Les activités du salon et conférence Cairo ICT 2026 ont été marquées par une session de discussion spécialisée sur les "systèmes d'IA multi-agents" (Multi-Agent AI Systems), au cours de laquelle les participants ont passé en revue les défis techniques et réglementaires liés à l'adoption de ces systèmes dans les environnements institutionnels.
Gouvernance des données et intelligence artificielle
Le Dr Ahmed Abdel Latif, consultant en télécommunications internationales, a souligné l'importance des récents développements législatifs en Égypte, notant que la nouvelle loi sur la protection des données personnelles ne se limite pas aux individus, mais s'étend aux modèles d'intelligence artificielle, imposant ainsi une obligation légale aux entreprises qui développent et utilisent ces technologies.
Défis de sécurité et de surveillance
De son côté, Enayth Govinder de la société Liquid C2 a expliqué que la construction de systèmes d'IA multi-agents est un processus collaboratif qui dépasse l'aspect technique pour inclure la gestion et la gouvernance. Dans le même contexte, Mohamed Afifi, directeur général de FEDIS, a mis en garde contre les risques d'une "autonomie incontrôlée" des modèles, où les systèmes pourraient exécuter des tâches pour lesquelles ils n'ont pas été mandatés en l'absence d'une surveillance stricte, ce qui nécessite des cadres réglementaires précis pour protéger les données.
Ahmed Rashad de la société NUTANIX a ajouté que la complexité des décisions prises par ces modèles augmente les niveaux de risques de sécurité, ce qui impose des évaluations rigoureuses avant de les adopter dans les opérations institutionnelles.
Étapes pratiques pour l'adoption institutionnelle
Karim Abdullah, responsable des produits d'intelligence artificielle chez Ericsson, a présenté une feuille de route en trois étapes pour l'adoption de ces systèmes :
- Une coordination étroite entre les départements concernés.
- Une répartition claire des tâches entre les modèles d'intelligence artificielle.
- Une évaluation indépendante de chaque étape opérationnelle pour empêcher la propagation des erreurs entre les modèles.
Hazem El-Gubeili de la société Orange a également insisté sur le fait que l'intelligence artificielle doit être considérée comme un modèle économique intégré reliant la gestion, les risques et les dépenses, et non comme un simple outil technique. Ce point a été soutenu par Moataz Shawky de VMware – MBcom Technologies, qui a affirmé que la véritable mesure du succès réside dans la capacité à exploiter et à protéger efficacement les modèles.