Documentation selon le règlement sur l'IA : ce qui est exigé et comment les entreprises le mettent en œuvre

Documentation conforme au règlement sur les IC.
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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.

Le règlement sur l'IA oblige les entreprises à doter chaque système d'IA d'une documentation technique complète. Documentation des données de formation aux évaluations des risques. Mais l'obligation de documentation ne signifie pas seulement contrôle, elle offre un levier décisif pour la traçabilité et la qualité. Celui qui documente son IA la comprend et peut également en assumer la responsabilité. C'est précisément ce qu'exige le règlement sur l'IA : Transparence tout au long du cycle de vie de l'IA.

Un exemple pratique : détection de biais par Documentation

Dans un projet d'IA mené au sein d'une entreprise de taille moyenne, l'importance de l'obligation de documentation est apparue de manière particulièrement évidente. L'entreprise utilisait un modèle de scoring des candidatures qui aidait le département RH à classer les CV par ordre de priorité. Le système fonctionnait de manière fiable, jusqu'à ce qu'un problème technique survienne. Documentation a remarqué que ni les données d'entraînement ni la logique de décision n'étaient suffisamment décrites.

Dans le cadre de la mise en œuvre des exigences de Article 11 et annexe IV une Carte modèle a été créé : Les données qui ont été entraînées, les métriques qui ont évalué la performance et les responsables du modèle ont été consignés. Ce traitement structuré a abouti à une conclusion surprenante : le modèle favorisait les candidats de certaines régions, un ensemble d'entraînement déformé en était la cause.

Ce n'est qu'en rendant obligatoire Documentation a remarqué ce biais. L'entreprise a corrigé la base de données, a introduit des tests de biais réguliers et a défini un intervalle de ré-audit.

Aujourd'hui, le service RH sait exactement qui gère le modèle, quand il a été vérifié pour la dernière fois et quelles sont les limites applicables.

La leçon à tirer de cette affaire : Documentation n'est pas une fin en soi. Elle est le moment où la responsabilité devient visible.

Contenu obligatoire pour Documentation selon le règlement sur les IC

Le règlement sur l'IA exige que tous les systèmes d'IA soient accompagnés d'une documentation technique structurée. Documentationqui soit vérifiable et à jour à tout moment. Elle doit contenir au moins les points suivants :

1. description du système et objectif

La description du système constitue le point de départ de la conception technique. Documentation. Elle doit fournir des explications complètes,

  • quel est l'objectif du système d'IA,
  • dans quel environnement organisationnel et technique il est utilisé et
  • quelles tâches il assume.


Cela implique une présentation claire du domaine d'application, des processus commerciaux sous-jacents et des résultats attendus.

Il est tout aussi important de décrire l'unité organisationnelle responsable ainsi que les propriétaires de modèles désignés qui seront chargés de l'exploitation, du suivi et de la maintenance.

Il convient également d'indiquer les groupes d'utilisateurs ou les rôles pour lesquels le système est conçu et les conditions requises pour une utilisation sûre. Il peut s'agir d'une formation ou d'un niveau minimum de compréhension technique.

2. données et bases de formation

En outre, les bases de données du système d'IA doivent être décrites en détail. Cela inclut une présentation des sources d'où proviennent les données d'entraînement et d'entrée, ainsi qu'une évaluation de leur origine et de leur qualité. Il convient de documenter de manière compréhensible les types de données utilisées, si elles proviennent de sources internes ou externes et selon quels critères elles ont été sélectionnées.

De même, des mesures de prétraitement, de nettoyage et de Anonymisation d'expliquer les raisons de ce choix. Il faut notamment documenter la manière dont les données personnelles ou sensibles sont protégées et dont les conditions d'entraînement sans distorsion sont assurées.

En outre, le cadre juridique de l'utilisation des données doit être mis en évidence. Il s'agit par exemple des droits d'utilisation existants, des licences ou des accords contractuels qui légitiment l'utilisation des données.

3. architecture du modèle et caractéristiques de performance

Cette section décrit la structure technique du modèle et ses performances dans la pratique. Il convient d'expliquer quel type de modèle est utilisé et quelle version ou méthodologie de formation a été utilisée. Les réseaux neuronaux, les arbres décisionnels ou les modèles statistiques sont des exemples possibles.

Cette partie contient également des détails sur les algorithmes, les cadres et les paramètres utilisés, afin de rendre compréhensibles la structure et le fonctionnement du modèle. Les principales mesures de performance, telles que l'exactitude, le score F1 ou les indicateurs de biais, ainsi que les ensembles de données sur lesquels elles reposent, sont ensuite expliqués.

Enfin, il convient de documenter les résultats de l'évaluation, les limites et les limitations connues du modèle, ainsi que les scénarios dans lesquels sa fiabilité a été examinée de manière particulièrement critique. Cette description constitue la base des audits ultérieurs et permet d'assurer la traçabilité technique tout au long du cycle de vie du système.

4. Transparence et la traçabilité

Il faut également documenter la manière dont les processus de décision du système d'IA sont rendus compréhensibles pour les parties prenantes internes et externes. L'objectif est de Transparence sur le fonctionnement, la logique de décision et les limites du système, afin que les utilisateurs et les évaluateurs puissent comprendre comment les résultats sont obtenus. Cela implique une description compréhensible des voies de décision algorithmiques, des données d'entrée utilisées et des modèles sous-jacents.

