Loi européenne sur l'IA vs ISO 27001 : comparaison entre les deux normes en matière de gouvernance des données

La loi européenne sur l'IA et la norme ISO 27001 abordent la gouvernance des données de manière différente, mais peuvent fonctionner ensemble pour gérer efficacement les systèmes d'IA.

• Loi européenne sur l'IA: réglementation obligatoire (qui entrera en vigueur en août 2024) axée sur les risques liés aux systèmes d'IA, la détection des biais et la qualité des données. Des obligations telles que la représentativité des ensembles de données et l'atténuation des biais sont imposées, en particulier pour les systèmes d'IA à haut risque.
• ISO 27001: norme internationale volontaire garantissant la sécurité des données grâce à un système de gestion de la sécurité de l'information (SGSI). Elle met l'accent sur la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité de toutes les données, et pas seulement celles spécifiques à l'IA.

Différence essentielle:
La loi européenne sur l'IA traite de la gouvernance juridique et éthique de l'IA, tandis que la norme ISO 27001 se concentre sur la sécurisation des environnements de données. Ensemble, elles fournissent une approche structurée de la conformité et de la sécurité des systèmes d'IA.

Comparaison rapide:

Explication de la loi européenne sur l'IA : naviguer dans la conformité en 2025 - Data Leaders Unscripted

Loi européenne sur l'IA : gouvernance des données pour les systèmes d'IA à haut risque

La loi européenne sur l'IA adopte une approche sur mesure pour réglementer les systèmes d'IA, avec des règles plus strictes pour les applications à haut risque. L'article 10, qui entrera en vigueur le 2 août 2026, définit les obligations spécifiques applicables à ces systèmes, et tout manquement à ces obligations sera sanctionné.

Exigences relatives aux systèmes d'IA à haut risque

En vertu de l'article 10, les ensembles de données utilisés pour la formation, la validation et les tests doivent répondre à des normes strictes. Ils doivent être pertinents, représentatifs, aussi exempts d'erreurs que possible et complets pour l'usage auquel ils sont destinés. Ces ensembles de données doivent refléter fidèlement les populations et les contextes dans lesquels le système d'IA sera utilisé, en veillant à ce qu'ils tiennent compte de tous les contextes applicables.

Il est essentiel de lutter contre les biais. Les fournisseurs doivent évaluer les ensembles de données afin de détecter tout biais susceptible de compromettre la santé, la sécurité ou les droits fondamentaux. Des mesures doivent être mises en place pour détecter, prévenir et atténuer ces biais. Cela est particulièrement crucial dans les cas où les résultats de l'IA pourraient influencer les entrées futures, créant potentiellement des boucles de rétroaction qui renforcent les schémas discriminatoires. Afin de minimiser les risques, les organisations doivent adopter des mesures de protection telles que la pseudonymisation et s'assurer que les données sont supprimées après avoir été corrigées.

La documentation est un autre élément clé. Les fournisseurs doivent suivre méticuleusement le cycle de vie de leurs données, depuis les décisions de conception et les sources de données jusqu'aux processus tels que l'étiquetage, le nettoyage et l'enrichissement. Ils sont tenus d'identifier les lacunes dans les données, de documenter les hypothèses et de confirmer l'adéquation de l'ensemble de données à l'usage prévu. Pour les systèmes qui n'impliquent pas de formation de modèles, ces normes s'appliquent uniquement aux ensembles de données de test.

Cadres de gouvernance et application

Afin de garantir le respect de ces règles en matière de gouvernance des données, la loi européenne sur l'IA établit des mécanismes d'application formels. Contrairement aux lignes directrices volontaires, la loi impose des obligations contraignantes à toute organisation qui introduit des systèmes d'IA à haut risque sur le marché de l'UE. La surveillance est assurée à la fois au niveau de l'Union, par des entités telles que le Bureau de l'IA et le Comité européen de l'intelligence artificielle, et au niveau national, par les autorités nationales compétentes désignées. Ces autorités ont le pouvoir de demander des documents techniques, d'évaluer les systèmes et d'appliquer des mesures correctives en cas de non-conformité.

