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La gouvernance moderne de l'IA doit se baser sur le cas d'utilisation et non sur l'outil en question.

Le cas d'utilisation définit le risque : pourquoi la gouvernance de l'IA doit-elle commencer par là ?

Les modèles d'IA sont interchangeables, mais leurs effets ne le sont pas. Le fait qu'un système entraîne un risque faible ou élevé ne dépend pas de la technologie, mais de l'utilisation prévue. La gouvernance moderne de l'IA doit donc se baser sur le cas d'utilisation et non sur l'outil en question. Cet article montre comment les entreprises peuvent maîtriser les risques.

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Documentation conforme au règlement sur les IC.

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

Le règlement sur l'IA oblige les entreprises à fournir une documentation technique complète pour chaque système d'IA. Documentation d'établir des rapports. Mais l'obligation de documentation offre également un levier décisif pour la traçabilité et la qualité. Celui qui documente son IA la comprend et peut aussi en assumer la responsabilité. Comment cela fonctionne-t-il dans la pratique ?

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Nouvelles lignes directrices de l'UE : Comment la DMA et le RGPD interagissent.

Interaction entre la DMA et le RGPD : lignes directrices communes de l'EDSA et de la Commission européenne

Quel est le rapport entre le Digital Markets Act (DMA) et le RGPD (RGPD) ? Le Comité européen de la protection des données (CEPD) et la Commission européenne ont élaboré des lignes directrices communes à ce sujet. Lignes directrices ont été élaborés. Ceux-ci montrent comment les deux actes juridiques interagissent et comment les conflits potentiels peuvent être évités.

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Toutes les applications d'IA nécessitent une gouvernance suffisante.

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

Du chatbot au scoring : chaque IA dans l'entreprise a besoin de responsabilités mesurables, de preuves claires et d'un processus solide. Procéder maintenant de manière structurée permet de protéger les données, la valeur de la marque et la capacité d'innovation. Point de départ : un inventaire central de l'IA, des flux de travail contraignants et des cartes de modèles, pilotés dans la gouvernance de l'IA Ailance.

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