entré pleinement en vigueur qu'en août 2026. Ce délai réglementaire laisse un vide de gouvernance critique.

Combler ce vide exige davantage que des principes éthiques ou des engagements volontaires. Il faut une gouvernance solide, experte et dotée de réels pouvoirs : des conseils d'administration et des dirigeants capables d'évaluer les impacts de l'IA sur les individus, la démocratie, la sécurité et l'environnement — et disposant de l'autorité pour ralentir, contraindre ou stopper un déploiement lorsque les risques ne peuvent pas être gérés de façon responsable.

La réalité va à rebours de cet idéal. Selon la World Benchmarking Alliance (WBA) Ethical AI Collective Impact Coalition (CIC), en 2024, 38 entreprises sur 71 (53 %) intégraient explicitement les droits humains dans leurs principes IA, contre 31 sur 52 (60 %) en 2023. La tendance est donc à la régression, non à la progression.

La gouvernance de l'IA est-elle un enjeu d'investissement ?

Sans ambiguïté. L'IA génère des opportunités d'investissement significatives, mais elles s'accompagnent de risques d'intensité comparable. Une entreprise insuffisamment gouvernée s'expose à plusieurs catégories de risques matériels :

• Risques liés aux droits humains : discrimination algorithmique, atteintes à la vie privée.
• Risques juridiques et réglementaires : non-conformité à l'EU AI Act ou aux cadres nationaux émergents.
• Risques opérationnels : défaillances systémiques, incidents de cybersécurité.
• Risques de réputation : usage de l'IA dans des contextes controversés ou dommageables.

Pour gérer ces risques, une politique IA responsable formalisée est nécessaire, mais insuffisante seule. Les attentes minimales couvrent : un comité de surveillance IA composé d'experts internes et externes, un mandat opérationnel permettant d'influer sur les décisions de développement et de déploiement, une responsabilité clairement établie aux niveaux direction et conseil d'administration, et un programme de formation du personnel. Ces éléments constituent le socle d'attente de la coalition d'investisseurs Ethical AI CIC vis-à-vis des entreprises.

Comment analyser les risques IA d'une entreprise ?

Un cadre d'analyse rigoureux s'appuie sur le niveau de risque propre à chaque cas d'usage de l'IA. Il vérifie que les politiques, la gouvernance, les processus d'identification des risques et de due diligence sont effectivement en place. Le prisme de la double matérialité européen — adopté dans le cadre de la CSRD — s'y prête particulièrement :

L'empreinte environnementale mérite une attention particulière. Selon l'Agence internationale de l'énergie (World Energy Outlook 2024), l'IA consomme jusqu'à la moitié de l'électricité des centres de données, soit jusqu'à 3 % de la consommation électrique mondiale. La même source indique que ces centres de données utilisent quatre fois plus d'eau que ce qui était estimé jusqu'ici.

Comment engager le dialogue avec les entreprises sur ce sujet ?

L'engagement actionnarial sur l'IA reproduit les tensions connues sur d'autres sujets ESG, mais avec une intensité supérieure et des enjeux financiers potentiellement plus élevés. Plusieurs facteurs structurels limitent le levier des investisseurs :

• Accès restreint aux acteurs clés : les principaux développeurs d'IA sont soit détenus par des capitaux privés, soit peu réceptifs aux sollicitations. Plusieurs leaders du secteur ont mis en place des structures à classes d'actions multiples qui diluent le poids des actionnaires minoritaires.
• Concentration de pouvoir extrême : un nombre très limité d'hyperscalers contrôle à la fois l'infrastructure et les modèles les plus puissants.
• Levier indirect et inégal : cette configuration signifie que la capacité d'influence est indirecte, et que tous les portefeuilles peuvent être exposés aux risques IA sans disposer d'un accès direct aux décideurs.

Le manque de données comparables aggrave encore la difficulté. Ce contexte rappelle les premières années d'autres thématiques d'engagement — gouvernance carbone, droits sociaux — mais avec un accès encore plus réduit et un levier encore plus faible. L'expérience accumulée sur ces sujets peut néanmoins servir de référence méthodologique pour structurer le dialogue.

