Glossaire
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Quels sont les différents types de profils d'AI RMF ?
Les profils de cas d'usage. Des implémentations ciblées des fonctions de l'AI RMF pour un cas d'usage ou un scénario spécifique, tel que le recrutement ou l'équité en matière de crédit.
Les profils transsectoriels. Applicables à l'ensemble des secteurs d'activité et des cas d'usage, sans être liés à un secteur ou à une technologie en particulier.
Les profils temporels. Un profil actuel (Current Profile) décrit la manière dont le risque lié à l'IA est géré aujourd'hui. Un profil cible (Target Profile) décrit les résultats requis pour atteindre l'état souhaité. L'écart entre les deux constitue la feuille de route.
Un même profil peut appartenir à plusieurs types. Le profil d'IA générative est à la fois un profil de cas d'usage et un profil transsectoriel.
Qu'est-ce que le profil d'IA générative ?
Le NIST AI 600-1, publié en juillet 2024, a été le premier document d'accompagnement transsectoriel de l'AI RMF 1.0. Il identifie 12 catégories de risques qui sont soit spécifiques à l'IA générative, soit exacerbées par celle-ci, et propose des actions recommandées associées aux quatre fonctions clés du cadre de référence : GOUVERNER, CARTOGRAPHIER, MESURER et GÉRER. Ces actions étant alignées sur le cadre existant, une organisation qui utilise déjà l'AI RMF peut l'adopter comme une extension plutôt que comme un programme distinct.
Comment les profils actuels et cibles fonctionnent-ils en pratique ?
Les profils temporels sont le mécanisme que la plupart des organisations ont tendance à omettre. Un profil actuel consiste en une évaluation objective de la situation présente, et il révèle généralement des systèmes d'IA dont personne n'avait connaissance. Un profil cible définit les résultats escomptés, en tenant compte de l'appétence au risque, des attentes du secteur et des obligations réglementaires. Le travail de gouvernance se transforme alors en un suivi rigoureux des écarts avec des responsables désignés, plutôt qu'en un exercice de conformité sans fin. La principale contrainte réside presque toujours dans le profil actuel, car il est impossible d'établir le profil d'un inventaire inexistant.
Existe-t-il des profils pour les services financiers et l'IA agentique ?
Oui. C'est dans ces domaines que les profils ont évolué le plus rapidement. Le FS AI RMF, publié en février 2026 par le Trésor américain en collaboration avec le Cyber Risk Institute, s'aligne sur l'AI RMF du NIST et fait office de surcouche pour les services financiers avec 230 objectifs de contrôle. De son côté, la Cloud Security Alliance a publié un profil d'IA agentique couvrant les risques propres aux systèmes autonomes utilisant des outils. Ces deux initiatives illustrent le modèle visé, dans lequel le NIST fournit le cadre fondamental (Core) et les différentes communautés développent les couches sectorielles et technologiques complémentaires.
Exemple
Un prestataire de soins de santé adoptant les LLM pour la prise de notes cliniques élabore un profil actuel et découvre trois déploiements distincts de LLM dans deux départements, dont aucun n'est formellement enregistré. Il applique le profil d'IA générative pour les évaluer par rapport aux 12 catégories de risques de la GenAI, et constate que les risques de fuite de données et de confabulation ne sont pas atténués pour le cas d'usage de la transcription. Le profil cible définit les résultats requis : aucun identifiant de patient envoyé à des points de terminaison tiers, et une révision par le clinicien avant que toute note ne soit intégrée au dossier. L'écart entre les deux profils devient un plan d'action correctif suivi, avec des responsables désignés et des échéances.