Évaluation quantitative des risques
Une évaluation basée sur les données des menaces potentielles liées à l'IA, en estimant les probabilités et les impacts numériquement afin de hiérarchiser les efforts d'atténuation.
Définition
Utilise des méthodes statistiques et probabilistes (simulations de Monte Carlo, calculs de la valeur à risque, modèles de risque bayésiens) pour attribuer des scores numériques aux risques identifiés (par exemple, dérive des modèles, violations de données). Les évaluations quantitatives permettent de comparer directement des risques disparates, de faciliter les analyses coûts-avantages des contrôles et d'alimenter les tableaux de bord des risques de l'entreprise. La gouvernance impose des méthodologies cohérentes de notation des risques, des hypothèses transparentes et des réestimations périodiques au fur et à mesure de l'évolution des données.
Exemple concret
Un assureur quantifie le risque d'erreurs de souscription automatique en modélisant la probabilité d'erreur de classification (2 %) et le coût moyen des sinistres (10 000$), soit une perte attendue de 200$ par police. Ils comparent cela aux coûts de mise en œuvre des contrôles et décident d'investir dans des validations supplémentaires plutôt que dans des révisions manuelles, optimisant ainsi les dépenses d'atténuation des risques.
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