Étude complète sur la checklist de l’IA et la gouvernance des risques
Dans le cadre de la mise en œuvre de l’Acte sur l’IA de l’UE, il est essentiel d’avoir une approche systématique pour identifier, évaluer et gérer les risques associés à l’intelligence artificielle. Cette checklist aborde divers aspects cruciaux, allant de l’identification des risques à la conformité réglementaire.
1. Identification et classification des risques
– Déterminer si l’IA relève des catégories de risque inacceptable, élevé, limité ou minimal.
– Vérifier si elle est qualifiée d’IA à usage général (GPAI) ou d’système agentique avec autonomie.
– Cartographier le champ de compétence (Acte sur l’IA de l’UE, RGPD, lois nationales, marchés mondiaux).
2. Gouvernance et responsabilité
– Assigner un propriétaire responsable de la conformité de l’IA.
– Établir un cadre de gouvernance de l’IA (politiques, comités, voies d’escalade).
– Définir les rôles pour le fournisseur, le déployeur, le distributeur, l’importateur selon l’Acte sur l’IA de l’UE.
3. Gestion et qualité des données
– Assurer que les ensembles de données sont représentatifs, pertinents et documentés.
– Effectuer des audits de biais et d’équité lors de la préparation des données.
– Appliquer la protection des données par conception (minimisation, anonymisation, base légale).
4. Conception et développement
– Réaliser des évaluations de risques à chaque étape de développement.
– Documenter la conception du modèle, l’entraînement et ses limitations.
– Mettre en œuvre la sécurité par conception (robustesse face aux attaques, tests de pénétration).
5. Transparence et documentation
– Maintenir une documentation technique (cartes de modèle, fiches de données, usage prévu).
– Fournir des instructions d’utilisation aux déployeurs en aval.
– Indiquer clairement les capabilités, limitations et taux d’erreur aux utilisateurs.
– Consigner les sources de données d’entraînement, les modifications de modèle et les flux décisionnels.
6. Surveillance et contrôle humain
– Assurer des mécanismes humain-dans-la-boucle (HITL) ou humain-sur-la-boucle (HOTL).
– Fournir des moyens pour contourner ou arrêter le système en toute sécurité.
– Former les utilisateurs à une surveillance efficace et à la révision des décisions.
7. Test et validation
– Réaliser des tests pré-déploiement pour vérifier la précision, la robustesse et la sécurité.
– Simuler des scénarios d’attaque et de mauvaise utilisation.
– Valider par rapport aux normes de conformité et éthiques.
8. Déploiement et suivi
– Assurer une surveillance continue des performances, dérives et anomalies.
– Consigner les événements significatifs pour la traçabilité et la responsabilité.
– Collecter systématiquement les retours des utilisateurs et les rapports d’incidents.
– Établir un processus de désengagement lorsque les systèmes sont retirés.
9. Évaluation de l’impact et des droits
– Réaliser une Évaluation de l’impact sur les droits fondamentaux (FRIA) si le risque est non trivial.
– Cartographier les risques liés à la vie privée, l’égalité, la sécurité, la liberté d’expression, l’emploi.
– Documenter les stratégies d’atténuation pour les préjudices identifiés.
10. Conformité réglementaire
– Vérifier les obligations en vertu de l’Acte sur l’IA de l’UE (basé sur le niveau de risque).
– Assurer la conformité avec le RGPD, les lois de cybersécurité, les lois de protection des consommateurs.
– Pour les systèmes à haut risque, préparer des dossiers d’évaluation de conformité.
– Suivre les délais pour les obligations de conformité échelonnées.
11. Sécurité et résilience cybernétique
– Sécuriser le modèle contre les empoisonnements de données, les entrées adversariales, l’extraction de modèle.
– Protéger l’infrastructure contre les cyberattaques.
– Surveiller les abus et la réutilisation malveillante des résultats.
12. Culture et formation
– Fournir une formation sur l’IA responsable aux développeurs, managers, déployeurs.
– Construire une culture de responsabilité, de questionnement et d’escalade.
– Encourager le signalement des préoccupations éthiques ou de conformité.