Les organisations sont tenues de mettre en œuvre des cadres de gouvernance structurés couvrant toutes les étapes de leurs pipelines de données. Cela comprend des protocoles normalisés pour la préparation des données, des audits réguliers sur les biais et des plans de surveillance post-commercialisation afin d'évaluer les performances du système après son déploiement. Certaines pratiques, telles que le scraping non ciblé d'images faciales sur Internet pour créer des bases de données de reconnaissance faciale, sont explicitement interdites par la loi. À l'approche des délais d'application, considérer l'article 10 comme une simple liste de contrôle pourrait avoir de graves conséquences.

ISO 27001 : Gouvernance des données et contrôles de sécurité

La norme ISO 27001 joue un rôle clé aux côtés de la loi européenne sur l'IA en mettant l'accent sur la protection des données. Elle repose sur la triade CIA : confidentialité (garantir que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux données), intégrité (maintenir l'exactitude et l'exhaustivité des données) et disponibilité (rendre les données accessibles en cas de besoin). Ce cadre technologiquement neutre s'applique de manière universelle, que vous protégiez des dossiers clients, des données financières ou des ensembles de données destinés à la formation de l'IA. En mettant l'accent sur des pratiques robustes en matière de sécurité des données, la norme ISO 27001 fournit une base solide pour la gestion des flux de données spécifiques à l'IA.

Exigences fondamentales en matière de gouvernance des données

La mise à jour 2022 de la norme ISO 27001 organise ses 93 contrôles de sécurité en quatre catégories principales : organisationnelle, humaine, physique et technologique. Ces contrôles couvrent des domaines critiques tels que l'accès, le cryptage, la surveillance et les risques liés aux tiers. Voici quelques points clés :

• Gestion des accès (annexe A.9) : garantit que seules les personnes autorisées peuvent consulter, modifier ou supprimer des données.
• Cryptographie (annexe A.10) : protège les données sensibles par cryptage, tant au repos que pendant leur transmission.
• Journalisation et surveillance (annexe A.12) : suit les accès et les actions à l'aide de pistes d'audit.
• Sécurité des fournisseurs (annexe A.15) : atténue les risques liés au traitement des données par des fournisseurs tiers.

Contrairement à la loi européenne sur l'IA, qui prescrit des règles spécifiques pour les systèmes d'IA à haut risque, la norme ISO 27001 met l'accent sur une approche fondée sur les risques. Les organisations identifient les menaces potentielles pesant sur leurs données et appliquent des contrôles adaptés. Une enquête Gartner réalisée en 2024 a révélé que les entreprises utilisant des plateformes de conformité automatisées avaient réduit leurs cycles d'audit de 39 %. Cette évolution vers une « conformité vivante », comme la décrit Mark Sharron de ISMS.online, met l'accent sur la collecte de preuves en temps réel plutôt que sur la documentation statique. Ces contrôles renforcent non seulement la sécurité des données, mais rationalisent également leur intégration dans les systèmes d'IA.

Applicabilité aux pipelines de données IA

Le cadre ISO 27001 est naturellement adapté aux systèmes d'IA. Ses contrôles de gestion des actifs (annexe A.8) exigent des organisations qu'elles inventorient leurs actifs informationnels, les classifient par niveau de sensibilité et définissent des procédures de traitement appropriées. Dans les environnements d'IA, cela inclut le catalogage des ensembles de données d'apprentissage, des ensembles de validation et des pondérations de modèles, en plus des actifs de données traditionnels.

Les tâches spécifiques de préparation des données, telles que le nettoyage, l'étiquetage et l'enrichissement, relèvent de la « gestion des actifs » (A.8.2.3). Les transferts sécurisés d'ensembles de données entre environnements sont régis par des contrôles tels que le « transfert physique de supports » (A.8.3.3) et les mesures de sécurité des communications. Parallèlement, les contrôles relatifs à la sécurité des opérations (annexe A.12) et au développement des systèmes (annexe A.14) garantissent la sécurité du traitement des données, l'efficacité de la gestion des changements et l'intégrité globale des pipelines d'IA.

