IA de confiance

Cartographier les exigences applicables et mettre en œuvre une conformité pragmatique à l’EU AI Act, avec une évaluation structurée de vos cas d’usage.

• Cartographie de la réglementation IA.
• Évaluation de préparation à l’EU AI Act.
• Mise en œuvre de la conformité à l’EU AI Act.
• Évaluation des cas d’usage IA.

Préparer et réussir vos démarches d’attestation et de certification, en construisant les preuves et le système de management nécessaires (étiquetage, ISO 42001, ISO 5259).

• Label IA.
• Évaluation de préparation à l’ISO 42001.
• Conception et mise en œuvre de l’ISO 42001.
• Certification ISO 42001.
• Évaluation de préparation à l’ISO 5259.
• Conception et mise en œuvre de l’ISO 5259.
• Certification ISO 5259.

Identifier les vulnérabilités, se préparer aux scénarios de crise et investiguer les incidents IA pour restaurer la confiance, réduire l’impact et renforcer durablement vos dispositifs.

• Évaluation des vulnérabilités IA.
• Gestion de crise IA.
• Enquête sur les incidents IA et rétablissement.
• Exercice de simulation pour le Conseil d’administration : crise IA.
• Due diligence IA des tiers.

Sécuriser les fondations data : évaluer la maturité, tester la qualité/intégrité, et vérifier la conformité de la gestion des données pour des cas d’usage IA fiables et conformes.

• Évaluation de la maturité de préparation des données à l’IA.
• Tests de qualité et d’intégrité des données pour l’IA.
• Évaluation de conformité de la gestion des données pour l’IA.

Tester, challenger et auditer vos systèmes et modèles d’IA pour démontrer leur robustesse, leur équité et leur performance, et sécuriser vos décisions d’investissement (ROI).

• Tests de pré-évaluation du modèle d’IA (ex. EU AI Act).
• Tests des systèmes et modèles d’IA.
• Sélection des cas d’usage IA et évaluation du ROI.
• Entraînement du modèle d’IA et évaluation de l’équité.
• Audit IA.

Établir un diagnostic clair de votre maturité IA (gouvernance, risques, conformité, data, MLOps, sécurité, éthique) pour prioriser et accélérer le passage à l’échelle.

• Diagnostic structuré et scorecard par domaine.
• Cartographie des cas d’usage et des priorités (risque/valeur/effort).
• Feuille de route 3–12 mois avec quick wins et trajectoire cible.
• Recommandations d’outillage et d’organisation (modèle opératoire).

Mettre en œuvre une IA plus sobre et durable : organiser la gouvernance, sensibiliser, mesurer l’empreinte, outiller le pilotage et éco-concevoir vos projets IA.

• Gouvernance et parties prenantes.
• Sensibilisation et formation.
• Mesure et outillage.
• Éco-conception des projets d’IA.