Règlement UE sur l'IA vs. ISO 27001 : Comparaison de la gouvernance des données

Le Règlement UE sur l'IA et l'ISO 27001 abordent la gouvernance des données différemment, mais peuvent fonctionner ensemble pour gérer efficacement les systèmes d'IA.

Règlement UE sur l'IA : Une réglementation obligatoire (entrée en vigueur en août 2024) axée sur les risques des 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 appliquées, en particulier pour les systèmes d'IA à haut risque.
ISO 27001 : Une norme internationale volontaire garantissant la sécurité des données grâce à un Système de Management de la Sécurité de l'Information (SMSI). Elle met l'accent sur la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité de tous les actifs de données, et pas seulement des données spécifiques à l'IA.

Différence clé :
Le Règlement UE sur l'IA traite de la gouvernance légale et éthique de l'IA, tandis que l'ISO 27001 se concentre sur la sécurisation des environnements de données. Ensemble, ils offrent une approche structurée de la conformité et de la sécurité pour les systèmes d'IA.

Comparaison rapide :

Fonctionnalité	Règlement UE sur l'IA	ISO 27001
Statut juridique	Obligatoire	Volontaire
Focus	Risques de l'IA, biais, sécurité	Sécurité des données (CIA)
Portée	Ensembles de données spécifiques à l'IA	Toutes les données organisationnelles
Atténuation des biais	Obligatoire	Non abordé
Application	Amendes jusqu'à 35 M€ ou 7 % du chiffre d'affaires mondial	Certification optionnelle

Règlement UE sur l'IA vs ISO 27001 : Principales différences en matière de gouvernance des données

Explication du Règlement UE sur l'IA : Naviguer dans la conformité en 2025 - Data Leaders Unscripted

Règlement UE sur l'IA : Gouvernance des données pour les systèmes d'IA à haut risque

Le Règlement UE sur l'IA adopte une approche sur mesure pour réguler les systèmes d'IA, avec des règles plus strictes pour les applications à haut risque. L'article 10, qui devient applicable le 2 août 2026, définit des obligations spécifiques pour ces systèmes, et le non-respect est passible de sanctions.

Exigences pour les systèmes d'IA à haut risque

Selon l'article 10, les ensembles de données utilisés pour l'entraînement, 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 prévu. Ces ensembles de données doivent refléter avec précision les populations et les contextes dans lesquels le système d'IA fonctionnera, en tenant compte de tous les contextes applicables.

La lutte contre les biais est une exigence cruciale. Les fournisseurs doivent évaluer les ensembles de données pour détecter les biais pouvant 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 important dans les cas où les résultats de l'IA pourraient influencer les entrées futures, créant potentiellement des boucles de rétroaction qui renforcent des schémas discriminatoires. Pour minimiser les risques, les organisations doivent adopter des sauvegardes comme la pseudonymisation et s'assurer que les données sont supprimées après correction.

La documentation est un autre point central. Les fournisseurs doivent suivre méticuleusement le cycle de vie de leurs données, couvrant toutes les décisions de conception et les sources de données jusqu'aux processus comme l'étiquetage, le nettoyage et l'enrichissement. Ils doivent identifier les lacunes dans les données, documenter les hypothèses et confirmer l'adéquation de l'ensemble de données à l'usage prévu. Pour les systèmes ne nécessitant pas d'entraînement de modèle, ces normes s'appliquent uniquement aux ensembles de données de test.

Cadres de gouvernance et application

Pour garantir la conformité à ces règles de gouvernance des données, le Règlement UE sur l'IA établit des mécanismes d'application formels. Contrairement aux directives volontaires, le Règlement impose des obligations contraignantes à toute organisation introduisant des systèmes d'IA à haut risque sur le marché de l'UE. La supervision est assurée 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 une documentation technique, d'évaluer les systèmes et d'imposer des mesures correctives en cas de non-conformité.

Les organisations doivent mettre en place des cadres de gouvernance structurés couvrant toutes les étapes de leurs pipelines de données. Cela inclut des protocoles standardisés pour la préparation des données, des audits réguliers de biais et des plans de surveillance post-commercialisation pour évaluer les performances du système après déploiement. Certaines pratiques, comme le scraping non ciblé d'images faciales sur Internet pour constituer des bases de données de reconnaissance faciale, sont explicitement interdites par le Règlement. Avec des échéances d'application approchant, traiter l'article 10 comme une simple liste de contrôle pourrait entraîner des conséquences graves.