Comme l'explique Pansy de Sprinto:

« La norme ISO 27001 protège le système, tandis que la norme ISO 42001 régit les décisions ».

Cette distinction est cruciale. Alors que la norme ISO 27001 se concentre sur la sécurisation du pipeline de données, des cadres tels que la loi européenne sur l'IA abordent des questions plus larges, telles que l'équité et l'explicabilité des résultats de l'IA. Ensemble, ils forment une approche complémentaire pour gérer efficacement les systèmes d'IA.

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Comparaison entre la loi européenne sur l'IA et la norme ISO 27001 : gouvernance des données

Cette section examine en détail comment la loi européenne sur l'IA et la norme ISO 27001 abordent la gouvernance des données tout au long du cycle de vie de l'IA, en soulignant leurs différences et leurs similitudes.

Comparaison des fonctionnalités

La loi européenne sur l'IA et la norme ISO 27001 empruntent des voies différentes en matière de gouvernance des données. La loi européenne sur l'IA est une réglementation obligatoire, dont le non-respect des pratiques interdites peut entraîner des amendes pouvant atteindre 35 000 000 € ou 7 % du chiffre d'affaires annuel mondial. En revanche, la norme ISO 27001 est une norme de certification volontaire que les organisations adoptent pour démontrer leur engagement en faveur de la sécurité.

La loi européenne sur l'IA donne la priorité à la sécurité, aux droits fondamentaux et à la prévention des biais, en particulier pour les systèmes d'IA à haut risque. La norme ISO 27001, quant à elle, se concentre sur la protection de toutes les ressources informationnelles à travers la triade CIA : confidentialité, intégrité et disponibilité . Alors que la loi européenne sur l'IA souligne l'importance de disposer de jeux de données d'entraînement représentatifs et exempts d'erreurs, la norme ISO 27001 s'attache davantage à sécuriser l'environnement global des données.

La prochaine étape consiste à voir comment ces cadres s'alignent sur les étapes du cycle de vie des données de l'IA.

Étapes du cycle de vie des données IA

Lorsqu'on les compare au cycle de vie des données de l'IA, les différences entre la loi européenne sur l'IA et la norme ISO 27001 apparaissent encore plus clairement. Par exemple, l'article 10 de la loi européenne sur l'IA exige une transparence totale quant à l'origine et à la finalité des données lors de leur collecte. La norme ISO 27001 aborde cette question à travers l'inventaire des actifs et les contrôles des fournisseurs. Cependant, la norme ISO 27001 ne traite pas de la réduction des biais, laissant aux organisations le soin de créer des flux de travail distincts pour la gouvernance de l'IA.

Recoupements et différences

Bien que ces deux cadres aient des points communs, ils ont des objectifs distincts. Par exemple, ils exigent tous deux la journalisation et le contrôle des accès, mais leurs objectifs diffèrent. La loi européenne sur l'IA impose la création de « journaux générés automatiquement » afin de retracer les décisions prises par l'IA jusqu'à leurs sources de données (article 12), tandis que la norme ISO 27001 utilise la journalisation à des fins de surveillance de la sécurité et de réponse aux incidents. Les organisations disposant de systèmes de gestion de la sécurité de l'information (SGSI) bien établis peuvent déjà satisfaire jusqu'à 80 % des exigences de la loi européenne sur l'IA en matière de cybersécurité, ce qui leur donne une longueur d'avance.

La principale distinction réside dans la qualité des données par rapport à leur sécurité. La loi européenne sur l'IA autorise le traitement de données personnelles sensibles, telles que l'origine ethnique, la religion et la santé, à des fins de détection des biais. En revanche, la norme ISO 27001 applique des contrôles plus généraux pour protéger les données sensibles. Comme l'explique très justement Gnanendra Reddy, auditeur principal ISO/IEC 27001 :

« La loi européenne sur l'IA est le règlement et la norme ISO/IEC 42001 est le système d'exploitation qui rend la conformité reproductible et vérifiable ».

Construire un modèle intégré de gouvernance des données

La loi européenne sur l'IA définit le « quoi », tandis que la norme ISO 27001 fournit le « comment » en établissant un cadre opérationnel solide. Ensemble, elles créent une base homogène pour cartographier les exigences et simplifier la mise en œuvre.

