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IT
العربيةVous déployez de l'IA.
Pouvez-vous en répondre ?
Cinq disciplines déterminent si votre usage de l'IA reste démontrablement responsable. Le module AI GRC de la SwissGRC® Platform les couvre toutes, de façon complète et connectée, du cas d'usage jusqu'à la métrique du modèle.
Qui décide, qui en est responsable, qui vérifie
Chaque cas d'usage et chaque modèle a un propriétaire responsable, un cycle de vie et une cadence de révision. Rien n'avance sans décision, aucune décision sans trace.
Voir dans le module- Principes et contrôles de gouvernance
- Politiques et lignes directrices éthiques
- Rôles et responsabilités
- Gouvernance des fournisseurs et tiers
- Gestion du cycle de vie
- Surveillance continue
- Audits internes IA basés sur les risques
- Culture IA et formation
Risques IA évalués, sécurisés, surveillés
Les risques IA rejoignent le même registre des risques que vos autres risques d'entreprise, avec les mêmes contrôles, incidents et actions. Pas de registre séparé, pas de processus séparé.
Voir dans le module- Risques IA dans le registre d'entreprise
- Évaluations d'impact et de risques
- Contrôles de sécurité pour les systèmes d'IA
- Intégrité des modèles d'IA
- Résilience et continuité d'activité
- Renseignement sur les menaces et surveillance
Évaluer une fois, prouver la conformité pour chaque référentiel
Un cas d'usage, de nombreuses obligations. La plateforme indique, par exigence, ce qui est couvert et ce qui reste ouvert. Une nouvelle réglementation signifie une nouvelle cartographie, pas une nouvelle collecte de données.
Voir dans le module- Système de management ISO 42001
- EU AI Act avec classes de risque
- Attentes de la FINMA
- NIST AI RMF
- Gestion du risque de modèle OCC
- Principes d'éthique IA de la SDAIA
- Vos propres référentiels et référentiels propriétaires
- Évaluations de conformité
Données personnelles maîtrisées dans les processus d'IA
Les données d'entraînement et d'inférence sont le point sensible de toute initiative IA. L'analyse d'impact, la conservation et l'anonymisation sont directement rattachées au cas d'usage et au modèle.
Voir dans le module- Référentiels de protection des données
- Analyses d'impact relatives à la protection des données
- Contrôles de sécurité des données
- Contrôles de confidentialité au niveau du modèle
- Gouvernance des données sur l'ensemble du flux
- Conservation et anonymisation
Qualité du modèle mesurable, explicable, prouvée
C'est ici que la gouvernance rencontre la data science. Précision et stabilité avec des seuils, analyse des biais et validation indépendante. Une métrique devient une preuve.
Voir dans le module- Transparence et responsabilité
- Explicabilité et documentation
- Suivi de la performance avec seuils
- Équité et analyse des biais
- Validation et calibration indépendantes
- Optimisation du modèle
Approuvé par des organisations de premier plan
D'une liste d'IA
à une gouvernance prouvable
Un inventaire, une politique et quelques évaluations sont vite mis en place. Ce qui distingue les organisations, c'est si cela tient encore une fois en exploitation.
Inventaire dans des tableurs, preuves éparpillées
Qui gère l'IA dans des tableurs connaît le statut d'hier. Classification, évaluations et métriques de modèle vivent dans des mondes séparés et ne se rejoignent qu'au moment de l'audit.
- Inventaire incomplet, IA fantôme non détectée
- Classification au cas par cas, sans preuve
- Évaluations dans des documents, métriques de modèle chez l'équipe spécialisée
- Efficacité prouvée à la mise en service, pas en exploitation
Chaque décision IA appuyée par des preuves
Cas d'usage, modèles et outils figurent dans l'inventaire en tant qu'objets gouvernés, avec classification, évaluations, risques, contrôles et échéances de révision rattachés. Un statut qui tient à tout moment.
- Cas d'usage, modèles et outils dans un cycle de vie unique
- Classification selon l'EU AI Act, ISO 42001 et le NIST AI RMF
- Risques et contrôles ancrés dans le processus réel
- Évaluations, audits et validations planifiés et documentés
Du cas d'usage à la
métrique du modèle, en un seul endroit
Inventorier, classifier, évaluer, surveiller. Parcourez les quatre vues.
Chaque cas d'usage gouverné et classifié
Cas d'usage, outils utilisés et modèles dans un cycle de vie unique, de la demande jusqu'à la désactivation. À partir de vos données, la plateforme dérive la classe de risque, la classe du modèle et les obligations qui en découlent, visibles par référentiel.
