Data / IA
L’IA générative pour les qualiticiens : atout ou défi ?
Par La rédaction, publié le 25 mars 2025
Entre promesse de productivité et risque de perte de contrôle sur les données, l’IA générative bouscule les habitudes des qualiticiens et les pousse à repenser leurs outils à l’aune des exigences de souveraineté.
De Laurent GIROIRE, Directeur Edition & Intégration chez Isiware
L’IA générative se présente comme un atout de taille dans la gestion documentaire et la conformité pour les qualiticiens. Elle reste pourtant largement sous-exploitée par ces derniers, malgré l’adoption massive de l’IA dans les entreprises. Les qualiticiens se retrouvent en effet freinés par des questions de sécurité des données et de traçabilité des informations.
Dans un contexte où la gestion documentaire devient de plus en plus complexe, plurielle et riche en termes de volume et de normes, l’IA générative se profile comme un outil supplémentaire pour aider les qualiticiens.
L’IA générative, promesse d’efficacité pour les qualiticiens
En effet, l’un des principaux défis qu’ils rencontrent au quotidien concerne l’accès rapide à de l’information fiable et à jour. La transposition des référentiels normatifs tels qu’ISO 9001, ISO 14001 ou encore les normes européennes (EN) évoluent constamment au sein de l’entreprise, et chaque mise à jour doit être appliquée rapidement pour garantir la conformité des processus.
L’IA générative permet de résoudre ce problème en intégrant des moteurs de recherche avancés, mais avec la nécessité de se tourner vers des systèmes fermés pour éviter toute hallucination. Ces moteurs exploitent la puissance de l’analyse sémantique et vectorielle pour offrir une réponse rapide, fiable. L’IA identifiera ainsi instantanément les documents applicables, extraira les points clés et contextualisera l’information à la réalité de l’entreprise.
Au-delà de la simplification de la recherche documentaire, l’IA peut assurer l’automatisation de la veille réglementaire, par exemple en notifiant des évolutions normatives. Ce qui aidera les qualiticiens à adapter leurs processus en conséquence. Ces avancées permettent un gain de temps substantiel dans l’application des référentiels.
D’ici 2026, le secteur de la qualité peut donc espérer une adoption plus poussée de l’IA, avec des cas d’usage concrets comme l’analyse des causes des événements et la détection des tendances grâce à des modèles prédictifs. Cette adoption restera tout de même conditionnée à la prise en compte des risques liés à la sécurisation des données sensibles. Il faudra également que les IA génératives soient explicatives et qu’elles intègrent dans leurs réponses les sources à partir desquelles elles travaillent, ou d’où proviennent les documents rapportés..
Souveraineté des données : le défi majeur
Si l’IA peut transformer le quotidien des qualiticiens, sa mise en œuvre soulève donc beaucoup de questions notamment autour de la souveraineté et de la sécurité des données. Recourir à des modèles d’IA génératives extra européennes (OpenAI, Gemini…) dont les algorithmes sont entraînés sur les données utilisateurs, qui accordent un droit de regard à leur juridiction (Etats-Unis), cause des problématiques majeures pour le secteur. La gestion de la qualité implique un échange et un travail sur des informations stratégiques de l’entreprise, souvent sensibles, et liées à la propriété intellectuelle.
Il va donc devenir essentiel de développer, tout comme pour le secteur de la santé, des IA “souveraines,” adaptées aux besoins des entreprises, dans le respect des réglementations locales et européennes. De telles initiatives sont déjà en discussion mais prennent malheureusement beaucoup de temps.
Un cadre réglementaire solide et spécifique pour les IA génératives, à l’instar de la norme HDS (Hébergeur de Données de Santé) en France, s’avère indispensable. Cette norme, qui impose un contrôle strict sur la gestion des données sensibles dans le secteur de la santé, devrait servir de modèle dans le domaine de la qualité pour les entreprises souhaitant adopter l’IA générative tout en garantissant la confidentialité et la sécurité des informations.
L’IA générative représente une avancée majeure pour les qualiticiens, transformant la gestion documentaire en un processus automatisé, fiable et réactif. Elle permet aussi de répondre aux besoins croissants des entreprises en matière de conformité et de gestion des événements qualité, tout en garantissant des gains significatifs en termes de productivité et de rigueur. Cependant, pour que l’IA générative devienne réellement une alliée des qualiticiens, il est impératif de mettre en place des régulations strictes et adaptées aux spécificités de la gestion de la qualité. À l’image des initiatives existantes en santé, l’Europe doit développer des normes sécurisées pour encadrer l’utilisation de l’IA dans le secteur stratégique de la qualité.
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