1. Le Head of Data & AI Policy : Un pont entre conformité, innovation et ROI

1.1. Un rôle né d’un constat : les limites du DPO traditionnel

Les Data & AI Office des grands groupes et des scale-ups peinent souvent à aligner agilité produit et conformité réglementaire. Selon une étude McKinsey, 62 % des produits IA subissent des retards en raison de blocages liés à la conformité ou à l’éthique, avec un impact direct sur le ROI de l’IA. Le DPO, bien que très compétent, est rarement intégré en amont des projets, ce qui génère des allers-retours coûteux entre les équipes juridiques et techniques.

 

1.2. Synthèse de ses missions clés : au-delà de la conformité, une vision stratégique

Le Head of Data & AI Policy ne se contente pas de valider des processus. Il/elle co-conçoit avec le Head of Data & AI Product, les équipes techniques et avec les métiers les produits Data & IA, en intégrant dès la phase de conception :

• L’explicabilité des algorithmes (pour éviter les biais et renforcer la confiance).
• La sécurité des flux de données (chiffrement, architectures cloud hybrides).
• L’éthique par défaut (alignement avec les valeurs de l’entreprise et les attentes sociétales).

 

Quelques Chiffres marquants :

• 78 % des dirigeants estiment que l’IA générative nécessitera une refonte de leur gouvernance IA d’ici 2026 (source : Gartner, 2025).
• Les entreprises avec une collaboration interfonctionnelle forte entre Data, Juridique et Métiers voient leur taux d’adoption IA augmenter de 35 % (source : Harvard Business Review).

Ce rôle est donc un accélérateur de croissance, pas seulement un garde-fou loin de là.

 

2. Les 5 piliers de sa mission : de la veille réglementaire à l’audit continu

Dans le détail, ses missions sont en générale les suivantes :

2.1 – Intégration de la conformité dans les produits :

• Intégrer une approche de conformité et d’éthique « by design » dans la conception des produits data & IA des Data & AI Offices, réduisant ainsi les risques de retards ou de blocages et de façon structurelle accélérant le passage en production à l’échelle et l’adoption des produits
• Travailler en étroite collaboration avec les équipes produit (Data & AI) et techniques (et avec le DPO) dès la phase de conception pour intégrer les exigences de conformité et d’éthique.

 

2.2 – Veille technologique, réglementaire et normative, innovation et amélioration continue :

• Participer à des groupes de travail et des forums sur la conformité des données et de l’IA pour partager les meilleures pratiques et apprendre des autres
• Maintenir une veille constante sur les technologies et sur les évolutions des réglementations relatives à la protection des données (GDPR, sécurité…) et à l’utilisation éthique et conforme des IA (avec l’aide du DPO), et faire le lien entre ces contraintes et les solutions technologiques qui permettent de lever les contraintes (sécurité des flux de données et des connexions, cryptage des données, solutions cloud mixtes croisé avec un hyperscaler, indexation/enrichissement des données pour des apprentissages éthiques/non discriminatoires /non biaisés, R&D sur l’explicabilité des algorithmes…)
• Apporter ces solutions et innovations technologiques aux équipes techniques, tout en les informant et les formant sur les changements réglementaires et leurs implications pour les produits en cours et futurs.

 

2.3 – Évaluation des Risques :

• Réaliser des évaluations d’impact sur la protection des données (Data Protection Impact Assessment – DPIA) pour les nouveaux produits
• Identifier et évaluer les risques liés à l’utilisation des données et de l’IA, et proposer des mesures de derisking

 

2.4 – Formation et Sensibilisation :

• Organiser des sessions de formation pour les équipes sur les bonnes pratiques en matière de conformité et de protection des données et sur les technologies citées plus haut à adpoter.
• Sensibiliser les parties prenantes aux enjeux éthiques et juridiques liés à l’utilisation de l’IA.

→ Un enjeu de leadership visionnaire : 89 % des employés attendent une formation sur l’IA (source : Forbes, 2025).

 

2.5 – Collaboration avec le DPO :

• Servir de pont entre les équipes juridiques, techniques et métiers pour faciliter la communication et la compréhension mutuelle.
• Participer aux rituels agiles pour apporter une expertise en conformité et d’éthique et aider à résoudre les problèmes potentiels.

 

2.6 – Audit et Surveillance :

• Mettre en place des mécanismes de comitologie pour s’assurer que les produits respectent les exigences de conformité tout au long de leur cycle de vie.
• Réaliser des audits internes pour évaluer l’efficacité des mesures de conformité et identifier les domaines à améliorer.

 

D’aucun argumenterait que le DPO doit jouer son rôle ainsi, de façon pro active et offensive. Et nous sommes totalement d’accord avec ça. Mais force est de constater que ce n’est pas le cas partout, que ça l’est même rarement. Par manque de maturité de l’organisation au regard de la Data et de l’IA et de la transformation qui en découle, ou pour des raisons historiques (on a collé ce rôle au premier volontaire de la direction juridique, trop loin de la culture tech) … Il donc nécessaire de recruter un(e) Head of Data & AI Policy pour compenser.

 

Conclusion : Un poste pour transformer la conformité en avantage compétitif

Recruter le/la Head of Data & AI Policy n’est pas un coût, mais un levier de croissance. En l’intégrant à votre organisation, vous : ✅ Accélérez votre time-to-market. ✅ Sécurisez vos investissements IA. ✅ Renforcez votre leadership data & IA sur votre marché.

 

Voir aussi :

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Benoît Binachon