ISO 27001 : Gouvernance des données et contrôles de sécurité

L'ISO 27001 joue un rôle clé aux côtés du Règlement UE sur l'IA en se concentrant sur la protection des données. Sa base repose sur le triptyque 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 lorsque nécessaire). Ce cadre technologiquement neutre s'applique universellement, que vous protégiez des enregistrements clients, des données financières ou des ensembles de données pour l'entraînement de l'IA. En se concentrant sur des pratiques robustes de sécurité des données, l'ISO 27001 fournit une base solide pour gérer les flux de travail de données spécifiques à l'IA.

Exigences principales en matière de gouvernance des données

La mise à jour de 2022 de l'ISO 27001 organise ses 93 contrôles de sécurité en quatre catégories principales : Organisationnelle, Humaine, Physique et Technologique. Ces contrôles couvrent des domaines critiques comme l'accès, le chiffrement, la surveillance et les risques tiers. Voici quelques points forts :

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 grâce au chiffrement, au repos et en transit.
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 associés aux fournisseurs tiers manipulant des données.

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

Applicabilité aux pipelines de données d'IA

Le cadre de l'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 classent par sensibilité et définissent des procédures de manipulation appropriées. Dans les environnements d'IA, cela inclut le catalogage des ensembles de données d'entraînement, des ensembles de validation et des poids de modèle aux côtés des actifs de données traditionnels.

Les tâches spécifiques de préparation des données – comme 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 guidés par des contrôles tels que « Transfert de supports physiques » (A.8.3.3) et des mesures de sécurité des communications. Pendant ce temps, les contrôles de sécurité des opérations (Annexe A.12) et de développement des systèmes (Annexe A.14) garantissent un traitement sécurisé des données, une gestion efficace des changements et l'intégrité globale des pipelines d'IA.

Comme l'explique Pansy de Sprinto :

« L'ISO 27001 protège le système, et l'ISO 42001 régit les décisions. »

Cette distinction est cruciale. Alors que l'ISO 27001 se concentre sur la sécurisation du pipeline de données, des cadres comme le Règlement UE sur l'IA abordent des préoccupations 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 le Règlement UE sur l'IA et l'ISO 27001 : Gouvernance des données

Cette section explore comment le Règlement UE sur l'IA et l'ISO 27001 abordent la gouvernance des données tout au long du cycle de vie de l'IA, mettant en évidence leurs différences et leurs chevauchements.

Comparaison des fonctionnalités

Le Règlement UE sur l'IA et l'ISO 27001 empruntent des voies différentes en matière de gouvernance des données. Le Règlement UE sur l'IA est une réglementation obligatoire, et 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, l'ISO 27001 est une norme de certification volontaire que les organisations adoptent pour démontrer leur engagement en matière de sécurité.

Le Règlement UE 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. L'ISO 27001, en revanche, se concentre sur la protection de tous les actifs informationnels grâce au triptyque CIA – confidentialité, intégrité et disponibilité. Alors que le Règlement UE sur l'IA souligne l'importance d'ensembles de données d'entraînement exempts d'erreurs et représentatifs, l'ISO 27001 s'intéresse davantage à la sécurisation de l'environnement global des données.

Fonctionnalité	Règlement UE sur l'IA (IA à haut risque)	ISO 27001
Statut juridique	Obligatoire	Volontaire
Focus principal	Sécurité, droits fondamentaux, biais	Sécurité de l'information (CIA)
Couverture des données	Ensembles d'entraînement, de validation et de test	Tous les actifs informationnels
Exigence de biais	Détection et atténuation obligatoires	Non abordé explicitement
Contrôles de sécurité	Robustesse de l'IA et cybersécurité	93 contrôles (version 2022)
Documentation	Documentation technique et évaluation de conformité	Manuel du SMSI, Déclaration d'applicabilité

L'étape suivante 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 de l'IA

Lorsqu'ils sont cartographiés sur le cycle de vie des données de l'IA, les différences entre le Règlement UE sur l'IA et l'ISO 27001 deviennent encore plus apparentes. Par exemple, l'article 10 du Règlement UE sur l'IA exige une transparence claire sur l'origine et la finalité des données lors de la collecte. L'ISO 27001 aborde cette question par le biais de l'inventaire des actifs et des contrôles fournisseurs. Cependant, l'ISO 27001 n'aborde pas l'atténuation des biais, obligeant les organisations à créer des flux de travail séparés pour la gouvernance de l'IA.

