L’entrée en application progressive de l’AI Act marque un changement majeur pour les organisations qui développent, intègrent ou utilisent des systèmes d’intelligence artificielle. Au-delà des obligations réglementaires, le défi consiste à transformer des exigences juridiques en processus opérationnels, mesurables et auditables.
C’est précisément le rôle d’un Artificial Intelligence Management System (AIMS). Un AIMS permet de structurer la gouvernance IA, d’industrialiser la gestion des risques, de démontrer la conformité et de créer un cadre pérenne d’amélioration continue.
Pour les responsables conformité, DPO, RSSI, Risk Managers ou Chief AI Officers, la question n’est donc plus seulement de comprendre l’AI Act. Il faut désormais savoir comment construire un AI Act compliance framework capable de résister à un audit, d’encadrer les usages de l’IA et de soutenir l’innovation de manière responsable.
Dans cet article, nous détaillons la démarche opérationnelle permettant de passer de l’AI Act à un système de management de l’IA, en nous appuyant sur les principes de gouvernance IA, d’AI risk management et sur les bonnes pratiques de la norme ISO 42001.
Pourquoi l’AI Act pousse les organisations à structurer leur gouvernance IA ?
L’AI Act ne se limite pas à imposer des obligations techniques. Il oblige les organisations à mettre en place une gouvernance structurée capable d’identifier, contrôler et documenter leurs usages de l’IA
Les objectifs du règlement européen
L’AI Act vise plusieurs objectifs :
- Protéger les droits fondamentaux, la santé et la sécurité des individus ;
- Renforcer la confiance dans l’IA ;
- Promouvoir l’adoption de l’IA axée sur l’humain ;
- Réduire les risques liés aux systèmes d‘IA ;
- Encadrer les usages des fournisseurs et des déployeurs de systèmes IA ;
- Soutenir l’innovation ;
- Harmoniser le marché européen.
;
- La logique du règlement est fondée sur une approche par les risques. Plus un système d’IA présente un impact potentiel élevé sur la santé, la sécurité ou les droits des utilisateurs, plus les obligations de conformité sont importantes.
Les nouvelles responsabilités des organisations
Les entreprises doivent désormais pouvoir démontrer :
- Quels systèmes d’IA elles utilisent ;
- Dans quel contexte ils sont déployés ;
- Quels risques ils génèrent ;
- Quels contrôles sont appliqués ;
- Comment les incidents sont gérés.
Cette logique de preuve en matière d’utilisation de l’IA implique désormais un cadre formalisé de gouvernance.
Pourquoi les approches ad hoc ne suffisent plus
De nombreuses organisations utilisent déjà des assistants IA, des modèles génératifs ou des systèmes de scoring. Le problème : ces usages se développent souvent sans inventaire centralisé, sans analyse des risques et sans supervision claire. À mesure que les obligations réglementaires se renforcent, ces démarches fragmentées deviennent difficiles à auditer et à piloter.
Qu’est-ce qu’un Artificial Intelligence Management System (AIMS) ?
Un AIMS est un cadre de management permettant d’organiser la gouvernance, les risques et la conformité de l’ensemble des systèmes d’IA d’une organisation.
Définition d’un AIMS
Un Artificial Intelligence Management System AI Act est un système structuré regroupant :
- Les politiques IA ;
- Les rôles et responsabilités ;
- Les processus de gestion des risques ;
- Les contrôles internes ;
- Les mécanismes de surveillance ;
- Les indicateurs de performance.
Son objectif est d’assurer une maîtrise continue des risques liés à l’intelligence artificielle.
Un AIMS ne se limite pas à un ensemble de procédures ou de documents de conformité. Il fournit un cadre de gouvernance structuré permettant d’encadrer l’ensemble du cycle de vie des systèmes d’IA, depuis l’identification des outils utilisés jusqu’à la surveillance continue des systèmes. En centralisant les décisions, les risques, les contrôles et les indicateurs, il aide les organisations à démontrer leur conformité à l’AI Act tout en assurant un pilotage cohérent, durable et mesurable de leurs initiatives d’intelligence artificielle.
