Mise en conformité AI Act

L'intelligence artificielle s’intègre progressivement dans les entreprises, souvent de manière discrète : assistants à la rédaction, outils de support client, tri des demandes, analyse documentaire, génération de contenu ou encore fonctionnalités “IA” intégrées aux logiciels du quotidien.

Le souci, c’est que ces usages se multiplient bien plus vite que la gouvernance ne suit : données sensibles utilisées dans des outils externes, décisions basées sur des résultats non vérifiés, absence de traçabilité, ou encore fournisseurs mal évalués.

Dans ce contexte, l’AI Act ne doit pas être vu comme une contrainte théorique, mais comme une opportunité de reprendre le contrôle sur les usages de l’IA et d’en limiter les risques, surtout quand elle impacte des personnes, des décisions ou des obligations réglementaires.

Autre constat essentiel : une PME n’a pas besoin d’un programme de conformité complexe ou anxiogène.

Ce dont elle a réellement besoin, c’est d’un cadre simple, compréhensible et directement applicable, capable d’encadrer les usages de l’IA sans freiner l’innovation.

L’enjeu n’est pas de remplir des cases, mais de pouvoir répondre clairement à trois questions essentielles : qui utilise quoi, pour quel usage, et avec quelles données ? Ensuite, il s’agit de mettre en place les règles de base pour sécuriser l’activité : validation humaine, confidentialité, documentation minimale, critères fournisseurs, gestion des incidents.

Très concrètement, nous accompagnons les organisations dans l’identification, le cadrage et la documentation de leurs usages d’IA afin de répondre aux exigences de l’AI Act avec pragmatisme. Nous commençons par cartographier les usages (y compris les pratiques “officieuses”), nous évaluons les niveaux de risque, puis nous construisons une gouvernance légère : politique d’usage, règles sur les données autorisées ou interdites, procédures de validation, exigences à intégrer dans vos achats ou contrats, et un plan de sensibilisation adapté à vos équipes (AI literacy).

Notre approche repose sur un principe clair : si la maturité numérique de l’organisation est insuffisante (qualité des données, flou dans les processus, manque de traçabilité), nous commençons par consolider les bases avant d’aller plus loin dans l’intégration de l’IA.

Quelques exemples concrets :

• une entreprise qui sécurise l’usage d’un chatbot client grâce à un cadre défini pour les données, une supervision humaine et une documentation claire ;

  
  

• une PME qui met fin à l’usage non encadré de l’IA (“shadow AI”) en définissant une politique claire, des outils autorisés et des règles de confidentialité simples ;

• une équipe RH qui abandonne un usage jugé trop risqué, pour le remplacer par une alternative conforme et maîtrisée.
  
  L’objectif n’est pas de freiner l’IA, mais de l’utiliser de manière responsable, transparente et durable, pour avancer sereinement, sans créer de dette réglementaire.