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Une évaluation fondée sur les données des menaces potentielles de l'IA, estimant les probabilités et les impacts de manière numérique afin de prioriser les efforts d'atténuation.
Utilise des méthodes statistiques et probabilistes — simulations de Monte Carlo, calculs de valeur à risque (VaR), modèles bayésiens de risque — pour attribuer des scores numériques aux risques identifiés (p. ex., dérive du modèle, violations de données). Les évaluations quantitatives permettent une comparaison directe de risques hétérogènes, soutiennent les analyses coût-bénéfice des contrôles et alimentent les tableaux de bord de gestion 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.
Real world example:
Un assureur quantifie le risque d’erreurs de souscription automatisée en modélisant la probabilité de mauvaise classification (2 %) et le coût moyen d’un sinistre (10 k$), ce qui aboutit à une perte attendue de 200 $ par police. Il compare ensuite ce montant aux coûts de mise en œuvre des contrôles et choisit d’investir dans des validations supplémentaires plutôt que dans des revues manuelles, optimisant ainsi les dépenses de mitigation des risques.
