AI act : les clés pour mettre votre entreprise en conformité
l'AI Act entrera dans sa phase d'adoption finale de ce mois d'août, êtes-vous prêts ?
Le MLOps apparaît comme une nécessité pour pallier les difficultés lors du passage à l’échelle de l’IA au sein des entreprises : la reproductibilité, le versionning, l'intégration continue... C’était l’objet de l’une des conférence sur l'industrialisation de l'intelligence artificielle dans le cadre de l'Enjeu Day Industrie & Services 2022. Vous n’aviez pas pu y assister ? Retrouvez le replay.

Le MLOps (Machine Learning Operations) n'est pas juste un rôle, c'est aussi une culture qui implique de former tant les équipes de data science que les développeurs.
L'Enjeu Day Industrie & Services 2022 organisé par le Pôle Systematic Paris Région avait pour thématique : "L’innovation technologique au service des enjeux de l’Industrie".Pour l'occasion, Matthieu Boussard, Head de R&D de Craft AI, est intervenu sur l’intérêt du MLOps aux côtés :
Vous pouvez retrouver le replay de l'événement sur la chaîne Youtube du Pôle Systematic Paris Région.
Le cas particulier des GPAI (Modèles d'IA à usage général) : Les grands modèles de langage (LLM) comme Mistral AI, OpenAI ou Claude entrent dans un régime propre. Soumis à une application progressive, ils nécessitent des analyses d'impact approfondies pour évaluer les risques selon s’ils sont utilisés bruts, fine-tunés ou intégrés via API.
Développée par Xavier Trigano, la méthode RADAR permet à toute organisation de piloter sa mise en conformité de manière itérative :
Focus "AI by Design" - L'exemple du tri automatique de CV : Un outil RH qui exclut ou accepte des candidats de manière 100 % autonome est classé "Haut Risque", avec un coût de conformité très lourd. La méthode RADAR recommande plutôt une approche by design : modifier les fonctionnalités de l'outil pour en faire un simple système d'aide à la décision (qui extrait les compétences clés du CV mais laisse la validation finale à un recruteur humain). L'outil apporte la même valeur métier, mais bascule en risque limité, allégeant drastiquement les contraintes légales.
Comment lutter contre le Shadow AI en entreprise ?
L'interdiction pure et simple ne fonctionne pas. Pour maîtriser l'usage des LLM par les collaborateurs, la réponse doit être transverse :
L'usage des LLM (ChatGPT, Claude...) viole-t-il le RGPD ?
Ce n'est pas l'outil qui caractérise la violation, mais la finalité de l'usage. Reformuler une campagne marketing sur Claude ne présente aucun risque RGPD. En revanche, y injecter l'intégralité du fichier RH de la pyramide des âges de l'entreprise sans précaution constitue un manquement grave.
Des alternatives souveraines (hébergées on-premise ou sur des clouds français/européens) permettent de pallier les risques liés au Cloud Act américain tout en garantissant une efficacité équivalente.
Comment encadrer mes équipes dans leur utilisation de l’IA ?
L'IA Act impose une obligation de formation pour tous les utilisateurs au sein de l'organisation. L'IA pouvant se tromper ou halluciner, seul l'esprit critique de l'humain formé permet de couvrir ce risque résiduel et d'assurer un contrôle qualité efficace.
L'IA Act ne doit pas être perçu comme un frein à l’innovation, mais comme un cadre de confiance.
En intégrant la conformité dès la conception des projets, l'IA devient un levier pérenne de performance économique, d'acceptabilité sociale et de souveraineté.
Envie de développer votre agent IA sur-mesure conforme à la réglementation AI Act ? Contactez nos équipes.
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