C'est une démarche structurée pour identifier, évaluer, traiter et surveiller des risques IA (biais, sécurité, transparence, conformité) via une gouvernance, des contrôles et des preuves.
En pratique, la gestion des risques IA rend l'IA responsable 'opérationnelle' : décisions répétables, contrôles mesurables et responsabilité claire. Elle commence par le contexte : finalité du système, données, parties prenantes, impacts et obligations applicables.
L'identification des risques cible des catégories propres à l'IA : biais et équité, vulnérabilités de sécurité, limites de transparence et d'explicabilité, confidentialité, et exposition réglementaire. Les risques sont ensuite analysés (probabilité/impact), priorisés et traités.
L'atténuation combine des contrôles techniques (tests, monitoring, garde-fous) et organisationnels (revues, documentation, gestion du changement), ainsi que des mesures de réponse aux incidents. Le suivi et le reporting assurent la maîtrise dans le temps malgré la dérive des modèles et l'évolution des données et exigences.
Les échecs viennent souvent d'un manque de contrôle du cycle de vie : pas d'ownership, pas de monitoring, et pas de traçabilité des changements.
“La gestion des risques IA rend la gouvernance actionnable.”
Expert Trainer
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Jour 1 : fondamentaux ; Jour 2 : contexte, gouvernance et identification ; Jour 3 : analyse, évaluation et traitement ; Jour 4 : surveillance, reporting, sensibilisation et amélioration.
Ils réduisent les échecs liés aux biais, à la confidentialité, à la sécurité et à la non-conformité, et maintiennent l'alignement de l'IA avec la stratégie et la valeur business dans le temps.
Un CAIP conçoit et déploie des solutions d'IA, valide les modèles avec les données, et gère risques, éthique, confidentialité et gouvernance pour délivrer de la valeur de façon responsable.
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