Correspondance entre les exigences de la loi européenne sur l'IA et les contrôles ISO 27001

Afin d'établir un processus clair et traçable, les organisations peuvent aligner les exigences de la loi européenne sur l'IA avec les contrôles de la norme ISO 27001. Par exemple, l'obligation prévue à l'article 10 de documenter l'origine des données et la finalité de leur collecte (article 10[2b]) correspond aux contrôles de gestion des actifs (A.8) de la norme ISO 27001, qui mettent déjà l'accent sur l'inventaire des actifs informationnels. De même, les exigences en matière de préparation, d'étiquetage et de nettoyage des données s'alignent sur la sécurité des opérations (A.12), garantissant ainsi que le traitement et la transformation des données sont bien réglementés.

En créant une matrice des exigences à tester qui relie les articles de la loi européenne sur l'IA aux contrôles ISO et aux tests associés, la conformité devient un processus structuré et traçable. Par exemple, les exigences en matière de journalisation impliquent généralement des périodes de conservation allant de 180 à 365 jours, ce qui aligne les deux cadres.

Une fois ces alignements établis, l'accent est mis sur l'intégration de ces contrôles dans les flux de travail quotidiens.

Mise en œuvre de la gouvernance des données IA

La combinaison de ces cadres transforme la conformité d'une simple liste de contrôle en un système opérationnel cohérent. En vous appuyant sur votre cadre ISMS existant et en tirant parti du cycle PDCA (Plan-Do-Check-Act), vous pouvez intégrer des contrôles spécifiques à l'IA sans repartir de zéro. Cela peut inclure :

• Élargissement des processus de gestion des fournisseurs afin d'inclure les fournisseurs de données d'entraînement pour l'IA.
• Mise en œuvre d'une surveillance continue pour détecter les dérives du modèle.
• Planifier des examens réguliers afin d'identifier et de corriger les biais.

Le modèle des « trois lignes de défense » fonctionne bien pour la gouvernance de l'IA. Dans cette configuration, les équipes opérationnelles gèrent les risques pendant le développement (1re ligne), les équipes chargées des risques et des questions juridiques assurent la supervision (2e ligne) et l'audit interne garantit des contrôles indépendants (3e ligne). Un inventaire centralisé des modèles devient essentiel pour suivre les métadonnées, telles que les types de données, les algorithmes et les contextes de déploiement. Cela est particulièrement important depuis qu'une étude réalisée en 2024 sur 624 cas d'utilisation de l'IA a révélé que 30 % des modèles avaient été développés par des tiers, certaines organisations étant incapables d'identifier les algorithmes utilisés.

La tenue d'un dossier de conformité unifié est une autre étape clé. Ce dossier établit une correspondance entre chaque exigence du système d'IA et les politiques, tests et résultats de surveillance correspondants, garantissant ainsi que la documentation relative à la conformité est centralisée et facilement accessible pour les examens réglementaires.

Utilisation d'ISMS Copilot pour une conformité intégrée

ISMS Copilot simplifie le processus d'intégration en agissant comme un assistant alimenté par l'IA qui relie les exigences légales aux contrôles ISO. Il mappe automatiquement les exigences de gouvernance des données de l'article 10 de la loi européenne sur l'IA aux contrôles ISO 27001, éliminant ainsi le besoin de références croisées manuelles. La plateforme aide également à rédiger des documents essentiels, tels que les politiques relatives au cycle de vie des données, les registres des risques et les fichiers de conformité, tout en reliant chaque obligation aux preuves correspondantes.

En automatisant le suivi des preuves et en tirant parti du cycle PDCA, ISMS Copilot transforme les audits en tâches de récupération simples. Il intègre également la gouvernance des données IA dans les opérations commerciales répétitives. Les organisations peuvent utiliser cet outil pour définir leurs rôles dans le cadre de la loi européenne sur l'IA (par exemple, en tant que fournisseurs, déployeurs ou les deux), mettre en œuvre une journalisation ciblée et automatiser la documentation relative à la détection des biais afin de se conformer à l'article 10, garantissant ainsi que les catégories spéciales de données à caractère personnel sont traitées et supprimées de manière appropriée.

