Exigences de la norme ISO/IEC 42001 version 2023

Système de management de l’intelligence artificielle (SMIA)

Les exigences de la norme sont dans les articles 4 à 10 et dans l'annexe A, voir le détails et des commentaires des exigences de l'ISO 42001 version 2023

Article 4 – Contexte

Objectif : comprendre pourquoi et comment l’IA est utilisée dans l’organisation.

Exigences :

• 4.1 Compréhension de l’organisme et de son contexte
  Identifier les enjeux internes et externes qui influencent les systèmes d’IA (technologiques, éthiques, réglementaires, sociétaux…).

• 4.2 Parties prenantes et besoins
  Identifier les parties intéressées (clients, utilisateurs, autorités, employés) et leurs attentes en matière d’IA responsable.

• 4.3 Définition du domaine d'application du SMIA
  Spécifier quelles activités, produits, processus et technologies IA sont inclus dans le système.

• 4.4 Système de management de l’IA
  Mettre en place, documenter et entretenir le SMIA, incluant ses interactions avec d’autres systèmes (qualité, sécurité, etc.).

Article 5 – Leadership

Objectif : engager la direction dans une gouvernance responsable de l’IA.

Exigences :

• 5.1 Leadership et engagement
  La direction doit démontrer son implication et son soutien au SMIA.

• 5.2 Politique IA
  Définir une politique qui précise les valeurs éthiques, la conformité, la transparence, la sécurité et la qualité attendues pour l’IA.

• 5.3 Rôles, responsabilités et autorités
  Désigner clairement les responsabilités en matière d’IA (ex. : responsable gouvernance IA, responsable des données, etc.).

Article 6 – Planification

Objectif : anticiper les risques et planifier les actions de maîtrise.

Exigences :

• 6.1 Actions face aux risques et opportunités
  Identifier, apprécier et traiter les risques liés à l’IA :

  • biais algorithmiques,

  • non-conformité réglementaire,

  • atteinte à la vie privée,

  • dérive éthique,

  • défaillance technique ou sécurité.

• 6.2 Objectifs et planification
  Définir des objectifs mesurables liés à la performance, la sécurité, la fiabilité et l’explicabilité des IA.

• 6.3 Planification des modifications
  Gérer les changements dans les systèmes IA (nouvelles versions, jeux de données, algorithmes…).

Article 7 – Support

Objectif : fournir les ressources, compétences et outils nécessaires.

Exigences :

• 7.1 Ressources
  Affecter les moyens humains, technologiques et financiers pour le SMIA.

• 7.2 Compétences
  Assurer que les équipes IA sont qualifiées (éthique, réglementation, données scientifiques, cybersécurité).

• 7.3 Sensibilisation
  Sensibiliser l’ensemble du personnel aux impacts et obligations liés à l’IA.

• 7.4 Communication
  Définir les modalités de communication interne/externe (ex. : transparence des décisions IA).

• 7.5 Documentation
  Créer et maintenir à jour la documentation du SMIA : politiques, procédures, registres, traçabilité des modèles IA.

Article 8 – Réalisation

Objectif : encadrer le cycle de vie complet des systèmes d’IA.

Exigences :

• 8.1 Planification et maîtrise opérationnelles
  Définir les processus nécessaires au développement, au déploiement et à la supervision des IA.

• 8.2 Appréciation des risques IA
  Inclure :

  • validation et vérification des modèles,

  • gestion des données d’entraînement/test,

  • évaluation des biais,

  • contrôle qualité des sorties IA.

• 8.3 Traitement des risques IA
  Suivre les performances après déploiement, détecter les dérives, mettre à jour les modèles.

• 8.4 Appréciation de l'impact du système d'IA
  Imposer aux partenaires IA des critères équivalents de gouvernance et de conformité.

Article 9 – performances

Objectif : vérifier que le SMIA est efficace et performant.

Exigences :

• 9.1 Surveillance, mesure, analyse et évaluation
  Définir des indicateurs de performance (KPIs) : fiabilité, précision, transparence, satisfaction utilisateur.

• 9.2 Audit interne
  Réaliser régulièrement des audits du SMIA.

• 9.3 Revue de direction
  La direction évalue périodiquement la conformité, l’efficacité et l’adéquation du SMIA.

Article 10 – Amélioration

Objectif : garantir l’amélioration continue.

Exigences :

• 10.1 Amélioration continue
  Revoir les politiques, procédures et modèles IA pour les améliorer en continu.

