Gouvernance et conformité de l’IA

L’IA entre dans une organisation avant même que quiconque ait décidé de l’adopter.

Chaque outil, système de présélection ou fonctionnalité fournisseur paraît limité pris isolément ; ensemble, ils créent un environnement que personne ne maîtrise entièrement. Une organisation est prête lorsqu’elle peut montrer comment l’IA est concrètement évaluée, approuvée, surveillée et corrigée.

1. 01

   Une IA jamais inventoriée

   Des systèmes que personne n’a recensés, et que personne ne peut donc gouverner.

2. 02

   Une responsabilité sans pilote clairement identifié

   Plusieurs équipes assurent une partie du processus, mais personne n’en a la responsabilité d’ensemble.

3. 03

   Des politiques déconnectées des usages quotidiens

   Des principes d’IA responsable qui n’atteignent jamais les achats, le développement, l’usage des données ni le travail quotidien.

4. 04

   Des preuves réunies seulement sur demande

   Une documentation rassemblée alors que l’appel d’offres, l’audit ou la demande du client est déjà arrivé.

5. 05

   Une supervision qui n’existe qu’en théorie

   Un humain désigné comme responsable, sans moment ni information définis pour intervenir.

Également : due diligence des fournisseurs, conception de la supervision humaine, gestion des incidents et des changements, supports explicatifs, ateliers et formations fondées sur des mises en situation.

1. 01

   Partir des usages réels

   Nous cartographions les usages existants de l’IA, y compris les outils tiers et les expérimentations. Le registre devient la source de référence, avec un responsable pour chaque système.

2. 02

   La méthodologie avant la plateforme

   La méthodologie détermine ce qui est évalué, les preuves exigées et ce qui reste confidentiel. La plateforme soutient la gouvernance : elle ne l’invente pas.

3. 03

   Proportionné au risque

   L’évaluation tient compte du contexte et des conséquences de chaque usage : les usages à faible risque ne sont pas soumis à la procédure prévue pour les décisions importantes.

4. 04

   Noter n’est pas valider

   Les résultats automatisés sont signalés comme tels. Les conclusions juridiques, éthiques et techniques relèvent d’experts qualifiés, qui peuvent les valider, les contester ou les infirmer.

5. 05

   Des preuves, puis un examen continu

   Chaque affirmation est étayée par une documentation, et la gouvernance se poursuit à mesure que les modèles, les fournisseurs et les données évoluent. Nous mesurons la maîtrise démontrée, non le nombre de documents produits.

• Entreprises privées utilisant l’IA
• Institutions publiques
• Banques et institutions financières
• Établissements de santé, d’enseignement et organismes de recrutement
• Entreprises technologiques et développeurs de produits d’IA
• Équipes conformité, risques, juridiques et audit
• Organisations internationales et de la société civile
• Universités et initiatives nationales en matière d’IA

En tant que partenaire technologique, de plateforme, de conception de flux de travail ou de communication, sous-traitant ou partenaire de mise en œuvre local.