L’auditabilité est la couche de preuve de la gouvernance de l’IA. Ce qui rend un système d’IA auditable selon le règlement IA, l’ISO 42001 et le NIST.
La loi du Colorado sur l’IA a été réécrite par le SB 26-189, en vigueur le 1er janvier 2027. Voyez ce que la norme ADMT exige des développeurs et déployeurs.
Le cadre de gestion des risques du NIST expliqué : les sept étapes du RMF, les normes SP 800-37 et 800-53, et comment l’AI RMF l’étend à l’intelligence artificielle.
L’IA éthique transforme des principes comme l’équité, la transparence et la responsabilité en contrôles auditables. Principes clés, cadres internationaux et application.
Un frontier model est la classe d’IA la plus avancée. Ce qui le distingue des foundation models et des LLM, et comment le règlement IA l’encadre.
Analyse d’impact sur la vie privée : définition du PIA, différence avec l’AIPD du RGPD, et quand le règlement IA impose une analyse des droits fondamentaux.
Signalement des incidents IA selon l’article 73 du règlement IA : ce qu’est un incident, qui le signale, les délais de 2/10/15 jours et le processus à bâtir.
MITRE ATLAS recense 16 tactiques et 84 techniques d’attaque des systèmes d’IA. Transformez-les en contrôles et en preuves pour l’article 15 du règlement IA.
La gouvernance de l’IA transforme les principes en contrôles auditables. Découvrez comment le règlement IA, ISO 42001 et le NIST AI RMF s’articulent.
Repenser la conformité de la gestion des risques à l’ère de l’IA : ISO 31000, ISO 42001, NIST AI RMF et article 9 du règlement IA en une seule pile.
