Le Conseil européen a maintenu le calendrier de l’Acte sur l’IA malgré les pressions, affirmant qu’il n’y aura pas de pause dans sa mise en œuvre. Le Premier ministre suédois a appelé à un ralentissement, critiquant les règles comme étant « confuses » et mettant en garde contre les conséquences pour la technologie en Europe.
L’administration Trump prépare de nouvelles restrictions sur les exportations de puces AI vers la Malaisie et la Thaïlande pour empêcher que des processeurs avancés n’atteignent la Chine via des pays tiers. Ces nouvelles réglementations pourraient entraîner une volatilité sur le marché technologique, bien que les opérateurs de centres de données américains puissent être protégés.
La gouvernance de l’IA et la gouvernance des données sont essentielles pour garantir le développement de solutions d’IA éthiques et fiables. Ces cadres de gouvernance sont interconnectés et vitaux pour le succès des initiatives basées sur l’IA, en particulier dans les grandes organisations.
Dans un paysage hyper-compétitif, déployer des modèles de langage de grande taille (LLM) n’est pas suffisant ; il faut un cadre LLMOps robuste pour garantir la fiabilité et la conformité. Python, avec son riche écosystème, est l’élément clé qui relie le prototypage, la surveillance et la gouvernance dans un flux de travail de production sans faille.
L’Acte sur l’intelligence artificielle (IA) de l’UE introduit un cadre de régulation basé sur les risques pour les systèmes d’IA, imposant des limites sur la surveillance biométrique. Pendant ce temps, la Chine exporte silencieusement des technologies de surveillance dans la région Asie-Pacifique, qui manque de cadres de gouvernance adéquats pour réguler leur utilisation.
Le Texas a récemment adopté la Loi sur la gouvernance responsable de l’intelligence artificielle (TRAIGA), qui entrera en vigueur le 1er janvier 2026. Cette loi impose de nouvelles exigences aux entreprises et aux entités gouvernementales utilisant des systèmes d’intelligence artificielle, notamment des restrictions sur certaines utilisations des systèmes d’IA.
L’inspection des contenus générés par l’IA est essentielle pour garantir que les résultats respectent les règles internes et les exigences réglementaires. Cela permet aux organisations d’adopter l’IA en toute confiance, sachant qu’elles ont les moyens de vérifier et de contrôler les résultats.
L’environnement réglementaire pour le développement clinique et la fabrication pharmaceutique évolue rapidement. En juillet 2025, la Commission européenne a lancé une consultation publique sur des modifications proposées aux directives sur les bonnes pratiques de fabrication, notamment en ce qui concerne l’utilisation de l’intelligence artificielle.
Dans cet article, nous fournissons une compréhension complète de la norme ISO 42001, de ses composants clés et de ses implications stratégiques. Nous explorerons comment les organisations peuvent favoriser l’innovation tout en atténuant les risques grâce à la gestion responsable de l’IA.
Les modèles d’IA ont gagné en intelligence et en intégration dans les flux de travail des entreprises, mais avec cette croissance, le risque de « jailbreak » a également augmenté. Ces tentatives visent à contourner les restrictions des modèles de langage, entraînant des violations des protocoles de sécurité et des comportements non éthiques.