L'audit IA est devenu indispensable avec l'entrée en vigueur de l'AI Act. Pourtant, la majorité des entreprises commettent des erreurs qui rendent leur démarche inefficace — voire contre-productive.
Le shadow AI désigne les outils d'IA utilisés par les collaborateurs sans validation de la DSI. ChatGPT, Copilot, Midjourney — ces outils sont omniprésents et traitent quotidiennement des données confidentielles. Un audit qui ne cartographie pas le shadow AI passe à côté du risque principal.
Un audit IA ne doit pas se limiter à évaluer les performances techniques d'un modèle. L'enjeu est de vérifier que les décisions produites sont fiables, traçables et justifiables. C'est la différence entre un audit technique et un audit de confiance.
L'AI Act exige une documentation technique complète pour les systèmes à haut risque. Les entreprises qui ne documentent pas leurs usages IA dès maintenant accumulent une dette de conformité qui sera coûteuse à rattraper.
Les hallucinations IA ne sont pas des bugs mineurs. Dans les secteurs réglementés, une information fausse présentée comme certaine peut entraîner des conséquences juridiques graves. L'audit doit mesurer le taux d'hallucination de chaque système.
Les échéances de l'AI Act sont fixes. Les entreprises qui attendent le dernier moment se retrouveront face à un marché saturé de demandes d'audit et des délais incompatibles avec les échéances réglementaires.
Un audit IA efficace commence par la cartographie complète des usages, se poursuit par l'évaluation des risques et se conclut par un plan d'action priorisé. C'est exactement la méthodologie que KOREV applique.
Identifier les usages concernés, la documentation attendue et les contrôles à mettre en place, avec une décision humaine finale.