Questions les plus fréquentes​

Cette liste de question regroupe les préoccupations les plus fréquentes en terme de protection des données, explicabilité des modèles, mitigation des biais, supervision humaine.

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Gouvernance

Non. Notre IA est supervisée : aucune décision n’est appliquée sans validation humaine. Dans certains cas fortement encadrés, comme l’analyse prédictive, l’IA dispose d’une certaine autonomie pour effectuer ses projections, mais ces décisions n’amènent en aucun cas à des actions concrètes. Dans tous les cas, les résultats sont présentés sous forme de rapports/tableaux pour revue et approbation.

Oui. Les responsabilités couvrent la fourniture, l’intégration/déploiement, l’exploitation et l’audit. Les équipes sécurité et data déterminent le périmètre, les contrôles et la traçabilité à chaque phase.

Oui. Une documentation méthodologique décrivant le pipeline de préparation des données, les contrôles, les métriques de validation et les règles d’exploitation est disponible a posteriori en cas d’audit.

Données d'entrée, confidentialité & apprentissage

Par défaut, les identifiants directs (nom, prénom, email, etc.) sont exclus des processus d’entraînement. Nous appliquons minimisation, anonymisation/pseudonymisation et masquage selon les besoins.

Non. Les outputs (résultats IA) ne sont pas réutilisés pour l’entraînement. Les sorties sont watermarkées (visibles ou métadonnées) pour assurer l’origine et l’intégrité.

Un mix adapté :

  • Rule‑based (formats, valeurs manquantes, outliers),
  • ML (doublons, référentiels invalides, anomalies en séries temporelles, analyse prédictive)
  • NLP (cohérence de contenus),
  • Recommandation (actions correctives).

Les données sont hébergées dans la région choisie, avec options de réplication et séparation logique des environnements (dev/test/qualif/prod).

Sécurité des modèles & opérations IA

Contrôles RBAC, MFA, bastion pour l’admin, journalisation, segmentation réseau (WAF, IPS, NSG/VNet), et tests adversariaux (inputs malveillants, data poisoning).

Oui. Corrélation SIEM, détection d’anomalies d’usage et de trafic sortant ; alertes sur exports massifs.

Non. Nous utilisons des données fictives/anonymisées, avec masquage/pseudonymisation si nécessaire.

Oui. Logs détaillés : accès, API, infra, usage ressources, événements entraînement/inférence, métriques de performance. Rétention des logs jusqu’à 6 mois, accessibles sur demande.

Qualité, robustesse, biais & métriques

Validation humaine systématique, error analysis, seuils/règles métier, contrôle des fausses alertes et revue croisée par les équipes data/business.

Selon le cas : précision, rappel, F1‑score, tests d’adéquation, , indicateurs de stabilité, erreur absolue / quadratique moyenne

Oui. Scénarios adversariaux intégrés au cycle de test : validation des inputs, détecteurs d’anomalies, robustesse aux manipulations ciblées.

Régularisation, validation croisée, jeux de données diversifiés, monitoring en exploitation et réévaluation périodique.

Explicabilité, transparence & supervision humaine

Oui. Nous publions les facteurs influents, le contexte et les règles ayant conduit aux résultats ; les décisions restent humaines et traçables.

L’IA ne déploie aucune action sans revue humaine et conformité aux règles métier ; les processus d’approbation sont formalisés.

Oui. Watermark visible ou métadonnées ; les sorties peuvent être auditables et systématiquement reliées aux entrées/pipelines.

Confidentialité, rétention & fin de contrat (IA)

Selon besoin. Les logs et traces de performance/inférence sont conservés jusqu’à 6 mois. Les outputs ne sont pas ré‑utilisés pour l’entraînement.

Rotation de la clé disque puis suppression complète de l’environnement (données, backups, logs) via un processus formalisé ; inactives ≤ 90 jours.

Oui. Export et effacement sélectif possibles, avec traçabilité et journalisation.

Conformité, privacy by design & formation

Minimisation, anonymisation/pseudonymisation, masquage, RBAC, rétention contrôlée ; guidelines pour développeurs et plan d’incident.

Formations régulières (sécurité, risques IA), veille sur menaces (biais, adversarial), workshops pratiques, chartes et politiques internes.

Oui. Politiques internes de Responsible AI : équité, transparence, privacy, supervision humaine, traçabilité et non‑réutilisation des outputs.

Intégration IA dans le SI & opérations

RBAC et MFA pour l’accès aux modules IA ; fédération IdP (SAML/OIDC) ; journalisation SIEM sur les APIs et pipelines IA.

WAF activé, IPS sur pare‑feu, segmentation par NSG/VNet, DDoS ; accès admin via bastion ; surveillance 24/7.

Évaluations périodiques, mises à jour contrôlées (qualif/staging), approbations avant production ; pas de ré‑utilisation des outputs pour l’entraînement.

Onboarding IA (parcours type)

  • Workshop IA & sécurité (résidence, classification, risques),
  • Paramétrage IAM (RBAC/MFA, fédération IdP),
  • SIEM & alerting (corrélation, signaux IA),
  • Données & privacy (minimisation, anonymisation),
  • Tests IA (qualité, adversarial, métriques),
  • Go‑live (bastion, segmentation, WAF/IPS, supervision).
  • Règles : intégrité de format, anomalies simples, outliers typés.
  • ML : doublons, référentiels, irrégularités temporelles, corrélations complexes.
  • NLP : cohérence sémantique, détection de contenu incohérent, classification textuelle.

Restitution factorisée (variables influentes, seuils), contexte, justifications, journal (ID de corrélation), et recommandations opérationnelles.