Uniformité
Garantir l'application cohérente des politiques, des contrôles et des normes dans tous les systèmes d'IA afin d'éviter les lacunes en matière de gouvernance ou la gestion inégale des risques.
Définition
Un objectif de gouvernance central visant à appliquer les mêmes normes de confidentialité, de sécurité, d'équité et de qualité des données à chaque initiative d'IA, quelle que soit l'unité commerciale ou la zone géographique. L'uniformité est obtenue grâce à des politiques mondiales, à des outils partagés (pipelines CI/CD communs, tableaux de bord d'audit) et à des audits réguliers entre équipes pour détecter les écarts. Les exceptions documentées nécessitent des approbations formelles et doivent inclure des contrôles compensatoires pour maintenir la position globale en matière de risque.
Exemple concret
Une banque multinationale normalise ses modèles AI CI/CD pour inclure des analyses de confidentialité intégrées, des contrôles de biais et des tests de sécurité. Chaque équipe doit utiliser ces modèles, afin de garantir des contrôles uniformes dans tous les projets d'IA. Des audits trimestriels vérifient la conformité et signalent tout pipeline personnalisé pour une correction immédiate.
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