Les secteurs réglementés opèrent sous des obligations d'audit qui exigent des preuves démontrables du comportement des systèmes. Les systèmes d'IA introduisent un nouveau défi : une exécution non déterministe et opaque, que les contrôles de conformité traditionnels n'ont pas été conçus pour gérer.
L'écart de conformité dans les systèmes d'IA
La conformité logicielle traditionnelle s'appuie sur des systèmes déterministes au comportement prévisible. Les systèmes d'IA, en particulier ceux qui utilisent de grands modèles de langage, ne sont ni déterministes ni pleinement prévisibles. Cela crée un écart fondamental :
- Les journaux ne sont pas des preuves. Modifiables, incomplets et invérifiables. Aucun auditeur ne peut s'appuyer sur une entrée de journal comme preuve d'exécution.
- Le comportement du modèle est opaque. Le même prompt peut produire des sorties différentes selon la température, la version du modèle et les changements côté fournisseur.
- Les pistes d'audit sont rétrospectives. Les pistes d'audit traditionnelles suivent les accès et les modifications. Elles ne capturent pas le contexte d'exécution complet d'une décision d'IA.
- Les plateformes de gouvernance appliquent des politiques, pas des preuves. Les contrôles de politique définissent ce qui devrait se produire. Ils ne prouvent pas ce qui s'est réellement produit.
Ce dont les auditeurs ont réellement besoin
Lorsqu'un audit de conformité examine un système d'IA, l'auditeur a besoin de preuves structurées et vérifiables qui répondent à :
- Quelles entrées ont déclenché la décision ? Le prompt exact, le contexte et les données fournies au modèle.
- Quels paramètres ont régi l'exécution ? Version du modèle, température, limites de tokens et toute contrainte au niveau système.
- Quelle sortie a été produite ? La réponse exacte, y compris les appels d'outils ou les données structurées.
- Cet enregistrement peut-il être vérifié de façon indépendante ? Sans faire confiance au système d'origine, un tiers peut-il confirmer que l'enregistrement n'a pas été altéré ?
Un Certified Execution Record répond aux quatre questions dans un seul artefact à intégrité vérifiable.
Alignement sur les normes
Le format CER de NexArt est conçu pour répondre aux exigences de preuve des principaux référentiels de conformité :
| Référentiel | Exigence pertinente | Comment les CER y répondent |
|---|---|---|
| ISO/IEC 42001 | Auditabilité du système de management de l'IA | Enregistrements d'exécution structurés, à intégrité vérifiable, avec intégrité cryptographique |
| SOC 2 | Intégrité du traitement, sécurité, disponibilité | Formation déterministe des enregistrements, vérification indépendante, preuves scellées |
| NIST AI RMF | Mesure du risque, transparence | Contexte d'exécution complet, provenance vérifiable, artefacts de preuve portables |
| EU AI Act | Auditabilité des systèmes d'IA à haut risque | Preuves d'exécution pouvant être inspectées, vérifiées et archivées de façon indépendante |
Pour une correspondance détaillée, voir Alignement sur les normes.
NexArt fournit des preuves d'exécution. NexArt ne détermine pas si une sortie, une décision ou un flux d'IA est légalement conforme, équitable, correct ou certifié au titre d'un référentiel quelconque. NexArt n'est pas lui-même certifié ISO/IEC 42001, SOC 2 ou EU AI Act.
Secteurs et cas d'usage
Services financiers
Preuves auditables pour le scoring de risque piloté par l'IA, la détection de fraude, les décisions de crédit et les signaux de trading.
Santé
Enregistrements vérifiables pour l'aide à la décision clinique, l'assistance diagnostique et les systèmes de recommandation de traitement.
Juridique et conformité
Preuves d'exécution défendables pour la revue de contrats assistée par IA, la due diligence et l'analyse réglementaire.
Assurance
Enregistrements à intégrité vérifiable pour le traitement des sinistres, les modèles de souscription et les systèmes d'évaluation automatisée.
Parcours de mise en œuvre
- Identifiez les points de décision critiques de l'IA. Cartographiez les exécutions d'IA de votre flux qui nécessitent une auditabilité.
- Instrumentez avec le SDK NexArt. Un seul appel certifyDecision() à chaque point de décision produit un CER complet.
- Demandez une attestation. Pour une assurance supplémentaire, soumettez les CER à un nœud d'attestation afin d'obtenir des reçus signés indépendants.
- Archivez et vérifiez. Exportez les CER sous forme d'artefacts JSON portables. Vérifiez à tout moment via verify.nexart.io ou le SDK.
Cite this definition
"La preuve d'exécution pour l'IA réglementée consiste à produire des enregistrements structurés, à intégrité vérifiable et vérifiables de façon indépendante du comportement des systèmes d'IA, répondant aux exigences d'audit, de conformité et de gouvernance."
, Preuve d'exécution pour l'IA réglementée, NexArt Glossary. https://nexart.io/glossary#execution-evidence-regulated-ai
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À lire aussi
- Alignement sur les normes : correspondance ISO 42001, SOC 2, NIST
- Certified Execution Records : ce que contient un CER
- Certified Decisions : décisions soutenues par des preuves vérifiables
- Auditabilité de l'IA et l'EU AI Act
- Décisions d'IA gouvernées : preuves pour les flux gouvernés