Évaluation des Systèmes à Haut Risque : Un Cadre de Vérification de la Loi sur l’IA de l’UE
Un défi central dans la mise en œuvre de la Loi sur l’IA et d’autres règlements pertinents en matière d’IA dans l’UE est le manque d’une approche systématique pour vérifier leurs mandats légaux. Des enquêtes récentes montrent que cette ambiguïté réglementaire est perçue comme un fardeau significatif, entraînant une préparation incohérente à travers les États membres.
Ce document propose un cadre complet conçu pour aider à combler cette lacune en organisant la vérification de la conformité selon deux dimensions fondamentales : le type de méthode (contrôles contre tests) et l’objet de l’évaluation (données, modèles, processus et produit final). De plus, notre cadre cartographie les exigences légales essentielles vers des activités de vérification concrètes, servant de pont vital entre les décideurs et les praticiens, tout en alignant le texte légal avec les normes techniques et les meilleures pratiques.
1. Introduction
Les avancées rapides de l’Intelligence Artificielle (IA) ont créé des opportunités significatives tout en posant de nouveaux défis techniques, organisationnels et réglementaires. Les initiatives réglementaires récentes, notamment la loi sur l’IA de l’UE, introduisent un ensemble complet d’obligations légales pour les systèmes d’IA à haut risque. Cependant, un écart persistant demeure entre ces exigences normatives et les moyens techniques et organisationnels disponibles pour démontrer et vérifier la conformité en pratique.
Ce document se concentre sur les systèmes d’IA à haut risque, qui sont soumis aux obligations les plus étendues selon la loi. Les pratiques prohibées sont interdites, tandis que les systèmes à faible risque sont principalement soumis à des obligations de transparence limitées, largement englobées dans les exigences pour les systèmes à haut risque.
2. Cadre et Méthodologie
Le cadre proposé dans ce document n’a pas pour but d’être complet ou définitif. Il offre plutôt une méthodologie structurée destinée à évoluer avec les orientations réglementaires, les efforts de normalisation et les avancées dans les techniques d’évaluation. Le cadre se construit autour de trois questions directrices :
- Comment les obligations légales peuvent-elles être systématiquement traduites en composants opérationnels qui peuvent être testés, vérifiés ou documentés ?
- Quelles dimensions, artefacts et méthodes d’évaluation sont nécessaires pour soutenir un langage opérationnel partagé ?
- Comment une structure d’évaluation unifiée peut-elle améliorer la comparabilité, la traçabilité et la communication entre les acteurs hétérogènes ?
3. Exemples d’Application
Ce cadre peut être appliqué à des cas d’utilisation concrets. Par exemple, un système d’IA basé sur la détection des cyberattaques dans des véhicules connectés illustre comment les obligations légales peuvent être cartographiées vers des contrôles techniques et des activités de test tout au long du cycle de vie du système. Ce système utilise des techniques d’IA pour analyser le trafic réseau au sein du véhicule et détecter des comportements anormaux associés à des attaques potentielles.
4. Conclusion
Le cadre présenté dans ce document opérationnalise la conformité en établissant des correspondances explicites entre les exigences légales, les normes reconnues et les protocoles d’évaluation. Il vise à soutenir un dialogue transparent et structuré entre les développeurs et les autorités réglementaires, tout en facilitant l’évaluation de la préparation à la conformité à différents stades de développement du système.
Ce document représente une contribution méthodologique et une invitation au développement collaboratif vers un écosystème partagé, adaptatif et en amélioration continue pour une assurance IA digne de confiance.