Le cadre des politiques, procédures et pratiques qui garantissent que les systèmes d'IA sont développés et utilisés de manière responsable et éthique.
Combine la gouvernance d’entreprise (supervision du conseil d’administration, comités d’éthique) avec des contrôles techniques (évaluations d’impact, vérifications des biais, exigences d’explicabilité) et des processus opérationnels (formation, audits, KPI). La gouvernance éthique de l’IA définit une responsabilité claire, des trajectoires de gestion des risques et des boucles d’amélioration continue afin de respecter les engagements éthiques dans l’ensemble de l’organisation.
Une multinationale déploie une gouvernance éthique de l’IA en constituant un comité d’éthique de l’IA qui examine l’évaluation d’impact de chaque projet, impose des points de contrôle éthiques dans les pipelines de développement, suit les KPI d’éthique chaque trimestre et publie un rapport annuel de transparence éthique à destination des parties prenantes.