Avec la prise en charge de plus de 30 cadres, dont ISO 27001, ISO 42001 et la loi européenne sur l'IA, ISMS Copilot permet aux organisations de gérer un modèle de conformité unifié au lieu de jongler avec des systèmes fragmentés. Cela est particulièrement important étant donné que, si 96 % des entreprises utilisent déjà l'IA, seules 5 % d'entre elles ont mis en place des cadres formels de gouvernance de l'IA.

Conclusion

La loi européenne sur l'IA et la norme ISO 27001 ne sont pas rivales, elles fonctionnent main dans la main. La loi sur l'IA définit ce que les organisations doivent faire pour garantir que les systèmes d'IA sont sûrs, transparents et respectueux des droits fondamentaux. Quant à la norme ISO 27001, elle fournit un système structuré de gestion de la sécurité de l'information (SGSI) qui aide à mettre en œuvre efficacement ces exigences.

L'adoption croissante de ces cadres souligne l'urgence d'une gouvernance intégrée. En combinant les forces des deux, les organisations peuvent s'attaquer aux risques traditionnels liés à la sécurité de l'information, tels que les violations de données et les accès non autorisés, ainsi qu'aux problèmes spécifiques à l'IA, tels que les biais des modèles et la transparence de la prise de décision.

L'intégration ne consiste pas seulement à cocher des cases pour se conformer à la réglementation, c'est une décision stratégique. La mise en correspondance des exigences de la loi européenne sur l'IA avec les contrôles ISO 27001 et leur intégration dans les cycles Plan-Do-Check-Act existants permettent de créer un système unifié. Cette approche simplifie non seulement les audits, mais permet également aux entreprises de se positionner pour répondre aux réglementations futures, car les efforts de normalisation mondiale alignent de plus en plus les exigences de l'UE sur les cadres ISO/IEC.

Points clés à retenir

Une stratégie de conformité unifiée offre des avantages concrets. Voici comment vous y prendre :

Tirez parti de votre SMSI existant.
Étendez vos contrôles ISO 27001 pour relever les défis spécifiques à l'IA, tels que la détection des biais et la qualité des ensembles de données. Avec un chevauchement estimé à 80 % entre la norme ISO 27001 et d'autres cadres tels que SOC 2, ces systèmes se complètent naturellement.

Centralisez votre inventaire IA.
Conservez une documentation détaillée pour chaque système IA, y compris les types de données, les algorithmes, les contextes de déploiement et si vous agissez en tant que fournisseur ou déployeur.

Automatisez l'alignement des cadres.
Des outils tels que ISMS Copilot peuvent rationaliser la conformité en mappant automatiquement les exigences de l'article 10 de la loi européenne sur l'IA aux contrôles ISO 27001. Ces outils rédigent également des fichiers de conformité et suivent les preuves dans plusieurs cadres, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les erreurs à mesure que les obligations de la loi sur l'IA entrent en vigueur.

Abandonnez les méthodes de gouvernance obsolètes.
Les politiques sur papier qui ne font pas l'objet d'examens ou de mesures continus échouent souvent aux audits. Intégrez plutôt la gouvernance de l'IA dans vos opérations quotidiennes grâce à une surveillance continue, des examens réguliers des biais et une journalisation ciblée (généralement de 180 à 365 jours) qui s'alignent sur les deux cadres.

Les organisations qui réussiront dans le cadre de la loi européenne sur l'IA iront au-delà de la simple conformité. Elles intégreront les exigences légales aux meilleures pratiques opérationnelles, en utilisant la norme ISO 27001 comme base pour une gouvernance de l'IA évolutive et vérifiable. Avec les bons outils et le bon état d'esprit, la conformité passe d'un obstacle réglementaire à un avantage concurrentiel.

Foire aux questions

Comment la loi européenne sur l'IA et la norme ISO 27001 fonctionnent-elles ensemble pour gérer efficacement les systèmes d'IA ?

