Pas seulement l'IA à haut risque : pourquoi toutes les applications d'IA ont besoin de gouvernance

Toutes les applications d'IA nécessitent une gouvernance suffisante.
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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.

Pour chaque IA utilisée dans l'entreprise, il convient de définir des responsabilités claires, des preuves compréhensibles et des procédures fixes. En mettant de l'ordre à un stade précoce, on protège les données, la valeur de la marque et la force d'innovation. La première étape consiste à établir un inventaire central de l'IA, des flux de travail obligatoires et des cartes de modèles - pour toutes les applications d'IA utilisées dans l'entreprise.

Les applications d'IA ont besoin de contrôle

Souvent, les outils d'IA commencent comme de petits assistants dans le travail quotidien, qui doivent rendre les processus plus efficaces. Une équipe teste par exemple un LLM pour raccourcir les notes de réunion. Cela permet de gagner du temps, jusqu'à ce que quelques semaines plus tard, des passages confidentiels apparaissent en dehors de l'entreprise. Personne ne voulait faire de dégâts. Et pourtant, un incident de sécurité s'est produit.

De tels scénarios montrent à quelle vitesse les aides opérationnelles peuvent devenir des risques de conformité. Surtout s'ils sont utilisés sans autorisation documentée. Même de petites applications et des outils prétendument utiles peuvent influencer des domaines essentiels de l'entreprise :

  • données : Des informations confidentielles peuvent être divulguées involontairement.
  • Décisions : Un scoring automatisé peut évaluer les candidats de manière injuste.
  • Responsabilité civile: Des résultats erronés peuvent avoir des conséquences juridiques.
  • Réputation : Même un incident mineur peut entamer la confiance des clients et des partenaires.


En général, le problème ne réside pas dans la technologie elle-même, mais dans l'absence de cadre. Qui utilise l'outil ? Quelles données sont traitées ? Y a-t-il une autorisation ? Tant que l'on n'a pas répondu à ces questions, les risques restent invisibles jusqu'à ce qu'une situation d'urgence se produise.

Conséquence : ce ne sont pas seulement les grandes IA à haut risque qui ont besoin de contrôle. Même les petits outils du quotidien doivent faire l'objet d'un inventaire avec des responsabilités claires et un processus de validation.

Notre conseil pratique : associez chaque application d'IA avec votre Registre des activités de traitement (RoPA), qui permet d'identifier les patients. Vous pouvez ainsi reconnaître immédiatement si données à caractère personnel sont utilisés et si une Analyse d'impact sur la protection des données (DSFA) est nécessaire.

Obligations réglementaires pour toutes les classes d'IA

Le règlement sur les IC distingue différentes classes de risque :

  • Risque inacceptable
  • Risque élevé
  • Risque limité
  • Risque minimal ou nul


Les systèmes à haut risque, en particulier, sont soumis à des obligations strictes. Mais même les applications apparemment inoffensives sont soumises à des obligations contraignantes : Transparence sur le but et l'utilisation, des informations compréhensibles Documentation ainsi que des preuves concernant les données, les risques et les responsabilités.

Ces exigences s'appliquent à toutes les catégories d'IA et garantissent que chaque IA de l'entreprise reste contrôlable et auditable. L'IA générative est également concernée, avec par exemple des obligations de divulgation lors de la création automatisée de contenu (art. 52 du règlement européen sur l'IA).

Ceux qui ignorent ces directives risquent de lourdes amendes pouvant aller jusqu'à 35 millions d'euros ou 7 % du chiffre d'affaires mondial. Les équipes dirigeantes doivent être en mesure de prouver à tout moment dans quel but, avec quelles données et sous quels contrôles les systèmes d'IA sont exploités.

Il ne suffit donc pas d'avoir une directive. Il faut des preuves concrètes qui montrent : Quel modèle est utilisé ? Sur quelles données se base-t-il ? Quelles sont les limites connues ? Qui en assume la responsabilité ?

Les cartes de modèles sont l'outil central pour cela, car elles documentent le but, les sources de données, les versions, les valeurs de performance, les risques connus et les Responsable. Il est ainsi possible de répondre immédiatement aux questions de la surveillance, de l'audit ou de la direction.

Conseil de lecture : Cartes modèles - d'où leur importance pour la documentation de l'IA

Ce que la direction devrait mettre en place maintenant

Pour les conseils d'administration et les directions, il s'agit maintenant de considérer la gouvernance non pas comme un instrument de contrôle, mais comme une tâche de direction. Ces quatre étapes aident à piloter l'IA de manière structurée, compréhensible et à l'épreuve du temps :

1️. Inventaire central de l'IA
Saisissez systématiquement tous les cas d'utilisation avec des indications sur le but, les données, les exploitants et les responsables. Cela crée Transparence et constitue la base de la gouvernance. Ainsi, dans Ailance, cet inventaire peut être intégré de manière transparente dans la gestion des actifs informatiques.