Les principes d’un système de management
Comme les référentiels ISO 27001 ou ISO 9001, un AIMS s’appuie sur :
| Principe | Objectif |
| Politique | Définir les règles de gouvernance |
| Planification | Identifier les risques et objectifs |
| Contrôle | Vérifier l’efficacité des mesures |
| Audit | Évaluer la conformité |
| Amélioration continue | Corriger les écarts |
Le lien entre AIMS et gouvernance IA
La gouvernance IA définit les règles, les principes et les responsabilités qui encadrent l’utilisation de l’intelligence artificielle au sein de l’organisation. L’Artificial Intelligence Management System (AIMS) permet de transformer ces orientations stratégiques en actions concrètes grâce à des processus formalisés, des contrôles opérationnels, une répartition claire des responsabilités et des preuves auditables. En pratique, la gouvernance indique ce qui doit être fait, tandis que l’AIMS garantit que ces exigences sont appliquées, mesurées et améliorées dans le temps. C’est ce qui permet de démontrer la conformité à l’AI Act, de maîtriser les risques IA et de mettre en place une gouvernance réellement opérationnelle.
Les fondations d’un AIMS conforme à l’AI Act
Avant de lancer des évaluations ou des audits, une organisation doit mettre en place les fondations de son système de management de l’IA.
Gouvernance et responsabilités
Une gouvernance IA efficace repose sur une structure claire permettant de prendre des décisions, d’encadrer les risques et de démontrer la conformité. Elle implique généralement un sponsor exécutif chargé de porter les enjeux stratégiques, un comité IA pour arbitrer les décisions importantes, un responsable conformité IA pour coordonner le dispositif, ainsi qu’une collaboration étroite avec le DPO et le RSSI sur les sujets liés à la protection des données et à la cybersécurité. Pour être réellement opérationnelles, les responsabilités doivent être formalisées, communiquées et intégrées aux processus de l’organisation afin que chaque acteur sache précisément son rôle dans la gestion et la supervision des systèmes d’IA.
Politique IA d’entreprise
La politique IA constitue le document de référence qui encadre l’utilisation de l’intelligence artificielle au sein de l’organisation. Elle traduit les objectifs de gouvernance en règles concrètes applicables par les équipes métiers, techniques et conformité. Cette politique doit notamment définir:
- les usages autorisés et interdits
- les critères de validation des nouveaux projets IA
- les modalités de supervision humaine
- les exigences de documentation et de traçabilité.
En établissant un cadre commun, elle favorise une utilisation cohérente, responsable et conforme de l’IA à l’échelle de l’entreprise.
Cadre de gestion des risques
La gestion des risques est au cœur d’un Artificial Intelligence Management System (AIMS). Elle permet d’identifier, d’évaluer et de traiter les risques susceptibles d’affecter l’organisation tout au long du cycle de vie des systèmes d’IA. Pour être efficace, ce dispositif doit couvrir les risques réglementaires liés à l’AI Act, les risques opérationnels pouvant impacter les activités métier, les risques de cybersécurité associés aux modèles et aux données, ainsi que les risques réputationnels et éthiques pouvant affecter la confiance des clients, des collaborateurs ou des partenaires.
Une approche structurée de l’AI risk management permet ainsi de prendre des décisions éclairées, de prioriser les actions de conformité et de démontrer une maîtrise continue des risques IA.
Documentation et traçabilité
Chaque décision importante doit laisser une trace :
- Évaluation et analyse des risques ;
- Décisions de gouvernance ;
- Contrôles réalisés ;
- Incidents détectés.
Contrôles internes
Les contrôles internes constituent l’un des piliers d’un Artificial Intelligence Management System (AIMS). Leur objectif est de s’assurer que les règles de gouvernance, les exigences de l’AI Act et les politiques internes sont effectivement appliquées dans la durée. Pour être efficaces, ces contrôles doivent être systématiques, documentés et reproductibles. Ils peuvent notamment inclure la validation des nouveaux cas d’usage avant leur déploiement, l’évaluation et le suivi des fournisseurs d’IA, la réalisation de revues périodiques des systèmes et des risques associés, ainsi que la vérification des droits d’accès aux outils et aux données. En apportant une vision continue de la conformité et des risques, les contrôles internes permettent de détecter les écarts, de mettre en place des actions correctives et de démontrer la maîtrise des systèmes d’IA lors d’un audit ou d’un contrôle réglementaire.
Exemples :
- Validation des nouveaux cas d’usage ;
- Contrôle des fournisseurs IA ;
- Revues périodiques ;
- Contrôles d’accès.
