La documentation d’un système d’IA prouve sa conformité. Découvrez ce qu’imposent l’article 11 et l’annexe IV du règlement IA, quels artefacts conserver et comment rester auditable.
Un modèle d’IA est un programme entraîné sur des données pour faire des prédictions. Découvrez les types de modèles, des exemples et leur gouvernance (AI Act).
NIST AI RMF expliqué : les quatre fonctions principales, les sept caractéristiques de fiabilité et la correspondance avec le règlement européen sur l’IA et ISO 42001.
Les agents IA autonomes agissent sans intervention humaine. Inventoriez, classez, supervisez et auditez-les selon le règlement IA, le NIST et l’ISO 42001.
L’auditabilité est la couche de preuve de la gouvernance de l’IA. Ce qui rend un système d’IA auditable selon le règlement IA, l’ISO 42001 et le NIST.
La loi du Colorado sur l’IA a été réécrite par le SB 26-189, en vigueur le 1er janvier 2027. Voyez ce que la norme ADMT exige des développeurs et déployeurs.
Le cadre de gestion des risques du NIST expliqué : les sept étapes du RMF, les normes SP 800-37 et 800-53, et comment l’AI RMF l’étend à l’intelligence artificielle.
L’IA éthique transforme des principes comme l’équité, la transparence et la responsabilité en contrôles auditables. Principes clés, cadres internationaux et application.
Un frontier model est la classe d’IA la plus avancée. Ce qui le distingue des foundation models et des LLM, et comment le règlement IA l’encadre.
Analyse d’impact sur la vie privée : définition du PIA, différence avec l’AIPD du RGPD, et quand le règlement IA impose une analyse des droits fondamentaux.