La loi européenne sur l'IA établit un cadre juridique pour l'IA, mettant l'accent sur les classifications basées sur les risques, la transparence, la responsabilité et les exigences en matière de gouvernance des données (telles que celles décrites à l'article 10). Ces mesures visent à garantir que les systèmes d'IA restent vérifiables et fiables. Parallèlement, la norme ISO 27001 fournit une approche structurée grâce à un système de gestion de la sécurité de l'information (SGSI) afin de protéger la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité des données par le biais d'évaluations des risques, de contrôles et d'améliorations continues.

En intégrant un SMSI conforme à la norme ISO 27001, les organisations peuvent aligner leurs processus clés, tels que la gestion des risques et les contrôles d'accès, directement sur les exigences de la loi européenne sur l'IA. Cet alignement permet de répondre aux attentes de la loi en matière de traitement, de surveillance et de conservation des données. En substance, la loi sur l'IA précise ce qui doit être accompli, tandis que la norme ISO 27001 fournit des conseils sur la manière d'y parvenir. Des outils tels que ISMS Copilot peuvent rationaliser ce processus en reliant les contrôles ISO 27001 à des clauses spécifiques de la loi sur l'IA, en fournissant des politiques, des modèles et des preuves d'audit permettant de répondre efficacement aux deux normes.

Quelle est la différence entre la conformité obligatoire et la conformité volontaire en matière de gouvernance des données ?

Les obligations réglementaires, telles que la loi européenne sur l'IA, imposent aux organisations de respecter des règles strictes et juridiquement contraignantes en matière de gouvernance des données. Cela signifie qu'elles doivent mettre en place des procédures de gestion des risques, garantir la qualité des données et tenir des registres exhaustifs. Le non-respect de ces exigences peut entraîner de lourdes amendes, voire la perte de l'accès à certains marchés.

D'autre part, la conformité volontaire, comme la norme ISO 27001, offre une approche différente. Bien qu'elle ne soit pas obligatoire sur le plan juridique, elle implique l'adoption de bonnes pratiques par le biais d'un système de gestion de la sécurité de l'information (SGSI). Les organisations choisissent souvent cette voie pour améliorer leur réputation, renforcer leurs mesures de sécurité et obtenir des certifications. Cependant, le fait de ne pas la suivre n'entraîne aucune conséquence juridique.

Les principales distinctions se résument à l'application de la loi par opposition à la participation facultative, aux sanctions réglementaires par opposition aux avantages en termes de réputation, et aux mandats stricts par opposition aux cadres adaptables et personnalisés.

Comment les organisations peuvent-elles intégrer les exigences spécifiques à l'IA dans leurs cadres ISO 27001 ?

Pour intégrer les besoins spécifiques à l'IA dans un cadre ISO 27001, commencez par élargir votre processus d'évaluation des risques afin d'y inclure les défis liés à l'IA, tels que la dérive des modèles, le biais des données et l'accès non autorisé aux modèles. Reliez ces risques aux contrôles ISO 27001 applicables, tels que la gestion des changements, la gestion des accès privilégiés et les relations avec les fournisseurs. Cette approche garantit que les risques liés à l'IA sont pris en compte dans la structure existante de votre système de gestion de la sécurité de l'information (SGSI).

De plus, alignez vos politiques sur la loi européenne sur l'IA, en mettant l'accent sur ses exigences en matière de gouvernance des données. Intégrez des pratiques telles que les contrôles de qualité des données, le suivi de la provenance et les limites de conservation dans vos procédures ISMS. Ces mises à jour peuvent être formalisées sous forme de politiques de « gouvernance des données IA », complétant vos contrôles actuels en matière de classification et de traitement des données.

Pour une stratégie plus organisée, vous pouvez envisager de superposer la norme ISO/IEC 42001 (norme relative au système de gestion de l'IA) à la norme ISO 27001. Cela permet de créer un cadre cohérent pour la gestion de l'IA et de la sécurité de l'information. Des outils tels que ISMS Copilot peuvent faciliter ce processus en automatisant la cartographie des risques, en fournissant des modèles et en rationalisant la documentation, ce qui vous permet de respecter plus efficacement les normes en matière d'IA et de sécurité de l'information.

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