Les logiciels de gouvernance de l'IA aident les organisations à gérer les politiques, les contrôles, la documentation, la classification des risques, les flux de travail de révision et les preuves d'audit nécessaires aux systèmes d'intelligence artificielle. La plateforme Smart Integrity prend en charge l'inventaire des systèmes d'IA, la classification des risques, la gouvernance des modèles, les flux de travail d'audit, la révision de la documentation et la conformité réglementaire de l'IA.

Une plateforme de conformité IA aide les équipes à organiser les systèmes IA, à classer les risques, à documenter les contrôles, à attribuer des tâches d'examen et à préparer des preuves pour des examens internes ou réglementaires. SIP connecte la documentation IA provenant d'outils tels que Confluence et SharePoint avec des flux de travail de gouvernance et des rapports prêts pour l'audit.

Les logiciels d'audit d'IA aident les organisations à collecter, organiser et examiner les preuves relatives aux systèmes d'IA. SIP prend en charge les flux de travail d'audit en reliant la documentation source, les informations sur les modèles, les questionnaires de risque, les étapes d'examen humain et les enregistrements de conformité sur une seule plateforme.

Les logiciels d'inventaire d'IA aident les organisations à créer et à maintenir une liste des systèmes d'IA utilisés dans toute l'entreprise. Le SIP prend en charge les flux de travail d'inventaire d'IA en connectant la documentation existante, en identifiant les détails du système et en aidant les équipes à suivre le but, la propriété, le niveau de risque et l'état de l'examen.

Les systèmes d'IA à haut risque devraient porter le marquage CE pour indiquer leur conformité au présent règlement, afin qu'ils puissent circuler librement sur le marché intérieur. Pour les systèmes d'IA à haut risque intégrés dans un produit, un marquage CE physique devrait être apposé et peut être complété par un marquage CE numérique. Pour les systèmes d'IA à haut risque fournis uniquement sous forme numérique, un marquage CE numérique devrait être utilisé. Les États membres ne devraient pas créer d'obstacles injustifiés à la mise sur le marché ou à la mise en service de systèmes d'IA à haut risque qui sont conformes aux exigences établies dans le présent règlement et qui portent le marquage CE. Avant de commencer, vous devez déterminer si votre IA est “ à haut risque ”. Catégories de l'Annexe III : Comprend l'IA pour le recrutement (tri de CV), la notation de crédit, l'éducation (notation) ou les infrastructures critiques. Produits de l'Annexe I : Si votre IA est un composant de sécurité d'un produit nécessitant déjà un marquage CE (par exemple, les dispositifs médicaux ou les machines), elle est automatiquement considérée comme à haut risque.

Pour réussir l'évaluation, votre gouvernance de l'IA doit prouver sa conformité dans ces domaines :

1. Système de gestion des risques (article 9) : Un processus continu d'identification et d'atténuation des risques.

2. Gouvernance des données (article 10) : Prouver que les données relatives à la formation et aux tests sont “pertinentes, représentatives et exemptes d'erreurs”.”

3. Documentation technique (article 11 et annexe IV) : Un dossier volumineux (souvent plus de 200 pages) détaillant l'architecture, les algorithmes et la consommation d'énergie.

4. Contrôle humain (article 14) : Concevoir l'interface utilisateur de manière à ce qu'un humain puisse “arrêter” ou neutraliser l'IA à tout moment.

La façon dont vous obtenez la note dépend du cas d'utilisation spécifique de votre IA : Contrôle interne (auto-évaluation) : Pour la plupart des systèmes de l'annexe III (comme les outils de gestion des ressources humaines ou de crédit), vous pouvez effectuer l'évaluation vous-même, à condition de respecter les “normes harmonisées” (comme la norme ISO 42001).

Évaluation par un tiers (organisme notifié) : Obligatoire pour l'identification biométrique ou si vous ne suivez pas des normes harmonisées. Vous devez faire appel à un “organisme notifié” agréé par l'UE pour contrôler votre technologie.

Une fois la conformité prouvée, vous signez un document juridique officiel (la DoC) attestant que votre système est conforme à la loi sur l'IA et à d'autres lois européennes pertinentes (comme la loi sur la cyber-résilience). Avec cette signature, vous assumez l'entière responsabilité juridique.

Apposition du marquage CE (art. 48) Produits numériques : Pour les SaaS, le marquage CE doit être visible dans l'interface numérique (par exemple, sur l'écran de connexion ou dans la section “À propos”).

Produits physiques : S'ils sont intégrés dans le matériel, ils doivent figurer sur le produit ou l'emballage.

Numéro d'identification : si un organisme notifié est intervenu, son numéro d'identification à 4 chiffres doit figurer à côté du logo CE.

Enregistrement dans la base de données de l'UE Avant que l'IA ne soit mise en service, vous devez enregistrer le fournisseur et le système dans la base de données officielle de l'UE pour les systèmes d'IA à haut risque.

1. 2 août 2026 : il s'agit de la “date butoir”. Après cette date, tout nouveau système d'IA à haut risque mis sur le marché devra porter un marquage CE.

2. Le goulot d'étranglement de l“”organisme notifié" : Si vous avez besoin d'un audit par un tiers, commencez dès maintenant. Dès le début de l'année 2026, les délais d'attente dépasseront 12 mois en raison d'une pénurie d'auditeurs autorisés.

