ETIA

Contexte et enjeu

Structurer l’observation et la qualification des erreurs de systèmes d’IA pour éclairer leur évaluation et la gestion des risques. Le dossier public reste limité à cet objectif général.

Démonstration

Décisions clés

• Distinguer les observations, leur qualification et les décisions qui en découlent.
• Documenter les limites d’interprétation des évaluations.
• Préserver la traçabilité du travail sans exposer les mécanismes internes.

Contribution : de l’évaluation à l’amélioration

1. Périmètre et point de départ

   Délimiter les usages IA, les actifs concernés et les erreurs à qualifier.

2. Analyse et évaluation

   Évaluer les impacts et prioriser les risques liés aux erreurs, aux données et à l’exploitation.

3. Décisions de traitement

   Tenir un registre des risques et consigner les décisions de réduction, d’acceptation et les actions restant à conduire.

4. Remédiation et mise en œuvre

   Corriger les faiblesses relevées et relier les actions au registre et aux constats d’audit.

5. Contrôles, retests et preuves

   Vérifier les corrections, l’intégrité et les comportements attendus par des tests identifiés.

6. Résiduel et amélioration

   Suivre les tendances, les régressions et le résiduel ; réexaminer les choix à chaque évolution.

Résultats et livrables

Une chaîne d’évaluation, de traitement, de remédiation et de suivi des erreurs IA. La mesure et la traçabilité permettent de documenter les décisions et l’amélioration.

10

risques dans le registre

6/10

risques avec mitigation déclarée implémentée

26/26

fichiers de tests annoncés réussis

État documentaire historique : registre du 28 juin et synthèse du 2 juillet 2026. Les 6/10 décrivent un état de traitement déclaré ; les 26/26 décrivent la suite de tests rapportée. Ces indicateurs ne mesurent pas une réduction globale du risque. Les tests n’ont pas été réexécutés pour cette présentation.

Livrables

• Cadre général d’évaluationDisponibilité à convenir
• Documentation de test et de validationDisponibilité à convenir
• Restitution des observations et de leurs limitesDisponibilité à convenir

Cadres et outils

• Évaluation des systèmes d’IA
• Traçabilité
• Gestion des risques
• Sécurité dès la conception

Périmètre public

Travaux de R&D personnelle sur l’évaluation des systèmes d’IA. Le périmètre public couvre l’objectif et les contributions générales. Les mécanismes internes et les éléments différenciants restent confidentiels.

Dernière revue : 25 octobre 2026