Que font les gestionnaires d'actifs pour répondre à ces lacunes de gouvernance ?

La WBA Ethical AI CIC regroupe plus de 60 investisseurs représentant plus de 11 000 milliards de dollars d'actifs sous gestion (source : WBA, rapport AI-CIC Progress 2025). La coalition associe également 24 organisations de la société civile. L'objectif est d'encourager les entreprises à s'engager publiquement sur des lignes directrices IA, à mettre en place une gouvernance solide et experte, et à déployer des processus garantissant un développement, un déploiement et un usage sûrs.

Les quatre co-leaders de la coalition sont Candriam, Amundi, Boston Common Asset Management et Fidelity International. L'engagement sur ce sujet remonte à 2020, avec un premier focus sur la reconnaissance faciale et les droits humains — avant que le sujet ne devienne médiatique. Cette antériorité permet de disposer d'un historique d'engagement et d'une présence au comité directeur de la WBA.

Quels progrès ont été accomplis à ce stade ?

Les risques sont mieux compris, et des cadres de gouvernance émergent. Mais le bilan reste modeste au regard de l'enjeu. Parmi les 200 entreprises de l'index WBA, moins de 40 % disposent d'une politique IA publiquement formulée. Seulement 12 % divulguent leurs mécanismes de gouvernance réels (source : WBA, Tech sector progress on AI accountability threatens to stall). Cette opacité rend difficile de vérifier si une politique déclarée est effectivement mise en œuvre, et empêche le partage des bonnes pratiques.

Le rythme de diffusion ralentit. En 2024, 19 nouvelles entreprises ont publié des principes IA. En 2025, seulement neuf nouvelles entreprises ont dévoilé des politiques IA (source : WBA, janvier 2026). Aux États-Unis, alors que les résolutions d'actionnaires sur les sujets sociaux ont globalement reculé en 2025, celles portant sur la sécurité des données, la vie privée et l'IA sont restées à un niveau élevé — signe que la pression actionnariale reste un levier, même si ses effets sont encore limités.

Reconnaissance

• La CIC a reçu le prix 2025 de l'International Corporate Governance Network (ICGN) Excellence in Stewardship Award.
• La CIC a reçu le prix PRI 2025 dans la catégorie Recognition for Action: Human Rights.

Quelle est la prochaine étape ?

À court terme, l'IA représente un risque systémique plus immédiat que le changement climatique. Mais contrairement au réchauffement climatique, le problème est concentré : il suffit que quelques dizaines d'entreprises critiques adoptent des pratiques responsables pour changer radicalement la trajectoire collective. C'est une fenêtre d'action plus étroite, mais aussi plus accessible.

La séquence logique est claire : d'abord la divulgation, ensuite l'exécution. Trop d'entreprises en restent aux déclarations de principe. L'étape suivante consiste à examiner concrètement comment les politiques adoptées sont mises en œuvre, comment les processus internes fonctionnent, et quels garde-fous sont effectivement opérationnels. Pour les acteurs qui refusent le dialogue, des stratégies d'escalade doivent être développées.

Le cadre d'analyse des données IA responsable est également en cours d'élargissement pour couvrir les impacts environnementaux matériels : émissions carbone des infrastructures, consommation d'eau des centres de données, accès aux matériaux critiques. Une initiative collaborative récemment lancée structure ce travail. Les performances passées des entreprises sur ces critères ne présagent pas de leurs comportements futurs, et ce secteur évolue à une vitesse qui rend toute projection fragile.

La sélection d'actifs exposés à l'intelligence artificielle ne peut pas reposer sur les seuls arguments de croissance. Les risques de gouvernance, environnementaux et réglementaires sont matériels et insuffisamment documentés par les entreprises elles-mêmes. Finconnexion, plateforme indépendante sans conflit d'intérêts lié à la distribution, analyse ces dimensions dans le cadre de son accompagnement en gestion de patrimoine — notamment sur les supports en unités de compte, le private equity et les allocations ESG. En savoir plus.