D'un point de vue juridique, la gouvernance de l'IA prévue par la loi sur l'IA est un système obligatoire de contrôles internes et de responsabilités conçu pour garantir la sécurité, la transparence et la conformité de l'intelligence artificielle tout au long de son cycle de vie. La surveillance de l'IA passe de directives éthiques volontaires à un cadre contraignant de “sécurité des produits”, exigeant des organisations qu'elles maintiennent une gestion rigoureuse des risques, des normes de qualité des données et une surveillance humaine. Pour les systèmes “à haut risque”, cette gouvernance est la condition juridique préalable à l'obtention d'un marquage CE, impliquant des pistes d'audit permanentes et une documentation technique pour prouver l'alignement réglementaire. En fin de compte, elle sert de “système d'exploitation” opérationnel qui relie la responsabilité de l'entreprise à la transparence technique afin de prévenir les dommages algorithmiques et les pénalités financières massives.

La loi européenne sur l'IA et le RGPD constituent des cadres parallèles : alors que le RGPD protège la confidentialité des données à caractère personnel, la loi sur l'IA s'applique comme une législation sur la sécurité des produits pour les systèmes eux-mêmes. Ces deux cadres se recoupent largement dans des domaines à haut risque tels que la prise de décision automatisée, où les entreprises doivent souvent réaliser à la fois une analyse d'impact relative à la protection des données (AIPD) et une analyse d'impact relative aux droits fondamentaux (AIDF). Il est essentiel de noter que la loi sur l'IA prévoit une “ exception ” spécifique autorisant le traitement de données sensibles afin de détecter et de corriger les biais algorithmiques, ce qui est par ailleurs interdit par le RGPD. La conformité n'est pas une question de “ l'un ou l'autre ” : pour éviter des amendes pouvant atteindre 71 % du chiffre d'affaires en 2026, les organisations doivent s'assurer que leur gouvernance en matière d'IA respecte simultanément ces deux réglementations.

En vertu de la loi sur l'IA, les chatbots doivent être conçus de manière à informer immédiatement les utilisateurs qu'ils interagissent avec une IA, afin de garantir la transparence dès la première interaction. Si le système génère du texte, des images ou du son synthétiques, ce contenu doit être marqué dans un format lisible par une machine afin de rester détectable en tant que produit par une IA. En outre, si votre chatbot utilise la reconnaissance des émotions pour ajuster ses réponses en fonction de l'humeur de l'utilisateur, cette capacité spécifique doit être clairement divulguée. Le non-respect de ces normes de transparence avant la date limite d'août 2026 peut entraîner des amendes importantes pouvant aller jusqu'à 15 millions d'euros ou 3% du chiffre d'affaires mondial.

La loi européenne sur l'IA établit une structure d'amendes à plusieurs niveaux, les violations les plus graves impliquant des pratiques d'IA interdites pouvant atteindre 35 millions d'euros ou 7% du chiffre d'affaires annuel mondial. En cas de non-respect des obligations “à haut risque” ou des règles de transparence, les entreprises s'exposent à des sanctions pouvant atteindre 15 millions d'euros ou 3% du chiffre d'affaires, tandis que la communication d'informations trompeuses aux autorités de réglementation peut coûter jusqu'à 7,5 millions d'euros. Pour protéger l'innovation, la loi applique le principe de l'amende la moins élevée pour les PME et les startups, ce qui garantit que les amendes sont proportionnelles à la taille de l'entreprise.

Les entreprises situées en dehors de l'UE se demandent si elles sont concernées simplement parce que leur production est utilisée par quelqu'un dans l'UE (la réponse est presque toujours oui).

Un inventaire des systèmes d'IA est un enregistrement structuré des systèmes d'IA, des modèles, des cas d'utilisation, des propriétaires, de la documentation, des niveaux de risque et de l'état de conformité. Il aide les organisations à comprendre où l'IA est utilisée et quels systèmes peuvent nécessiter un examen plus approfondi, des contrôles ou une documentation supplémentaire.

La classification des risques liés à l'IA est le processus de catégorisation des systèmes d'IA par niveau de risque en fonction de leur objectif, de leur cas d'utilisation, de leur impact et des exigences réglementaires. Le SIP prend en charge les flux de travail de classification des risques liés à l'IA pour les systèmes d'IA interdits, à haut risque, à risque limité et à risque minimal.

Le logiciel de conformité IA soutient les flux de travail de l'IA Act européen en aidant les équipes à classifier les systèmes d'IA, à documenter les contrôles de risque, à gérer les preuves de supervision humaine, à préparer la documentation technique, à organiser les enregistrements d'audit et à examiner les exigences des systèmes d'IA à haut risque.

Les outils de gouvernance de l'IA soutiennent la gouvernance des modèles en aidant les équipes à documenter le but du modèle, les sources de données, les contrôles techniques, les évaluations des risques, la propriété, les approbations, les besoins de surveillance et les décisions d'examen. SIP connecte ces enregistrements aux flux de travail de conformité plus larges.

La gestion des risques liés aux modèles pour les systèmes d'IA consiste à identifier, évaluer, maîtriser et surveiller les risques qui peuvent découler de la conception du modèle d'IA, de la qualité des données, du déploiement, des biais, des performances ou des utilisations abusives. SIP prend en charge la gestion des risques liés aux modèles grâce à des questionnaires de risque, à la révision de la documentation et à des flux de travail de tâches.