Nos interventions
Quatre interventions, une par moment du système.
Avant de financer, avant de s’engager, avant de dépendre, en production. Chaque intervention répond à une question précise et se termine par un dossier que votre direction peut lire et que vos équipes peuvent maintenir.
Choisir l’intervention selon la décision à prendre
Vous financez, vous signez, vous dépendez déjà ou vous exploitez : la bonne intervention est celle qui correspond à la décision devant vous.
En un tableauLa question instruite et la preuve remise
Le mandat fixe le périmètre, les accès, les critères d’examen, le calendrier et les conditions de clôture avant le démarrage.
| Intervention | Question tranchée | Point de clôture | Livrable principal |
|---|---|---|---|
| Arbitrage de portefeuille IA | Quels cas d’usage méritent du temps, des données et du budget ? | Décision documentée pour chaque candidat | Portefeuille scoré, décision go / no-go par candidat |
| Audit des systèmes d’IA | Ce système est-il construit et exploité correctement ? | Écarts arbitrés par un responsable nommé | Rapport de constats classés par criticité, plan de traitement |
| Audit de réversibilité | Que récupérons-nous si ce fournisseur s’arrête demain ? | Sortie exécutée et résultat accepté | Registre des dépendances, procès-verbal du test de sortie |
| Assurance IA en production | Le système rend-il toujours le service approuvé ? | Décision de maintien, restriction ou arrêt | Scores contre la référence de production, décision maintenir / limiter / arrêter |
Arbitrage de portefeuille IA
- Question tranchée
- Quels cas d’usage méritent du temps, des données et du budget ?
- Point de clôture
- Décision documentée pour chaque candidat
- Livrable principal
- Portefeuille scoré, décision go / no-go par candidat
Audit des systèmes d’IA
- Question tranchée
- Ce système est-il construit et exploité correctement ?
- Point de clôture
- Écarts arbitrés par un responsable nommé
- Livrable principal
- Rapport de constats classés par criticité, plan de traitement
Audit de réversibilité
- Question tranchée
- Que récupérons-nous si ce fournisseur s’arrête demain ?
- Point de clôture
- Sortie exécutée et résultat accepté
- Livrable principal
- Registre des dépendances, procès-verbal du test de sortie
Assurance IA en production
- Question tranchée
- Le système rend-il toujours le service approuvé ?
- Point de clôture
- Décision de maintien, restriction ou arrêt
- Livrable principal
- Scores contre la référence de production, décision maintenir / limiter / arrêter
Comment nous classons ce que nous trouvonsUn constat n’est utile que s’il dit qui agit, avant quand, et avec quelle preuve
Chaque constat porte un critère, la condition observée, sa cause, son effet et une criticité en cinq niveaux : informationnel, faible, moyen, élevé, critique. Les constats élevés et critiques bloquent la mise en production jusqu’à correction ou acceptation explicite par un responsable nommé. Un désaccord ou une preuve manquante ne disparaît jamais dans une moyenne.
Sources et références
- ISO 19011:2018 (nouvel onglet)
Lignes directrices pour l’audit des systèmes de management : principes, programme, éléments probants.
- ISO/IEC 42001:2023 (nouvel onglet)
Exigences relatives à un système de management de l’intelligence artificielle.
- NIST AI RMF 1.0 (nouvel onglet)
Gouverner, contextualiser, mesurer et gérer les risques d’un système d’IA.
Premier échange
Vous hésitez entre deux interventions ?
C’est fréquent : un audit révèle souvent une dépendance à mesurer, et une revue de production commence par vérifier l’architecture. Décrivez la décision devant vous ; nous vous dirons laquelle commence, et si une seule suffit.