L'intelligence artificielle s'intègre de plus en plus rapidement dans les systèmes de mobilité et de transport, qu'il s'agisse de l'optimisation opérationnelle, de la détection des fraudes, de l'interaction avec les clients ou encore de la billetterie numérique. Pour les opérateurs de transport, la question n'est plus de savoir s'il faut adopter l'IA, mais comment le faire de manière responsable. Au cœur de ce défi se trouve un enjeu fondamental : les données relatives à la mobilité sont particulièrement sensibles, et l'IA amplifie considérablement tant leur valeur que les risques qui y sont associés.
Données de mobilité : grande valeur, grande sensibilité
Les systèmes de mobilité se sont toujours appuyés sur des données, mais les données relatives à la mobilité sont, par nature, révélatrices. Même les données de déplacement les plus élémentaires peuvent révéler :
- Habitudes de déplacement et routines quotidiennes
- Lieux fréquemment fréquentés, tels que le domicile et le lieu de travail
- Évolution des comportements au fil du temps
- Informations sensibles concernant la santé, les convictions ou la situation personnelle
Si l'intégration de l'IA dans le secteur de la mobilité peut améliorer l'efficacité et l'expérience des usagers, elle peut également soulever des risques, des problèmes liés à la vie privée et à la sécurité, et permettre l'établissement de profils détaillés des usagers. Les opérateurs de mobilité sont les gardiens des données de leurs usagers, et les technologies d'IA peuvent conduire à l'exposition et à la commercialisation de ces données sans contrôle suffisant.
L'IA accroît les risques liés aux données au sein des organisations
L'IA transforme en profondeur la manière dont les données sont utilisées dans les systèmes de mobilité.
Cela permet non seulement le traitement des données, mais aussi l'inférence, ce qui génère de nouvelles informations sur les individus qui n'ont jamais été collectées de manière explicite. Une question essentielle se pose donc : comment ces données d'inférence sont-elles gérées ? Qui peut les utiliser ? Sont-elles conservées en toute sécurité, et sont-elles partagées avec les fournisseurs de systèmes d'IA ?
Les outils d’IA entraînent également une dépendance accrue vis-à-vis des infrastructures, des modèles et des services tiers. Une fois qu’un opérateur a déployé une solution d’IA provenant d’un fournisseur donné, il lui sera difficile, voire impossible, de changer de fournisseur à l’avenir. C’est pourquoi le processus d’approvisionnement initial constitue un moment crucial au cours duquel les opérateurs de mobilité doivent s’assurer que leurs responsabilités en matière de gouvernance des données et de conservation de celles-ci soient bien intégrées dans leurs relations avec les fournisseurs.
Le risque lié aux tiers prend une place centrale
Les solutions d'IA s'appuient sur des prestataires externes, des services intégrés et des flux de données complexes qui transcendent les frontières organisationnelles. Cela peut entraîner une circulation des données hors du contrôle direct de l'opérateur, même lorsque des garanties contractuelles sont en place.
Les opérateurs de transports en commun sont les gardiens des données des citoyens et ont la responsabilité de veiller à ce qu'elles soient utilisées de manière sûre et appropriée. Cela nécessite une approche rigoureuse qui garantisse activement la mise en œuvre de la gouvernance dans la pratique, en s'appuyant sur des contrôles techniques, architecturaux et opérationnels.
- Minimisation des données dès la conception
- Contrôle rigoureux du partage et de la réutilisation
- Définir clairement les droits d'accès en fonction des rôles au sein de l'entreprise
- Surveillance continue des interactions avec les tiers
- Architectures robustes de pseudonymisation
- Auditabilité et reporting
- Des révisions régulières à mesure que de nouvelles technologies et fonctionnalités sont mises en place
La gouvernance doit s'adapter aux progrès technologiques
Alors que les capacités de l'IA progressent rapidement, les cadres de gouvernance ne suivent pas le rythme. Les opérateurs de transports en commun doivent intégrer la gouvernance des données dans leurs processus d'approvisionnement, de mise en œuvre et d'exploitation, et ne pas la considérer comme un élément secondaire ou un frein.
Cela implique notamment de vérifier le fonctionnement des systèmes, l'utilisation des données et la gestion des risques au fil du temps. Les opérateurs ont donc besoin de personnel capable de comprendre les aspects techniques, liés à la protection de la vie privée et à la sécurité des contrats d'approvisionnement et des relations avec les fournisseurs.
Si vous ne savez pas ce que vous achetez ni comment le fournisseur utilisera les données de vos cyclistes, vous ne pouvez pas en assurer une gestion efficace.
Un appel à l'action destiné aux opérateurs de mobilité
La transition vers une mobilité basée sur l'intelligence artificielle est déjà en marche. Pour les opérateurs de transports en commun, le défi ne consiste pas seulement à adopter l'intelligence artificielle, mais à le faire avec une discipline lucide, des attentes réalistes et une gouvernance solide. Cela nécessite de s'interroger activement sur la manière dont les systèmes d'intelligence artificielle fonctionneront au sein de votre organisme :
- Comment les données sont collectées, traitées et stockées.
- Quelles conclusions en tire-t-on, et quel impact pourraient-elles avoir sur les individus ?
- Comment les données sont partagées entre les différents systèmes, avec d'autres organismes publics et avec des tiers commerciaux.
- De savoir si les prestataires externes sont réellement tenus de respecter les règles et les attentes de l'opérateur, et si ce dernier dispose d'une réelle visibilité sur la manière dont ces tiers traitent les données de leurs utilisateurs.
Dans un environnement reposant sur l'intelligence artificielle, la gouvernance des données ne peut pas se limiter à des garanties contractuelles. Les opérateurs doivent mettre en place des contrôles techniques rigoureux et des mécanismes de responsabilité, veiller à ce que les flux de données soient transparents et vérifiables, et s'assurer que l'utilisation des données par des tiers soit conforme à leurs responsabilités en matière de conservation des données.
Dans le même temps, les organisations doivent veiller à ne pas se laisser aveugler par les seules promesses de l’IA, une technologie puissante mais en constante évolution et souvent opaque, dont les risques peuvent être difficiles à anticiper. Une approche équilibrée et rigoureuse est essentielle : elle doit tenir compte à la fois des avantages et des risques liés à l’introduction d’outils d’IA dans l’environnement de la mobilité, du caractère sensible des données de mobilité, ainsi que du rôle particulier des opérateurs de mobilité en tant que gardiens de ces données.
