01
Quels systèmes d’IA nécessitent quel niveau de contrôle ?
Classer les cas d’usage selon leur incidence, leur autonomie, la sensibilité des données et les conséquences des décisions, plutôt que d’appliquer un processus unique à tous.
IA, automatisation et optimisation
Gouvernance de l’IA
Définir les responsables des décisions prises par l’IA, les éléments probants requis et la manière dont les systèmes sont contrôlés après leur déploiement.
La gouvernance de l’IA relie les politiques au cycle de vie opérationnel réel des modèles et des applications d’IA. Les organisations doivent savoir quels systèmes existent, ce qu’ils sont autorisés à faire, quelles données ils utilisent, comment ils sont évalués, qui approuve les modifications et quand une intervention humaine est nécessaire.
Nous traduisons ces questions en structures de gouvernance concrètes, inventaires de modèles et d’applications, jalons d’approbation, normes d’évaluation, contrôles d’accès, dispositifs de suivi et flux d’escalade pouvant fonctionner dans plusieurs unités opérationnelles et technologies.
Point de vue de NoèmeXCommencer par rendre le système intelligible : révéler la structure, les contraintes et les variables qui déterminent où le changement peut produire le résultat attendu.
Priorités connexes des dirigeants
Les priorités en matière d’IA dépendent du responsable de la décision, des risques et du résultat opérationnel.
Utilisez ces parcours pour relier les travaux d’IA, d’automatisation et d’optimisation aux dirigeants responsables de la gouvernance, des fondations et de la performance de l’entreprise.
Priorité d’un dirigeant
Chef de l’IA : portefeuille d’IA, gouvernance et valeur
→Priorité d’un dirigeantChef de l’information : architecture, intégration et mise en exploitation
→Priorité d’un dirigeantChef des données : préparation des données, gouvernance et données d’entrée des modèles
→Priorité d’un dirigeantChef de l’exploitation : automatisation, prévision et résultats opérationnels
→Questions auxquelles nous répondons
Les décisions qui structurent les travaux de gouvernance de l’IA
Nous commençons par le processus d’affaires, la décision, les renseignements et les contrôles opérationnels qui entourent le cas d’usage avant de sélectionner les modèles, les plateformes ou les technologies d’automatisation.
02
Qui est responsable du modèle, de l’application et de la décision d’affaires ?
Distinguer la responsabilité technique de la responsabilité d’affaires et définir les pouvoirs décisionnels applicables aux modifications et aux incidents.
03
Quels éléments probants sont requis avant le déploiement ?
Établir des exigences d’évaluation, de documentation, de tests, d’approbation et de surveillance humaine adaptées au cas d’usage.
04
Comment surveiller la performance et les risques ?
Définir les indicateurs de production, la dérive, la qualité, la sécurité, les incidents et les mécanismes d’escalade sur l’ensemble du cycle de vie du système.
Ce que nous livrons
Une capacité conçue pour la production, et non une expérimentation isolée
Le périmètre exact dépend de l’organisation et du cas d’usage, mais les travaux produisent généralement une combinaison des livrables suivants.
01
Cadre de gouvernance de l’IA
Principes, portée, rôles, niveaux de risque, pouvoirs décisionnels et instances de gouvernance de l’IA d’entreprise.
02
Inventaire des systèmes d’IA
Un catalogue structuré des modèles, assistants, automatisations, agents, responsables, données et usages prévus.
03
Jalons de contrôle du cycle de vie
Exigences applicables à la conception, aux tests, à l’évaluation, à l’approbation, au déploiement, aux modifications et au retrait.
04
Normes d’évaluation et de documentation
Éléments probants minimaux en matière de qualité, de risques, de surveillance humaine, de traçabilité et d’acceptation par les secteurs d’affaires.
05
Modèle d’accès et de responsabilisation
Autorisations, séparation des tâches, responsabilités des propriétaires et voies d’escalade.
06
Processus de surveillance et de gestion des incidents
Surveillance de la production, seuils, alertes, fréquence des revues, gestion des incidents et mesures correctives.
Contexte d’entreprise pertinent
Éléments probants et contexte opérationnel issus de travaux de transformation d’entreprise
Le portefeuille ne documente aucun mandat autonome de gouvernance de l’IA. La plateforme mondiale de gouvernance des données illustre des mécanismes de gouvernance à l’échelle de l’entreprise qui sont directement pertinents pour concevoir la gouvernance de l’IA.
Gouvernance d’entreprise à grande échelle70 paysPlus de 4 000 systèmes · Gouvernance fondée sur les rôles
Transformer la gouvernance en rôles, flux de travail et éléments probants, au-delà des politiques
Le client devait normaliser la gouvernance de milliers de systèmes et de parties prenantes réparties géographiquement. NoèmeX a mis en œuvre des accès fondés sur les rôles, des flux de certification des modèles, une gouvernance de la priorisation des fonctionnalités, des mécanismes décisionnels locaux et mondiaux ainsi qu’une validation automatisée. Ces modèles de gouvernance sont pertinents pour le contrôle du cycle de vie de l’IA, même si le mandat n’est pas présenté comme une mise en œuvre autonome de gouvernance de l’IA.
Lire le cas connexeServices connexes
Poursuivre avec la capacité adjacente.
L’IA, l’automatisation et l’optimisation recoupent souvent les travaux portant sur les données, l’analyse, les processus et la gouvernance. Ces pages permettent de cibler chaque capacité tout en explicitant ces relations.
Notre approche
Choisir le mode d’intervention adapté au problème.
Les travaux peuvent commencer par un mandat-conseil ciblé, puis se poursuivre par la mise en œuvre, un soutien intégré, des opérations gérées ou l’exploitation et la maintenance, selon la maturité et le caractère critique de la capacité.
Conseil
Définir la politique de gouvernance, les niveaux de risque, les rôles, les contrôles du cycle de vie et la surveillance de la direction.
En savoir plus →Réalisation de projets
Mettre en œuvre les inventaires, les processus, les exigences en matière de preuves, les contrôles et la surveillance.
En savoir plus →Services gérés
Soutenir les opérations de gouvernance, les revues, la surveillance et l’application continue des politiques.
En savoir plus →Vos personnes-ressources
Échangez directement avec les personnes responsables de ces travaux. Découvrez leur expérience et les possibilités de prise de contact.
Zahra Fathisalout
Fondatrice · Ing., CSP, CMLAI
Gouvernance d’entreprise · Candidate ASC-C.Dir.
Intervient à l’intersection de la stratégie, de la transformation d’entreprise, des données, de l’IA et de la gouvernance, avec une expérience d’ingénierie opérationnelle appliquée aux décisions de transformation complexes.
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Brendan Young
B.Com, Directeur des opérations
Relie la conception de la transformation à la discipline opérationnelle, en s’appuyant sur une expérience de direction en logistique, traitement des commandes et opérations à haut débit.
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Gouvernance de l’IA
Commencer par le problème d’affaires, le flux de travail et la décision à améliorer.
Présentez votre portefeuille d’IA actuel, vos politiques de gouvernance, vos préoccupations en matière de risques et votre modèle de responsabilités. Nos équipes peuvent traduire les politiques en contrôles concrets du cycle de vie, en éléments probants et en responsabilités opérationnelles.
Demande de proposition