De même, les incertitudes éventuelles, les risques d'erreur et les hypothèses sur lesquelles repose le système devraient être divulgués.

Un élément central est l'explication de la surveillance humaine prévue ("human oversight"), c'est-à-dire la description des endroits et des modalités où l'intervention humaine ou les contrôles sont prévus pour éviter les erreurs de décision et assurer la confiance dans les résultats.

5. robustesse, sécurité et entretien

L'objectif est de garantir la stabilité et la fiabilité du modèle tout au long de son cycle de vie. Pour cela, il faut Documentation de toutes les mesures techniques et organisationnelles qui empêchent les manipulations, les accès non autorisés ou la falsification des données.

Il convient également d'expliquer les mécanismes de détection de la "dérive des modèles", c'est-à-dire la modification insidieuse des performances des modèles en raison de nouvelles données ou de conditions environnementales.

En complément, des procédures de suivi et de surveillance continue sont décrites, y compris la définition de processus d'alerte et d'escalade en cas d'écarts.

Enfin, il convient de décrire comment les ré-audits réguliers et les cycles de maintenance sont planifiés afin de garantir l'actualité et le bon fonctionnement. Il convient également de documenter les méthodes utilisées pour assurer la traçabilité des modifications (versionnage et journal des modifications) afin de Transparence sur les adaptations et les optimisations.

6. Conformité et de la gouvernance

Ce chapitre décrit les exigences organisationnelles et réglementaires qui constituent le cadre juridique de l'utilisation et de la surveillance des systèmes d'IA. Il sert à rendre compréhensible l'intégration du modèle dans les structures de conformité existantes et à montrer comment les risques sont systématiquement identifiés et adressés. Cela inclut notamment le lien avec les analyses de risques et les analyses d'impact sur la protection des données, qui garantissent que Protection des données et les principes éthiques soient pris en compte à toutes les étapes du fonctionnement du modèle.

En outre, les processus d'approbation et les responsabilités doivent être expliqués en détail, c'est-à-dire qu'il faut indiquer qui vérifie, qui approuve et qui contrôle le respect des directives. Il est tout aussi pertinent de fournir des preuves de la formation, de l'attribution des responsabilités et des revues régulières afin de s'assurer que les équipes techniques et de conformité sont formées en permanence. Il est ainsi évident que la gouvernance n'est pas un processus unique, mais fait partie intégrante de l'ensemble du cycle de vie de l'IA.

Ces points sont inscrits à l'article 11 du règlement sur les IC et constituent la base de tout examen d'agrément ou d'audit.

Examen & Audit: Documentation prêt pour la détection

Une bonne technique Documentation n'apparaît pas seulement à la fin, mais accompagne l'ensemble du cycle de vie d'un modèle d'IA.

Avec un outil de gouvernance comme Gouvernance de l'IA Ailance permet d'automatiser la mise en œuvre de ces exigences.

  1. Faire l'inventaire
    Tous les cas d'utilisation de l'IA sont enregistrés dans un inventaire central de l'IA, avec des informations sur l'objectif, les données, les risques, les responsables et le statut. Il est ainsi possible de savoir à tout moment quels systèmes existent et à quelle phase ils se trouvent.

  1. Créer des cartes modèles
    Pour chaque modèle, une Carte modèle a été rédigée. Il s'agit d'une fiche technique avec des champs clés sur les données, la version, les performances, les biais et la gouvernance. Les données manquantes bloquent la validation jusqu'à ce que la fiche soit complète. Ainsi, la Documentation automatiquement une condition d'entrée.

  1. Intégrer des workflows et des preuves
    Les workflows basés sur les risques contrôlent la profondeur des contrôles. Si un modèle contient données à caractère personnelune fenêtre de dialogue s'ouvre automatiquement. Analyse d'impact sur la protection des données est lancé. Les validations, les escalades et les ré-audits sont effectués dans le système et sont documentés avec un horodatage et une piste d'audit complète.

  1. Protocoles et mises à jour automatiques
    Dès que des données, du code ou des paramètres sont modifiés, une validation partielle est déclenchée. Des tableaux de bord indiquent où des vérifications doivent être effectuées. Ainsi, la Documentation toujours à jour.

Exemple : Dans le tableau de bord Ailance, un Conformité Officier en un coup d'œil quels modèles sont classés à haut risque, quand le dernier test de biais a eu lieu et quelles sont les validations en attente. Ces données peuvent être exportées directement sous forme de rapport d'audit, avec une sécurité d'audit et sans reprise manuelle.

Conclusion : une technique Documentation selon le règlement IA est à la fois une preuve, un instrument de contrôle et un réservoir de connaissances. Celui qui mise très tôt sur des cartes modèles structurées, des inventaires centralisés et des workflows automatisés est doublement gagnant.

  • Réglementaire : capacité de preuve et sécurité de la responsabilité
  • Opérationnel : efficacité et stabilité des processus d'IA.


Une bonne Documentation est votre levier de conformité le plus puissant.

Découvrez maintenant comment la documentation technique IA est générée automatiquement et facilite les audits grâce à Ailance.

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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