2️. Évaluation des risques avec le déclencheur de protection des données
Les évaluations des applications d'IA devraient être effectuées selon un schéma uniforme : Quels sont les risques pour la qualité des données, l'équité, la sécurité et la confidentialité ? Conformité? Dès que données à caractère personnel sont traitées, une Analyse d'impact sur la protection des données ont été lancés. Il en résulte des preuves documentées qui résistent aux audits.

3️. Cartes modèles et Documentation
Chaque application d'IA a besoin d'une fiche descriptive. Les fiches modèles enregistrent les données et les procédures utilisées, la version active, les limites et les responsables. Cela permet non seulement de créer des preuves, mais aussi de Transparence pour les domaines spécialisés et la direction.

4️. Validations, suivi, ré-audits
Les workflows basés sur les rôles lient les domaines Protection des donnéesIT, Legal et les services spécialisés. Chaque validation est documentée dans le système avec un horodatage et le nom du responsable. Des tableaux de bord indiquent le statut et rappellent les ré-audits. Ainsi, la gouvernance ne devient pas un projet ponctuel, mais un processus continu.

Environnement de marché pour les applications d'IA : Agir maintenant

Le marché de l'IA responsable connaît une croissance rapide. Les analystes s'attendent à un volume d'investissements de plus de 600 milliards d'USD (Étude IDC "IDC's Worldwide AI and Generative AI Spending" (Dépenses mondiales en matière d'IA et d'IA générative)). La croissance est similaire à la dynamique qui prévalait avant l'introduction de la RGPDMais le problème est plus global et plus urgent.

Les entreprises sont confrontées à un double défi : D'une part, elles doivent mettre en œuvre des exigences réglementaires telles que le règlement européen sur les IC, et d'autre part, elles doivent gagner la confiance de leurs clients, investisseurs et partenaires.

Celui qui investit maintenant dans la gouvernance en profite donc doublement : les risques diminuent et l'organisation peut se présenter avec une responsabilité démontrable. La gouvernance passe ainsi du statut de programme obligatoire à celui d'avantage concurrentiel.

Conseil de lien : Pilotez tous vos projets d'IA de manière centralisée, en toute sécurité et en conformité avec la législation grâce à la gouvernance de l'IA Ailance.

Pourquoi Ailance est le levier approprié pour toutes les applications d'IA

La question cruciale est la suivante : pouvons-nous assumer la responsabilité de ce que font nos applications d'IA - et pouvons-nous le prouver ?

Un inventaire, des cartes modèles, des processus de travail basés sur les risques et des audits répétés constituent l'épine dorsale d'une IA responsable. Commencer aujourd'hui, c'est réduire ses Responsabilité civileLe projet de recherche de l'OCDE sur l'intelligence artificielle (IA), qui est en cours, renforce sa capacité d'innovation et augmente le retour sur investissement mesurable de ses initiatives d'IA.

Ailance intervient précisément à ce niveau :

  • Opérationnalisation : Les règles deviennent des workflows. Cela signifie par exemple qu'aucune validation n'aura lieu si les données ne sont pas complètes.
  • Automatisation : Le site Analyse d'impact sur la protection des données démarre automatiquement lorsque données à caractère personnel sont concernés.
  • Point de vue de la direction : Les tableaux de bord montrent en temps réel l'inventaire, les risques, les validations et les goulots d'étranglement.
  • l'évolutivité : Ailance peut être adapté à toutes les tailles d'entreprises, de la place forte locale au grand groupe mondial. Avec les interfaces appropriées, Ailance s'intègre dans le réseau de l'entreprise.


Résultat : les processus sont plus clairs, les audits sont réalisés plus rapidement et les projets peuvent être mis en œuvre de manière plus sûre. En outre, la direction bénéficie d'un retour sur investissement mesurable grâce à une réduction des coûts. Responsabilité civileLes utilisateurs peuvent ainsi bénéficier d'une réduction des coûts de test et d'une accélération des déploiements.

Demandez dès maintenant la démo et faites l'expérience,comment Ailance gère toutes les applications d'IA de manière sûre et compréhensible.

Marcus Belke est CEO de 2B Advice et juriste et expert en informatique pour la protection des données et le 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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