Tous les cas d'utilisation de l'IA en un coup d'œil : Pourquoi un inventaire central de l'IA est indispensable

Un inventaire central de l'IA est indispensable.
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Marcus Belke

CEO de 2B Advice GmbH, moteur de l'innovation dans le domaine de la vie privée conformité et de la gestion des risques, et a dirigé le développement d'Ailance, la nouvelle génération de conformité plateforme.

Nous le constatons tous les jours : les entreprises utilisent certes l'IA de manière ponctuelle, mais personne n'a une vue d'ensemble. Les e-mails demandant "Pouvons-nous utiliser l'outil X ?" ne remplacent pas un modèle de pilotage. C'est ainsi que les données migrent vers des systèmes tiers, Conformité reste réactif et le management prend des décisions sans avoir une vue d'ensemble de la situation. Le règlement sur l'IA (EU AI Act) accentue encore la pression. Or, seuls un inventaire de l'IA, des workflows et une documentation robuste permettent de créer une base solide pour les décisions.

Qu'est-ce qu'un inventaire d'IA ?

Un Inventaire de l'IA (Inventaire AI) est un répertoire systématique de toutes les applications, systèmes et projets au sein d'une organisation, dans lesquels Intelligence artificielle (IA) est utilisé ou prévu.

Mais pour que l'IA soit contrôlable et puisse faire l'objet d'un audit, il manque aujourd'hui quelques éléments fondamentaux dans de nombreuses entreprises. Certes, il existe souvent des premiers outils ou des directives isolées, mais un cadre général est rarement établi. Les cadres, en particulier, rapportent que TransparenceLes processus et le reporting ne convergent pas. C'est précisément là que se situent les principales lacunes :

  • Aperçu de toutes les activités de l'IA
    Les entreprises doivent savoir à tout moment : Qui utilise quelle IA, dans quel but, avec quelles données et dans quel département ? Seule cette vision de base permet d'avoir une vue d'ensemble de la situation et d'éviter que les risques ne restent dans l'ombre. En l'absence d'une telle vue d'ensemble, tout travail sur les risques reste spéculatif. Gestion et Conformité ne peuvent alors que réagir au lieu d'anticiper. Un inventaire IA central rend les dépendances visibles, révèle les doublons et montre où les données sensibles sont traitées. Il en résulte une base sur laquelle il est possible d'effectuer des contrôles, des validations et des mesures ciblés.
  • Décharge opérationnelle
    Les listes de contrôle seules ne suffisent pas. Un groupe ne peut pas vérifier juridiquement chaque cas d'utilisation individuellement. Dans les organisations globales notamment, des dizaines de projets voient rapidement le jour en parallèle. Sans solution systématique, les services spécialisés et les équipes de conformité s'enlisent dans une coordination manuelle. C'est pourquoi les rôles, l'escalade et la cadence doivent être définis dans un workflow central, afin que les décisions puissent être prises de manière compréhensible, comparable et évolutive.
  • Rapports de gestion
    Pour une gestion d'entreprise réussie, il faut non seulement des listes de choses à faire, mais aussi des rapports complets. Ceux-ci montrent l'état, les niveaux de maturité, les validations et les tendances dans les différents domaines. Ce n'est que grâce à des indicateurs consolidés que le conseil d'administration et les organes de surveillance peuvent prendre des décisions fondées. De tels rapports permettent de voir où se situent les goulets d'étranglement, quels départements ont un besoin de rattrapage et quels cas d'application sont particulièrement pertinents sur le plan stratégique. Sans ce reporting, la gouvernance reste une collection de mesures individuelles au lieu d'une base de pilotage solide.

Séparer proprement le cas d'utilisation, l'outil et le modèle

Avant de passer à la mise en œuvre concrète, il est important de délimiter clairement les notions fondamentales les unes des autres. Ce n'est que lorsque toutes les parties prenantes ont une compréhension commune que la gouvernance peut être mise en place de manière judicieuse et que les malentendus peuvent être évités. Car la gouvernance échoue souvent déjà au niveau des termes.

Un Cas d'utilisation décrit le but concret d'une application d'IA et l'effet qu'elle doit produire, par exemple une analyse de texte automatisée dans le Marketing ou une prévision dans le domaine financier.

Le site Outil est l'interface ou la plateforme visible par laquelle le cas d'utilisation est mis en œuvre, par exemple une application ou un tableau de bord.

