Maîtrisez les risques liés à l’IA et optimisez vos processus internes
Identifiez, évaluez et gérez les risques liés à l’IA tout en automatisant les workflows de gouvernance dans toute votre organisation.
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Les risques liés à l’IA se multiplient et les organisations peinent à suivre le rythme
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Les risques opérationnels, financiers, réputationnels et liés aux modèles IA sont évalués différemment selon les équipes.
Les risques liés à l’IA sont éparpillés et complexes à consolider à l’échelle de l’entreprise
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Les évaluations, validations et suivis s’appuient sur des outils cloisonnés et des processus peu automatisés.
La gestion des risques repose encore sur des processus peu structurés et chronophages
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Les organisations peinent à assurer le suivi des risques, des décisions et des actions de remédiation dans la durée.
Une visibilité limitée et une traçabilité insuffisante compliquent le pilotage des risques
Unifiez et structurez la gestion des risques liés à l’IA
Naaia centralise l’identification et l’évaluation des risques liés à l’IA au sein de votre organisation.
En croisant les risques réglementaires, opérationnels et business, la plateforme fournit une vue consolidée et structurée afin de faciliter la priorisation et la prise de décision.
Automatisez les workflows de gouvernance et de gestion des risques
Naaia fluidifie les processus internes grâce à des workflows intégrés qui attribuent, suivent et valident les actions entre les équipes.
De l’analyse des risques aux plans d’atténuation, la plateforme orchestre l’ensemble des workflows afin de réduire les opérations manuelles et standardiser l’exécution à grande échelle.
Garantissez une supervision continue et une traçabilité des actions
Naaia offre une visibilité en continue sur l’évolution des risques, les actions engagées et les décisions prises.
Toutes les activités sont enregistrées et documentées afin d’assurer une traçabilité complète, de faciliter les audits et de garantir une gestion des risques continue et alignée avec les priorités de l’entreprise.
Avec Naaia
Décloisonnez les fonctions de l’entreprise
Alignez les équipes risques, techniques et métiers autour de processus et de données partagés.
Accélérez la prise de décision
Exploitez des données structurées pour hiérarchiser les risques et prendre des décisions éclairées.
Gagnez en efficacité opérationnelle
Réduisez les frictions et les tâches répétitives dans les workflows de gouvernance et de gestion des risques.
Reconnu par ceux qui développent des solutions basées sur l’IA
Grâce à Naaia, nous avons adopté une approche de gouvernance de l’IA orientée valeur et performance. Bien plus qu’un outil de conformité IA, la plateforme nous permet de prioriser nos projets d’intelligence artificielle selon leur impact métier, leur niveau de risque et leur valeur stratégique pour l’entreprise.
Le choix de Naaia s’est naturellement imposé à Colas, notamment grâce à sa simplicité d’utilisation ainsi qu’à son approche pédagogique et d’évangélisation sur un sujet complexe. Une véritable démarche collaborative a été instaurée tout au long du projet, favorisant l’adhésion et l’efficacité des équipes.
Nous avons choisi Naaia pour son cadre clair et structuré permettant d’inventorier et de gouverner nos systèmes d'IA. Nous apprécions particulièrement la combinaison d’outils intuitifs, qui rendent la conformité plus accessible, et l’accompagnement apporté par leurs équipes.
Naaia nous a aidés à opérationnaliser notre mise en conformité à l’AI Act au sein des services de notre collectivité grâce à un cadre de gouvernance structuré et fiable. La plateforme a facilité la collaboration entre les départements et nous a offert une vision claire pour déployer l’intelligence artificielle de manière responsable et à grande échelle.
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Foire aux questions
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Quels sont les risques IA internes les plus courants que les organisations ne détectent pas et ne gèrent pas efficacement ?
Cinq risques IA internes sont le plus fréquemment sous-estimés :
(1) Le shadow AI – des collaborateurs utilisant des outils IA non approuvés traitant des données sensibles sans supervision de gouvernance ;
(2) La dérive du modèle – une dégradation progressive des performances du système IA qui passe inaperçue faute de surveillance de référence ;
(3) Les biais dans les données d’entraînement – des biais présents dans les données historiques qui se propagent dans les décisions IA affectant collaborateurs, clients ou partenaires ;
(4) Les défaillances de contrôle d’accès – des systèmes IA avec un accès trop large à des données sensibles, créant des risques de confidentialité et de sécurité ;
(5) Le risque IA tiers – l’utilisation de composants IA de fournisseurs sans gouvernance adéquate sur la façon dont ces composants sont construits, entraînés ou mis à jour.
De nombreuses organisations découvrent ces risques uniquement après un incident ou une inspection réglementaire. -
Quels types de risques IA internes les organisations doivent-elles prioriser dans leurs programmes d'évaluation des risques ?
Les organisations doivent prioriser les risques IA selon deux dimensions : probabilité et impact. Les risques hautement prioritaires incluent généralement : les risques liés aux données (qualité des données d’entraînement, traitement de données personnelles, violations de conservation des données), les risques de prise de décision (sorties biaisées affectant les droits ou l’accès aux services des individus), les risques opérationnels (défaillances du système IA perturbant les processus métier critiques), et les risques de conformité (lacunes dans la documentation ou la gouvernance créant une exposition réglementaire). Une évaluation structurée doit classifier chaque système selon ces catégories, attribuer des responsabilités et définir les contrôles requis pour ramener chaque risque à un niveau acceptable.
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Pourquoi la traçabilité est-elle importante dans la gestion des risques IA ?
La traçabilité dans la gestion des risques IA signifie être capable de reconstituer, pour toute décision ou sortie pilotée par l’IA, exactement quelles entrées ont été utilisées, quelle version du modèle était active, quelles approbations de gouvernance étaient en place, et qui avait la responsabilité de supervision au moment considéré. La traçabilité est essentielle pour trois raisons : la conformité réglementaire (l’Article 12 de l’AI Act exige que les systèmes à haut risque maintiennent des journaux automatiques d’exploitation), l’investigation des incidents (sans trace, les organisations ne peuvent pas identifier la cause première des défaillances IA ni démontrer l’absence de négligence), et la défensabilité juridique (dans les litiges ou procédures réglementaires, un historique complet de gouvernance est une protection critique). Construire la traçabilité dès le départ est significativement moins coûteux que de la reconstruire après coup.
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Comment les organisations peuvent-elles obtenir une visibilité de bout en bout sur leur paysage de risques IA ?
La visibilité de bout en bout sur les risques IA nécessite d’intégrer trois perspectives dans une vue unique et cohérente :
(1) La visibilité des actifs – connaître chaque système IA dans l’organisation, son fournisseur, ses flux de données et sa classification réglementaire ;
(2) La visibilité des risques – comprendre le profil de risque de chaque système, les contrôles en place et les actions correctives ouvertes ;
(3) La visibilité de la conformité – connaître le statut de conformité actuel de chaque système par rapport à ses obligations réglementaires applicables, et l’état des preuves pour tout audit à venir.
Les organisations qui atteignent cette vue intégrée peuvent prendre des décisions éclairées sur les investissements IA, la sélection des fournisseurs et la tolérance au risque – plutôt que de découvrir leur exposition uniquement lorsque des problèmes surgissent.