- Cycle de vie de la demande à la mise en production, en passant par la révision
- Outils avec criticité, internes ou externes
- Bibliothèque d'évaluations, de GAIRA à l'AIPD
Risques et contrôles sur le processus IA réel
Le cas d'usage est modélisé sous forme de diagramme de processus. Modèles, outils et flux de données portent leurs risques et contrôles exactement là où ils s'appliquent. Les lacunes de couverture ressortent immédiatement.
- Modèles, outils et flux de données dans le diagramme
- Risques et contrôles directement sur l'étape du processus
- Connecté à la gestion des risques et au SCI
La qualité du modèle comme métrique de gouvernance
Précision et stabilité avec seuil, historique et responsable désigné. AuROC, Gini et KS deviennent un chiffre qui tient devant le conseil d'administration, appuyé par la documentation et la logique de décision.
- Métriques de précision et de stabilité avec seuils
- Transparence, explicabilité et documentation du modèle
- L'assistant explique les métriques en contexte
Révisions planifiées, historique complet
Évaluations, audits, validations et calibrations avec échéance et responsable. L'historique prouve qui a révisé quoi et quand, sans que personne n'ait à rassembler des documents.
- Évaluations, audits et validations à échéance en un coup d'œil
- Historique complet de supervision par cas d'usage
- Preuves disponibles à la demande pour l'audit et la surveillance
Le report n'est pas un blanc-seing,
c'est votre fenêtre de mise en œuvre
Les obligations de transparence de l'EU AI Act s'appliquent depuis le 2 août 2026. Les obligations pour l'IA à haut risque ont été reportées à décembre 2027. Construisez maintenant et vous arriverez préparés, pas dans l'urgence.
Important pour la planification : Les échéances reportées allègent l'évaluation de conformité, pas les fondations. Inventaire, classification, rôles et preuves doivent être en place avant cela, sinon un report se transforme en retard accumulé. Les échéances de l'EU AI Act ont été modifiées en 2026, veuillez confirmer avec votre service juridique le statut qui vous concerne.
Collecter une fois,
prouver pour tous
Le module intègre les principaux référentiels et prend aussi en charge les vôtres. Une seule collecte de données, de multiples preuves.
EU AI Act
Classes de risque, rôles de fournisseur ou de déployeur et obligations qui en découlent, par cas d'usage.
ISO/IEC 42001
Système de management de l'intelligence artificielle, comme structure pour les politiques, contrôles et audits.
ISO/IEC 42005
Analyse d'impact pour les systèmes d'IA, comme méthode derrière vos analyses d'impact.
NIST AI RMF
Govern, Map, Measure et Manage comme structure pour évaluer et piloter les risques IA.
FINMA 08/2024
Attentes prudentielles en matière de gouvernance et de gestion des risques pour l'utilisation de l'IA dans le secteur financier.
OCC Model Risk Management
Pratique éprouvée de validation des modèles, reliée à vos métriques et calibrations.
SDAIA and MIT AI Risk Repository
Principes éthiques et taxonomies de risques issues de la recherche, pour les organisations à vocation internationale.
Vos propres référentiels
Les politiques de groupe et vos propres taxonomies sont cartographiées et évaluées comme n'importe quel autre référentiel.
Maîtrisez votre IA
sans en freiner le rythme
Une gouvernance qui laisse la place au rythme. C'est ce qui favorise l'adoption dans les métiers et la confiance au conseil d'administration.
L'IA fantôme devient visible
Un parcours de demande guidé fait entrer chaque nouveau cas d'usage dans l'inventaire, au lieu de contourner la gouvernance.
Évaluer une fois, prouver plusieurs fois
Une seule collecte de données, plusieurs référentiels : EU AI Act, ISO 42001, NIST AI RMF et vos propres exigences à partir de la même base.
La gouvernance rencontre la data science
Métriques de modèle, validations et calibrations se trouvent là où résident les politiques, risques et contrôles.
Prêt pour l'audit, pour les autorités et les auditeurs
Classification, évaluation, approbation et révision sont enregistrées avec date, responsable et preuve.
Pas de registre IA isolé
Risques, contrôles et actions liés à l'IA figurent dans le même catalogue que le reste de votre gouvernance, plutôt que dans un silo à part.
Pas d'arrêt sur image de la conformité
La surveillance continue remplace l'approbation ponctuelle. Dérives, échéances et écarts se signalent d'eux-mêmes.
Nous vous présentons
le module AI GRC en direct
Lors d'une démonstration personnalisée, nous vous présentons l'ensemble du module : inventaire, classification, évaluations, ancrage dans le processus, métriques de modèle et preuves. Sur un exemple concret de bout en bout, sans aucune préparation de votre part.