Mais la véritable pièce maîtresse est le Modèle d'IA. Il contient l'intelligence entraînée, apporte des forces, des limites et des risques et décide en fin de compte de la qualité des résultats.

Un seul cas d'utilisation peut tout à fait combiner plusieurs modèles. Ce n'est que lorsque les trois niveaux (cas d'utilisation, outil et modèle) sont documentés et évalués proprement et séparément que des décisions compréhensibles et solides peuvent être prises.

De l'inventaire des IC à l'approbation

La voie vers une IA responsable n'est pas un ensemble disparate de mesures individuelles, mais suit un chemin clairement structuré. Celui-ci décrit les étapes que chaque entreprise devrait systématiquement suivre pour TransparenceLe but est d'atteindre un niveau élevé de transparence, de traçabilité et de sécurité réglementaire :

  1. Cas d'utilisation saisir. L'objectif, le type de données, l'impact interne ou externe et la qualification de l'utilisateur doivent être saisis. Les indicateurs de risque apparaissent déjà à ce stade.

  2. Lier l'outil et le modèle. Les cartes de modèles fournissent des informations sur l'adéquation, les limites et les versions. Si une Carte modèleLes données obligatoires sont saisies manuellement si elles ne sont pas disponibles.

  3. Scoring des risques et recommandation. Le système agrège les facteurs de risque des cas d'utilisation, le risque du modèle et la classification du cloud en une recommandation pour la décision.

  4. Autorisation sous conditions. La décision peut être approuvée, refusée ou approuvée sous conditions. Chaque décision est documentée par un horodatage, un nom et des conditions.

  5. Re-audit en rythme. Les modifications des données, des paramètres ou des modèles déclenchent des contrôles partiels.

Des métriques que la direction comprend immédiatement

Pour obtenir une véritable capacité de pilotage à partir des données collectées, il faut une représentation pertinente. Par exemple, dans la gouvernance de l'IA d'Ailance, les métriques suivantes font partie intégrante des tableaux de bord et fournissent aux dirigeants des indications décisives en un coup d'œil :

  • Maturité de déploiement par département. Où se trouve quel département, du pilote à la production.
  • Cas d'utilisation approuvés par Conformité. État de l'autorisation avec conditions .
  • Risque d'inventaire. Concentration des risques, hotspots.
  • Statut des cas d'utilisation AI. Pipeline de la proposition à la retraite.
  • Use Case Risk par département. Répartition pour que les ressources interviennent là où cela compte.
  • Impact et fréquence d'utilisation. Impact externe et fréquence d'utilisation comme signal d'alerte précoce.


Une bonne visualisation sur le tableau de bord rend la gouvernance de l'IA non seulement compréhensible, mais aussi contrôlable au quotidien.

Conseil Grâce à la gouvernance de l'IA d'Ailance, tous les projets d'IA sont gérés de manière centralisée, avec une sécurité d'audit et en conformité avec la législation.

Mettre en pratique l'inventaire des IA

Un processus de gouvernance ne déploie ses effets que lorsqu'il n'existe pas seulement sur le papier, mais qu'il est également mis en œuvre sous la forme de workflows clairs et automatisés. Un inventaire d'IA solide se caractérise par le fait que les champs obligatoires sont systématiquement demandés, que les chemins d'escalade sont clairement définis et que les rôles sont consignés avec des responsabilités claires. Cela permet de garantir qu'aucune décision ne soit prise de manière incomplète ou sans l'examen technique approprié.

Par exemple, dans la gouvernance de l'IA d'Ailance, une Analyse d'impact sur la protection des données (DSFA) est déclenchée dès que données à caractère personnel entrer en jeu. La question des preuves solides est tout aussi importante. Il s'agit notamment de pistes d'audit détaillées qui documentent chaque étape, de tableaux de bord clairs avec les principaux indicateurs, ainsi que de rapports ou de présentations générés automatiquement et directement utilisables par le conseil d'administration ou la direction. Audit peuvent être utilisés.

Il en résulte une gouvernance qui allège le quotidien et répond aux exigences réglementaires tout en renforçant la confiance de la direction et des auditeurs.

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Marcus Belke est CEO de 2B Advice ainsi que juriste et expert en IT pour Protection des données et numérique Conformité. Il écrit régulièrement sur la gouvernance de l'IA, la conformité au RGPD et la gestion des risques. Pour en savoir plus sur lui, consultez son Page du profil de l'auteur.

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