Étape 1 : Cartographier les systèmes d’IA
Résumé : La cartographie constitue le point de départ de tout AIMS AI Act efficace. Impossible de gérer ce qui n’est pas identifié.
Identifier les cas d’usage IA
Commencez par détecter les usages :
- IA générative ;
- Chatbots ;
- Outils RH ;
- Analyse prédictive ;
- Détection de fraude ;
- Outils marketing.
La première étape de tout AIMS consiste à obtenir une vision exhaustive des systèmes d’intelligence artificielle utilisés dans l’organisation. Cet exercice va bien au-delà des projets officiellement déclarés : de nombreux outils IA sont aujourd’hui utilisés directement par les métiers, parfois sans validation préalable des équipes conformité ou sécurité. L’objectif est donc d’identifier l’ensemble des cas d’usage, qu’il s’agisse d’IA générative, de chatbots, d’outils RH, de solutions d’analyse prédictive, de détection de fraude ou encore d’applications marketing.
Cette cartographie constitue le socle de la gouvernance IA, puisqu’elle permet ensuite d’évaluer les risques, de déterminer les obligations applicables au titre de l’AI Act et de mettre en place les contrôles appropriés pour chaque système.
Exemple
Lors de la création de son inventaire IA, une entreprise découvre que le marketing utilise des outils de génération de contenu, les RH une solution d’analyse de CV et les équipes commerciales un assistant conversationnel. Aucun de ces usages n’avait été recensé ou évalué au regard de l’AI Act, ce qui révèle la nécessité d’une cartographie centralisée avant toute démarche de conformité.
Classifier les systèmes selon l’AI Act
Pour chaque système :
- Déterminer son niveau de risque ;
- Identifier le rôle de l’organisation ;
- Évaluer les obligations applicables.
Construire un inventaire centralisé
L’inventaire doit inclure :
| Élément | Description |
| Nom du système | Outil ou modèle utilisé |
| Fournisseur | Éditeur ou prestataire |
| Cas d’usage | Fonction métier |
| Niveau de risque | Classification AI Act |
| Responsable | Owner métier |
| Contrôles | Mesures de maîtrise |
Étape 2 : Réaliser une analyse des risques IA
L’analyse des risques transforme l’inventaire en outil de décision et permet de prioriser les efforts de conformité.
Risques réglementaires
Les risques réglementaires concernent la capacité de l’organisation à respecter les exigences applicables en matière d’intelligence artificielle. Dans le cadre de l’AI Act, ils peuvent résulter d’une mauvaise classification des systèmes d’IA, d’une documentation incomplète, d’évaluations de risques insuffisantes ou de l’absence de preuves démontrant la conformité des contrôles mis en place. Une gouvernance structurée et un AIMS permettent de réduire ces risques en assurant la traçabilité des décisions, la centralisation des preuves et le suivi continu des obligations réglementaires.
Exemples :
- Non-respect des exigences AI Act ;
- Documentation insuffisante ;
- Absence de preuves de conformité.
Risques opérationnels
Les risques opérationnels sont parmi les plus fréquents lors de l’utilisation de systèmes d’intelligence artificielle. Ils concernent les impacts directs que les modèles peuvent avoir sur les processus métier, la qualité des décisions ou l’efficacité des opérations. Il peut s’agir:
- d’hallucinations produisant des informations erronées ;
- d’erreurs de décision automatisées ;
- de biais affectant certains utilisateurs ;
- d’une dégradation progressive des performances du modèle dans le temps.
L’identification et le suivi de ces risques permettent de mettre en place des mesures de contrôle adaptées et de garantir que les systèmes d’IA restent fiables, sécurisés et alignés avec les objectifs de l’organisation.
Risques cybersécurité
La cybersécurité constitue un volet essentiel de la gestion des risques IA. Les systèmes d’intelligence artificielle introduisent de nouvelles surfaces d’attaque qui doivent être prises en compte dès leur conception et tout au long de leur exploitation. Le RSSI doit notamment évaluer les risques de fuite de données sensibles, les attaques de type prompt injection visant à manipuler les modèles, les tentatives de data poisoning pouvant altérer leur comportement, ainsi que les accès non autorisés aux outils, modèles ou jeux de données. Une surveillance continue et des contrôles de sécurité adaptés permettent de réduire ces risques et de renforcer la confiance dans les systèmes d’IA déployés au sein de l’organisation.
