6 considérations clés pour l'adoption de technologies IA à des fins douanières

Il est évident que l'intelligence artificielle (IA) offre de nombreux avantages pour des organisations comme les douanes, qui peuvent ainsi automatiser leurs processus et rendre leurs opérations plus intelligentes. Toutefois, de nombreuses administrations douanières hésitent à adopter l'IA parce qu'elles ne savent pas encore comment s'y prendre. Dans cet article nous avons identifié les principaux éléments à prendre en compte pour exploiter pleinement les possibilités offertes par l'IA.

1. Un engagement politique indispensable

Parce que l'adoption de l'IA nécessite des investissements importants et change la façon dont les douanes opèrent, les responsables des douanes doivent jouer le rôle de promoteurs et être chargés d'approuver les initiatives d'IA, de valider la sélection des applications qui seront envisagées, de mobiliser les ressources et d'appliquer les décisions.

2. Responsabilisation du personnel en matière d'IA

Une adoption réussie de l'IA dans n'importe quelle organisation exige le renforcement des capacités techniques et managériales.
La maîtrise de ces technologies implique également de nouvelles compétences en matière de pilotage, telles que la capacité de raisonnement, le sens de la créativité et de l'expérimentation, l'analyse et l'interprétation des données, ainsi qu’une expertise approfondie dans le domaine d'application de l'IA. À titre d'exemple, le recours aux applications d'IA pour lutter contre la fraude permet de réduire le temps consacré par les responsables à la recherche de profils de risque, mais augmente les exigences en matière d'interprétation des résultats, ainsi que leur expertise, leur sens de l'éthique, et de prise de décision.

Sur le plan technique, l'IA requiert de nouvelles catégories de profils tels que des ingénieurs en machine learning et des gestionnaires de produits liés à l'IA.
Les administrations douanières qui ont le mieux réussi leur adoption de l'IA utilisent différents canaux pour acquérir des talents : développement et reconversion des talents internes, recrutement, management et promotion de nouveaux talents.

3. S'appuyer sur des bases numériques solides

L'IA est plus efficace lorsqu'elle dispose en temps réel d’un grand volume de données de qualité. Il est donc essentiel de déterminer si les systèmes et processus informatiques actuels (numérisation et stockage des informations, dématérialisation, accessibilité, degré de qualité, capacité informatique et sécurité) sont suffisants pour soutenir de manière appropriée un système incluant de l’IA.

4. Protection des données personnelles et de la vie privée

L'IA exige un accès à d'importants volumes de données. Les responsables de la politique douanière doivent évaluer avec soin si les lois existantes sur l'accès aux données doivent être mises à jour pour maximiser les bénéfices de l'IA. Par exemple, en ce qui concerne les informations personnelles, il faut tenir compte de la réglementation en matière de protection et de confidentialité, des exigences d'anonymisation des données et des politiques analogues qui établissent un équilibre entre les préoccupations en matière de protection de la vie privée et les objectifs de l'IA.

5. Intégration de I' IA dans les systèmes existants

En général, un système qui tourne sur une technologie fortement obsolète ne fonctionne pas avec les interfaces de programmation applicative (API) modernes, ce qui ne favorise pas l’interconnexion avec les technologies les plus récentes.

L'adoption de technologies d'IA peut nécessiter la modernisation de composants existants ou la réécriture d'une partie du code existant dans une version plus moderne. Cela fournit une nouvelle interface au système existant, le rendant facilement accessible aux modules informatiques récents utilisés pour l'IA.

6. L'effet "boîte noire" et la simplicité d'utilisation

Il est difficile pour les individus de faire confiance aux outils d'IA qui prennent des décisions importantes sans faire preuve de transparence quant à la logique derrière ces décisions. Parce que les systèmes d'IA assument des responsabilités qui étaient auparavant assumées par des êtres humains, il est important que les individus comprennent comment ces systèmes fonctionnent. Le manque de transparence - l'effet de boîte noire - augmente la résistance à l'adoption (Kafando et al., 2014).

Les meilleures solutions d'IA doivent comporter des interfaces intuitives et simples d'utilisation qui permettent aux utilisateurs finaux de la douane (généralement du personnel non technique) de comprendre la logique qui se trouve derrière les algorithmes complexes d'IA, afin de renforcer rapidement leur satisfaction et de capturer efficacement la plus-value attendue.

Cotecna utilise l’intelligence artificielle depuis de nombreuses années pour renforcer son système de gestion du risque - CRMS. Pour plus d'informations sur la mise en place de ces technologies dans l'environnement douanier, contactez-nous à l'adresse governments@cotecna.com