EY désigne l’organisation mondiale des sociétés membres d’Ernst & Young Global Limited, et peut désigner une ou plusieurs de ces sociétés membres, lesquelles sont toutes des entités juridiques distinctes. Ernst & Young Global Limited, société à responsabilité limitée par garanties du Royaume‑Uni, ne fournit aucun service aux clients.
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Les services de gestion des risques liés aux technologies de l’information d’EY assurent le maintien de la confiance envers les données et les systèmes informatiques au moyen d’audits et de contrôles qui permettent d’améliorer la performance et la performance des entreprises.
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Comprendre le contexte de l’évaluation de l’IA
Selon l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE), en janvier 2025, les décideurs de près de 70 pays ont mis en œuvre plus d’un millier d’initiatives en matière de politiques publiques en IA, y compris des lois, des règlements, des initiatives volontaires et des accords. Bon nombre de ces initiatives comprennent divers types d’évaluations de l’IA. Ces évaluations peuvent essentiellement être regroupées en trois catégories :
- Les évaluations de la gouvernance, qui permettent de déterminer si les politiques, les processus et les ressources appropriées en matière de gouvernance d’entreprise sont en place pour gérer un système d’IA, y compris les risques, la pertinence et la fiabilité de ce système.
- Les évaluations de la conformité, qui permettent de déterminer si le système d’IA d’une organisation est conforme aux lois, aux règlements, aux normes ou à d’autres exigences des politiques pertinentes.
- Les évaluations de la performance, qui mesurent la qualité de la performance des fonctions de base d’un système d’IA, comme l’exactitude, la non‑discrimination et la fiabilité. Elles utilisent souvent des mesures quantitatives pour évaluer des aspects précis du système d’IA.
Même avec ces trois nouveaux types d’évaluations, il peut y avoir des variations importantes dans la qualité de l’évaluation. Pour remédier à ces lacunes, nous recommandons que toutes les évaluations de l’IA comportent les caractéristiques suivantes :
- Caractéristiques des éléments à évaluer et raison de l’évaluation : Un cadre d’évaluation de l’IA efficace comportera un objectif commercial ou politique, une portée et un objet clairement définis et énoncés.
- Méthode claire : Des méthodes et des critères appropriés déterminent la façon dont un objet est évalué, et il est essentiel que des évaluations de l’IA similaires aient recours à des approches clairement définies et cohérentes. Certaines évaluations, par exemple, peuvent comprendre des opinions ou des conclusions explicites, alors que d’autres ne peuvent fournir qu’un résumé des procédures mises en œuvre. La cohérence, combinée à une terminologie claire, permet aux utilisateurs de comparer les résultats de l’évaluation et de comprendre la façon dont ils ont été obtenus.
- Qualifications appropriées des personnes qui procèdent à l’évaluation : Le choix du fournisseur de l’évaluation est crucial et exerce une influence directe sur la crédibilité, la fiabilité et l’intégrité globale du processus. Les principales considérations relatives à la sélection des fournisseurs d’évaluation comprennent la compétence et les qualifications, l’objectivité et la responsabilité professionnelle.