Aller à l’essentiel

Les cadres de gouvernance IA se multiplient. Les entreprises ont besoin d’actions concrètes. Ce playbook regroupe les contrôles incontournables en quatre chantiers.

1. Inventaire et classification

• Constituez un registre des systèmes IA avec propriétaire métier, type de modèle et origine des données.
• Cartographiez les cas critiques selon les niveaux de risque de l’EU AI Act (minimal, limité, élevé, interdit).
• Documentez la lignée et la rétention des données via Microsoft Purview.

2. Garde-fous de conception

• Adoptez le Responsible AI Standard v2 (équité, fiabilité, confidentialité, sécurité, inclusion, transparence, responsabilité).
• Intégrez des checkpoints dans Azure DevOps : tests de biais, robustesse adversariale, rapports d’explicabilité.
• Exigez une validation humaine pour toute automatisation à haut risque.

3. Supervision & réponse

• Déployez Azure AI Content Safety ou des classifieurs internes pour détecter les dérives.
• Journalisez prompts et décisions avec anonymisation des données sensibles.
• Exercez trimestriellement un « kill switch » IA pour garantir l’arrêt contrôlé des modèles.

4. Gouvernance

• Créez un conseil IA réunissant Juridique, Risque, RH et métiers.
• Publiez des lignes directrices Copilot (cas autorisés/interdits).
• Offrez des canaux d’alerte anonymes pour signaler les problèmes.

Boîte à outils

Regroupez politiques, modèles d’évaluation d’impact et checklists dans un workspace Loop référencé dans SharePoint pour assurer la traçabilité.

Ajoutez ici un briefing conformité ou un message d’un sponsor exécutif.

Invitez enfin à un atelier de cadrage gouvernance IA.