Risques éthiques et réputationnels
Les risques éthiques et réputationnels sont souvent plus difficiles à mesurer que les risques techniques ou réglementaires, mais leurs conséquences peuvent être tout aussi importantes. Un incident impliquant un système d’IA peut rapidement affecter la confiance des clients, des collaborateurs, des partenaires ou des autorités de contrôle. Une décision perçue comme biaisée, opaque ou injuste peut entraîner une couverture médiatique négative, nuire à l’image de l’entreprise et avoir un impact direct sur son activité. C‘est pourquoi un AIMS doit intégrer des mécanismes de surveillance et d’évaluation permettant d’anticiper ces risques et de préserver la confiance des parties prenantes.
Bonne pratique
Construisez un registre des risques IA centralisé avec :
- Description du risque ;
- Probabilité ;
- Impact ;
- Responsable ;
- Plan d’action.
Étape 3 : Mettre en place les contrôles exigés par l’AI Act
Les contrôles permettent de démontrer que les risques identifiés sont effectivement maîtrisés.
Documentation technique
La documentation technique joue un rôle central dans la conformité à l’AI Act. Elle permet de démontrer que chaque système d’IA est maîtrisé, compris et utilisé dans un cadre défini. Cette documentation doit être suffisamment détaillée pour expliquer les objectifs du système, son fonctionnement, les données utilisées pour son entraînement ou son exploitation, ainsi que ses limites, risques et conditions d’utilisation.
Au-delà de l’obligation réglementaire, elle constitue un élément essentiel de transparence, de traçabilité et de préparation aux audits internes ou externes.
Supervision humaine
L’AI Act insiste fortement sur la supervision humaine.
L’entreprise doit définir :
- Qui valide ;
- Qui contrôle ;
- Qui peut interrompre un système.
Surveillance des performances
L’AI Act accorde une place centrale à la supervision humaine afin de garantir que les systèmes d’IA restent sous le contrôle effectif des personnes qui les utilisent. L’organisation doit définir clairement qui est chargé de valider les résultats produits par l’IA, qui assure le suivi et le contrôle de son fonctionnement, ainsi que les personnes habilitées à suspendre ou interrompre un système en cas de risque ou de dysfonctionnement.
Une supervision humaine efficace permet de limiter les erreurs, de détecter les comportements inattendus et de renforcer la confiance dans les décisions assistées par l’intelligence artificielle.
Mesurez régulièrement :
- La précision ;
- Les taux d’erreurs ;
- Les dérives ;
- Les incidents.
Gestion des incidents
Même avec des mécanismes de prévention robustes, aucun système d’IA n’est totalement exempt d’incidents. Un AIMS efficace doit donc intégrer un processus formel permettant de détecter rapidement les anomalies, d’évaluer leur gravité, d’escalader les situations critiques vers les parties prenantes concernées et de mettre en œuvre les actions correctives nécessaires.
Chaque incident doit également faire l’objet d’un retour d’expérience afin d’identifier les causes racines, d’améliorer les contrôles existants et de renforcer progressivement la maîtrise des risques IA.
Un processus formel doit couvrir :
- Détection ;
- Qualification ;
- Escalade ;
- Remédiation ;
- Retour d’expérience.
Gestion des fournisseurs IA
La gestion des fournisseurs constitue un enjeu majeur de conformité et de maîtrise des risques, notamment lorsque l’organisation s’appuie sur des modèles, plateformes ou services d’IA développés par des tiers. Pourtant, cet aspect reste souvent négligé dans les démarches de gouvernance IA. Il est essentiel d’évaluer régulièrement les engagements contractuels des fournisseurs, leurs garanties en matière de sécurité, leurs mécanismes de conformité à l’AI Act et aux réglementations applicables, ainsi que les certifications ou attestations dont ils disposent. Cette vigilance permet de mieux maîtriser les risques transférés à des acteurs externes et de sécuriser durablement l’écosystème IA de l’entreprise.
Étape 4 : Industrialiser la conformité avec un AIMS
Résumé : Un AIMS ne doit pas être un projet ponctuel. Il doit devenir un dispositif permanent de gouvernance.