• 10.2 Non-conformité et action corrective
  Identifier les non-conformités, déterminer les causes premières et appliquer des actions correctives.

Annexe A 

Objectifs de mesure de référence et mesures

Objectif : détailler des mesures spécifiques pour la gestion des risques liés à l’IA, tels que la transparence, l’équité, la sécurité, la confidentialité et la robustesse des systèmes d’IA.

Annexe B

Guide de mise en oeuvre des mesures IA

Objectif : informations pour soutenir la mise en oeuvre des mesures de l'annexe A

La norme ISO/IEC 42001 version 2023 apporte une série d’avantages stratégiques, organisationnels, opérationnels, éthiques, sociétaux, réglementaires, de conformité, économiques, d'image et de réputation aux organisations qui développent, utilisent ou intègrent l’intelligence artificielle (IA).

Les avantages de la norme ISO/IEC 42001:2023

1. Avantages stratégiques

• Leadership en IA responsable : permet à l’organisation de se positionner comme un acteur fiable et éthique dans le domaine de l’intelligence artificielle.
• Différenciation concurrentielle : les entreprises certifiées ISO 42001 se démarquent sur le marché grâce à une IA gouvernée, traçable et conforme.
• Confiance des clients et partenaires : la certification renforce la crédibilité et la transparence vis-à-vis des clients, investisseurs et autorités.
• Alignement avec les réglementations (AI Act européen) : facilite la conformité légale future, car la norme reprend les principes de gouvernance exigés par les régulations IA.

2. Avantages organisationnels

• Cadre de gouvernance structuré : fournit une méthodologie claire pour organiser la gestion des projets et systèmes IA.
• Clarification des rôles et responsabilités : définit précisément qui fait quoi (développeurs, responsables éthiques, managers données, direction, etc.).
• Meilleure maîtrise du cycle de vie IA : encadre toutes les étapes (conception, validation, déploiement, surveillance, mise à jour, retrait).
• Intégration avec les autres systèmes de management (ISO 9001, ISO 27001, ISO 27701) : facilite une gestion cohérente qualité-sécurité-éthique dans une approche globale.

3. Avantages opérationnels

• Réduction des incidents IA : en identifiant et traitant les biais, erreurs ou dérives, l’organisation évite des défaillances coûteuses.
• Amélioration de la qualité des modèles : les exigences de validation et de test garantissent des IA plus robustes et performantes.
• Optimisation des processus IA : la standardisation réduit les duplications, les coûts et les délais de développement.
• Gestion efficace des fournisseurs et partenaires IA : imposition de critères de qualité et conformité tout au long de la chaîne.

4. Avantages éthiques et sociétaux

• Prévention des biais et discriminations : la norme impose des méthodes de détection, d’évaluation et de correction des biais algorithmiques.
• Protection des droits humains et de la vie privée : cohérence avec le RGPD et les principes de respect de la vie privée dès la conception.
• Transparence et explicabilité des décisions IA : oblige à documenter et à rendre compréhensible le fonctionnement des algorithmes.
• Contribution à une IA de confiance : participe à l’acceptabilité sociale et à la responsabilité des technologies IA.

5. Avantages réglementaires et de conformité

• Anticipation des obligations légales (AI Act, RGPD, etc.) : la norme s’aligne sur les principes de gouvernance du futur cadre européen de régulation IA.
• Réduction des risques juridiques : les politiques de contrôle et traçabilité réduisent la probabilité de litiges ou sanctions.
• Facilite la certification ou les audits externes : les preuves exigées par la norme structurent déjà la documentation nécessaire aux régulateurs.

6. Avantages économiques

• Optimisation des coûts IA : moins d’erreurs, moins de réparations, meilleure efficacité des ressources.
• Amélioration du ROI des projets IA : grâce à une gouvernance rigoureuse, les projets réussissent plus souvent et plus durablement.
• Accès à de nouveaux marchés : de plus en plus d’appels d’offres publics et privés exigent des garanties ISO pour l’IA.

7. Avantages en matière d’image et de réputation

• Crédibilité accrue auprès des parties prenantes : certification perçue comme gage de sérieux et de maîtrise de l’IA.
• Communication éthique et transparente : valorise l’entreprise auprès du public, des médias et des régulateurs.
• Attractivité renforcée : attire talents, clients et partenaires sensibles à l’IA responsable.