Dernière mise à jour :
Une évaluation factuelle des menaces potentielles liées à l'IA, estimant numériquement leurs probabilités et leurs impacts afin de hiérarchiser les mesures d'atténuation.
Utilise des méthodes statistiques et probabilistes - simulations de Monte Carlo, calculs de la valeur en risque, modèles de risque bayésiens - pour attribuer des scores numériques aux risques identifiés (par exemple, dérive de modèle, violations de données). Les évaluations quantitatives permettent une comparaison directe de risques disparates, soutiennent les analyses coût-bénéfice des contrôles et alimentent les tableaux de bord des risques de l'entreprise. La gouvernance impose des méthodologies de notation des risques cohérentes, des hypothèses transparentes et une réestimation périodique à mesure que les données évoluent.
Exemple concret :
Un assureur quantifie le risque d'erreurs de tarification automatisée en modélisant la probabilité de mauvaise classification (2 %) et le coût moyen des sinistres (10 000 $), ce qui génère une perte attendue de 200 $ par police. Il compare ensuite ce montant aux coûts de mise en œuvre des contrôles et décide d'investir dans une validation supplémentaire plutôt que dans des examens manuels, optimisant ainsi les dépenses de mitigation des risques.