Mettre en place un AIMS constitue une première étape, mais la véritable valeur du dispositif réside dans sa capacité à fonctionner dans la durée. Pour répondre aux exigences de l’AI Act et maintenir un niveau de conformité constant, l’AIMS doit devenir un mécanisme permanent de gouvernance, de contrôle et d’amélioration continue. L’objectif est de suivre l’évolution des systèmes d’IA, des risques associés et des obligations réglementaires à travers des processus structurés et pilotés par des indicateurs.
Indicateurs et reporting
Le pilotage d’un AIMS repose sur des indicateurs permettant de mesurer l’efficacité des processus de gouvernance et de conformité. Le suivi régulier de KPI tels que le nombre de systèmes IA recensés, le taux de réalisation des évaluations de risques, le nombre d’incidents ouverts, la part des fournisseurs évalués ou encore les contrôles réalisés offre une vision objective du niveau de maîtrise de l’organisation. Ces indicateurs facilitent la prise de décision, l’identification des priorités et le reporting auprès de la direction.
Quelques KPI pertinents :
- Nombre de systèmes IA recensés ;
- Taux d’évaluation des risques ;
- Incidents ouverts ;
- Fournisseurs évalués ;
- Contrôles réalisés.
Revues de gouvernance
La gouvernance IA doit être animée de manière continue afin de s’adapter aux évolutions technologiques, réglementaires et métiers. Des revues régulières du comité IA permettent d’examiner les nouveaux cas d’usage, les risques émergents, les incidents survenus et les éventuels écarts de conformité identifiés. Ces échanges assurent une supervision active du portefeuille de systèmes IA et garantissent que les décisions de gouvernance restent alignées avec les objectifs de l’organisation.
Audits internes
Les audits internes jouent un rôle essentiel dans l’évaluation de l’efficacité de l’AIMS. Ils permettent de vérifier que les procédures sont réellement appliquées par les équipes, que les contrôles produisent les résultats attendus et que les preuves de conformité sont correctement documentées.
Au-delà de la préparation des audits externes ou d’une future certification ISO 42001, ils contribuent à identifier les points de faiblesse et les axes d’amélioration du dispositif.
Amélioration continue
Comme tout système de management, un AIMS doit s’inscrire dans une logique d’amélioration continue. Chaque écart, incident ou résultat d’audit doit déboucher sur un plan d’action clairement défini, assorti d’un responsable, d’échéances et d’un suivi documenté. Cette approche permet d’améliorer progressivement la maîtrise des risques IA, de renforcer la conformité et d’adapter la gouvernance aux nouveaux usages de l’intelligence artificielle.
Pourquoi l’ISO 42001 constitue le meilleur cadre pour structurer un AIMS ?
Résumé : L’ISO 42001 fournit la structure de management qui manque souvent aux démarches de conformité réglementaire.
Ce que couvre la norme
L’ISO 42001 AI Act est devenue une référence majeure pour les organisations qui souhaitent mettre en place un AI governance framework robuste.
Elle couvre notamment :
- La gouvernance ;
- Les politiques ;
- La gestion des risques ;
- Les contrôles ;
- Les audits ;
- L’amélioration continue.
Les synergies entre AI Act et ISO 42001
| AI Act | ISO 42001 |
| Exigences réglementaires | Méthode de management |
| Contrôles de conformité | Gouvernance opérationnelle |
| Obligations juridiques | Processus documentés |
| Supervision | Pilotage continu |
L’ISO 42001 implementation offre un cadre particulièrement efficace pour structurer les preuves demandées par l’AI Act.
Préparer une future certification
Même lorsque l’obtention d’une certification ISO 42001 n’est pas un objectif à court terme, s’appuyer sur les principes de la norme permet de structurer durablement la gouvernance de l’IA.
Cette démarche aide les organisations à formaliser leurs processus, clarifier les responsabilités et mettre en place les mécanismes de contrôle attendus dans un système de management mature. Elle favorise également une meilleure traçabilité des décisions, des évaluations de risques et des actions de conformité, ce qui facilite la préparation des audits internes et externes.
Au-delà de la conformité, l’adoption progressive des exigences de l’ISO 42001 permet de renforcer la crédibilité de l’organisation auprès de ses clients, partenaires, investisseurs et autorités de contrôle.
Dans un contexte où les exigences liées à l’AI Act et à la gouvernance de l’IA vont continuer à évoluer, disposer d’un AIMS aligné sur les bonnes pratiques internationales constitue un avantage stratégique, c’est le cas de Naaia. Les entreprises gagnent ainsi en maturité, réduisent leurs risques de non-conformité et se placent dans de meilleures conditions pour engager, le moment venu, une démarche de certification formelle.
