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Modèle gratuit d'évaluation des risques de l'IA

Évaluation des risques de l'IAModèle et liste de contrôle

Modèle gratuit d'évaluation des risques de l'IA couvrant 7 domaines critiques : confidentialité des données, risque lié aux modèles, sécurité, conformité, risque opérationnel, éthique et risque fournisseur. Évaluez votre posture de risque IA, identifiez les lacunes et construisez une feuille de route de remédiation.

0 domaines
couverture complète des risques
0 points
points de contrôle de la liste
0 cadres
NIST, ISO 42001, EU AI Act
Gratuit
à utiliser et personnaliser

Pourquoi vous avez besoin d'une évaluation des risques de l'IA

La plupart des organisations ont déployé des outils et des modèles d'IA sans processus structuré d'évaluation des risques. À mesure que l'usage de l'IA s'intensifie et que les régulateurs renforcent leur contrôle, l'écart entre l'exposition au risque IA perçue et réelle devient un enjeu commercial majeur, et pas seulement une case à cocher de conformité.

77 %
des organisations signalent des incidents de sécurité liés à l'IA
L'exposition de données via les outils d'IA figure désormais parmi les principales préoccupations de sécurité des RSSI en entreprise, dépassant les vecteurs traditionnels en termes de croissance.
35 M€
Amende maximale de l'EU AI Act pour les pratiques interdites
Déployer une IA à haut risque sans évaluation des risques ni procédures de conformité appropriées peut entraîner des sanctions réglementaires importantes.
68 %
des incidents d'IA impliquent des outils de Shadow AI
Les collaborateurs qui utilisent des outils d'IA non approuvés hors du contrôle de l'informatique sont la source la plus fréquente d'incidents de données liés à l'IA.
6 mois
Écart typique entre le déploiement de l'IA et l'évaluation des risques
La plupart des organisations déploient des systèmes d'IA avant d'avoir réalisé une évaluation formelle des risques, créant une fenêtre dangereuse d'exposition non maîtrisée.

La liste de contrôle d'évaluation des risques

Parcourez chaque domaine de manière systématique. Cochez les éléments entièrement satisfaits, notez les lacunes partielles et signalez les contrôles manquants en vue d'une remédiation.

Évaluez la manière dont votre organisation traite les données personnelles et sensibles dans le contexte des systèmes d'IA, à la fois pour l'entraînement et l'inférence.

Inventaire des données réalisé
Toutes les données personnelles utilisées pour entraîner, affiner ou solliciter les modèles d'IA sont documentées dans votre inventaire/registre des données.
Base légale établie
Une base légale au titre du RGPD (ou équivalent) a été identifiée pour chaque activité de traitement par l'IA impliquant des données personnelles.
Minimisation des données appliquée
Les systèmes d'IA ne reçoivent que le minimum de données personnelles nécessaires à leur fonction ; les données superflues sont masquées ou exclues.
Processus relatif aux droits des personnes concernées en place
Un processus défini existe pour répondre aux demandes d'accès (DSAR) susceptibles d'impliquer des réponses générées par l'IA ou des données traitées par l'IA.
Contrôles des transferts transfrontaliers
Lorsque les services d'IA traitent des données hors de l'EEE, des mécanismes de transfert appropriés (SCC, décisions d'adéquation) sont en place.
Analyse d'impact sur la vie privée réalisée
Une AIPD a été réalisée pour les activités de traitement par l'IA à haut risque, avec des conclusions et des mesures d'atténuation documentées.

Comment mener cette évaluation

Suivez ces cinq étapes pour réaliser une évaluation structurée des risques de l'IA qui produit des résultats exploitables, et non un simple artefact de liste de contrôle.

1
Constituez votre équipe d'évaluation transverse
Incluez la sécurité informatique, le juridique/la conformité, la confidentialité des données, les responsables de processus métier et un représentant IA/ML. Le risque IA couvre plusieurs disciplines et une évaluation cloisonnée créera des angles morts.
2
Inventoriez tous les systèmes d'IA concernés
Recensez chaque outil, modèle et service d'IA en production ou en pilote actif, y compris les outils de Shadow AI utilisés sans approbation de l'informatique. Utilisez l'analyse du trafic réseau, les données des extensions de navigateur ou des enquêtes auprès des collaborateurs pour faire émerger les outils non approuvés.
3
Évaluez chaque domaine de manière systématique
Parcourez chacun des 7 domaines pour chaque système d'IA concerné. Marquez les éléments comme entièrement satisfaits (vert), partiellement satisfaits (orange) ou non satisfaits (rouge). Documentez les preuves pour chaque décision d'évaluation.
4
Priorisez les lacunes selon la gravité du risque
Classez les lacunes identifiées selon la combinaison de la probabilité et de l'impact. Les éléments susceptibles de provoquer une violation réglementaire immédiate, une fuite de données ou une perturbation majeure de l'activité doivent être traités comme critiques et se voir attribuer des responsables de remédiation immédiats.
5
Construisez une feuille de route de remédiation et un calendrier de réévaluation
Créez un plan de remédiation suivi avec des responsables nommés, des échéances et des critères de réussite. Planifiez la prochaine évaluation complète dans 6 à 12 mois, et définissez les déclencheurs qui lanceront une réévaluation intermédiaire (déploiement d'un nouveau système, mise à jour importante d'un modèle, changement réglementaire).
FAQ

Questions fréquentes

Une évaluation complète des risques de l'IA devrait couvrir au minimum : les risques liés à la confidentialité et au traitement des données (quelles données servent à entraîner ou solliciter les modèles d'IA), le risque lié aux modèles (exactitude, biais, dérive), les risques de sécurité (injection de prompts, vol de modèle, attaques adverses), les risques de conformité (RGPD, EU AI Act, réglementations sectorielles), les risques opérationnels (dépendance excessive, défaillances de processus), les risques éthiques (biais et discrimination dans les réponses) et les risques liés aux tiers/fournisseurs (vulnérabilités de la chaîne d'approvisionnement dans les services d'IA). Des cadres tels que le NIST AI RMF et la norme ISO 42001 fournissent des approches structurées de ces domaines.
Pour commencer

Transformez votre évaluation des risques en surveillance continue

Une évaluation ponctuelle des risques n'est qu'un point de départ. Aona assure une surveillance continue des risques de l'IA, en découvrant automatiquement le Shadow AI, en détectant les données sensibles dans les prompts et en tenant à jour un registre des risques en temps réel qui reste pertinent à mesure que votre paysage d'IA évolue.