Les erreurs les plus fréquentes lors de la mise en place d’un AIMS
Résumé : Les échecs viennent rarement d’un manque de réglementation. Ils proviennent généralement d’un manque d’opérationnalisation.
- Se concentrer uniquement sur la conformité documentaire
Des documents sans processus réels n’apportent aucune maîtrise durable.
- Oublier les fournisseurs IA
Les modèles externes introduisent des risques souvent sous-estimés.
- Ne pas définir de responsabilités
Sans ownership clair, les dispositifs restent théoriques.
- Ne pas mesurer l’efficacité des contrôles
Un contrôle non mesuré n’est pas pilotable.
Comment accélérer la mise en conformité avec une plateforme de gouvernance IA ?
Résumé : Les plateformes spécialisées permettent de centraliser les preuves, automatiser les évaluations et industrialiser les contrôles.
Centralisation des preuves
Une plateforme de gouvernance IA permet de regrouper :
- Inventaires ;
- Analyses de risques ;
- Contrôles ;
- Audits ;
- Plans d’action.
Automatisation des évaluations
Les questionnaires et workflows réduisent fortement la charge administrative.
Pilotage continu des risques
Les équipes conformité disposent d’une vision consolidée des risques IA, des écarts et des obligations applicables.
Cas d’usage concret
Un responsable conformité doit superviser plusieurs dizaines de systèmes IA utilisés par différents métiers. Sans plateforme, les données restent dispersées entre fichiers Excel, emails et documents locaux. Avec une solution spécialisée comme Naaia, les inventaires, évaluations, contrôles et indicateurs sont centralisés dans un référentiel unique.
Pourquoi Naaia constitue un AIMS prêt à l’emploi pour l’AI Act ?
Mettre en place un Artificial Intelligence Management System (AIMS) conforme à l’AI Act nécessite bien plus que la rédaction de procédures ou la création d’un registre des risques. Les organisations doivent centraliser leur inventaire IA, formaliser leurs évaluations de risques, documenter leurs contrôles, suivre leurs plans d’action et démontrer leur conformité dans la durée.
C’est précisément l’objectif de Naaia.
La plateforme a été conçue pour aider les entreprises à transformer les exigences de l’AI Act et les recommandations de l’ISO 42001 en un système de management opérationnel, auditable et pilotable. Là où de nombreuses organisations s’appuient encore sur des fichiers Excel, des questionnaires dispersés et des processus manuels, Naaia offre un référentiel unique pour gouverner l’ensemble du cycle de vie de l’IA.
Concrètement, Naaia permet de :
- Cartographier et maintenir un inventaire centralisé des systèmes d’IA ;
- Réaliser des évaluations de risques IA alignées sur l’AI Act et les bonnes pratiques de gouvernance ;
- Formaliser les rôles, responsabilités et processus de décision ;
- Centraliser les preuves de conformité et la documentation requise ;
- Piloter les contrôles, audits et plans de remédiation ;
- Suivre des indicateurs de gouvernance et de maîtrise des risques ;
- Préparer plus facilement un audit interne, un contrôle réglementaire ou une démarche de certification ISO 42001.
Autrement dit, Naaia ne se limite pas à accompagner la conformité. La plateforme fournit les briques fondamentales d’un AI governance framework et d’un Artificial Intelligence Management System complet, permettant aux équipes conformité, risques, sécurité et métiers de travailler dans un cadre commun.
Pour les organisations qui cherchent à passer rapidement de la théorie à l’exécution, Naaia agit comme la couche opérationnelle qui relie AI Act, gouvernance IA, gestion des risques et ISO 42001 au sein d’un dispositif unique, mesurable et évolutif.
Réalisez un diagnostic de votre gouvernance IA
Votre organisation utilise déjà des outils d’intelligence artificielle mais vous manquez de visibilité sur les risques, les responsabilités ou les exigences de conformité ?
Réalisez un diagnostic IA avec Naaia pour identifier vos usages, cartographier vos systèmes, évaluer vos risques et mettre en place une gouvernance adaptée aux exigences applicables en matière d’IA, et notamment celles de l’AI Act et d’ISO 42001.