Étape du cycle de vie	Obligations du Règlement UE sur l'IA (Art. 10)	Contrôles ISO 27001 (Annexe A)
Collecte	Origine des données, finalité initiale de la collecte	Inventaire des actifs, relations fournisseurs
Étiquetage/Préparation	Annotation, étiquetage, nettoyage, agrégation	Classification de l'information, masquage des données
Entraînement/Validation	Évaluation de la représentativité, identification des lacunes dans les données	Environnement de développement sécurisé, gestion des changements
Atténuation des biais	Détection et correction des discriminations interdites	Non applicable (nécessite une gouvernance IA séparée)
Rétention	Suppression des données spéciales après correction des biais	Rétention et élimination des actifs informationnels

Chevauchements et différences

Bien que les deux cadres partagent certains points communs, ils servent des objectifs distincts. Par exemple, les deux exigent la journalisation et des contrôles d'accès, mais leurs objectifs diffèrent. Le Règlement UE sur l'IA mandate des « journaux générés automatiquement » pour retracer les décisions de l'IA jusqu'à leurs sources de données (article 12), tandis que l'ISO 27001 utilise la journalisation pour la surveillance de la sécurité et la réponse aux incidents. Les organisations disposant de mises en œuvre bien établies de SMSI peuvent déjà répondre jusqu'à 80 % des exigences de cybersécurité du Règlement UE sur l'IA, offrant une longueur d'avance.

La principale distinction réside dans la qualité des données par rapport à la sécurité des données. Le Règlement UE sur l'IA permet le traitement de données personnelles sensibles – telles que la race, la religion et la santé – pour la détection des biais. En revanche, l'ISO 27001 applique des contrôles plus généraux pour protéger les données sensibles. Comme l'explique Gnanendra Reddy, auditeur principal ISO/IEC 27001 :

« Le Règlement UE sur l'IA est le manuel de règles et l'ISO/IEC 42001 est le système d'exploitation qui rend la conformité répétable et auditable. »

Construction d'un modèle intégré de gouvernance des données

Le Règlement UE sur l'IA définit le « quoi », tandis que l'ISO 27001 fournit le « comment » en établissant un cadre opérationnel solide. Ensemble, ils créent une base transparente pour cartographier les exigences et simplifier la mise en œuvre.

Cartographie des exigences du Règlement UE sur l'IA aux contrôles ISO 27001

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

Exigence du Règlement UE sur l'IA (Art. 10)	Domaine de contrôle ISO 27001 pertinent	Action opérationnelle
Collecte et origine des données (2b)	Gestion des actifs (A.8)	Cataloguer les sources de données et documenter leur finalité.
Préparation/Étiquetage des données (2c)	Sécurité des opérations (A.12)	Utiliser des méthodes contrôlées pour l'annotation et le nettoyage.
Détection et atténuation des biais (2f, 2g)	Évaluation des risques (A.12.6 / A.14.2)	Réaliser des tests techniques et documenter les étapes d'atténuation.
Documentation technique (Art. 11)	Documentation (A.5 / A.18)	Maintenir des fiches de modèle et des enregistrements de conception contrôlés par version.
Journalisation et tenue de registres (Art. 12)	Journalisation et surveillance (A.12.4)	Définir des politiques de rétention des journaux et des contrôles d'accès basés sur les risques.

En créant une matrice d'exigences à tests qui lie les articles du Règlement UE sur l'IA aux contrôles et tests associés, la conformité devient un processus structuré et traçable. Par exemple, les exigences de journalisation impliquent généralement des périodes de rétention allant de 180 à 365 jours, alignant 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 d'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 SMSI existant et en exploitant le cycle PDCA (Planifier-Déployer-Contrôler-Améliorer), vous pouvez intégrer des contrôles spécifiques à l'IA sans repartir de zéro. Cela peut inclure :

L'élargissement des processus de gestion des fournisseurs pour couvrir les fournisseurs de données d'entraînement de l'IA.
La mise en œuvre d'une surveillance continue pour détecter les dérives de modèle.
La planification d'examens réguliers pour identifier et traiter 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 (1ère ligne), les équipes des risques et juridiques assurent la supervision (2ème ligne), et l'audit interne effectue des vérifications indépendantes (3ème 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 critique puisque une étude de 2024 sur 624 cas d'utilisation de l'IA a révélé que 30 % des modèles étaient développés par des tiers, certaines organisations n'étant pas en mesure d'identifier les algorithmes utilisés.

Le maintien d'un fichier de conformité unifié est une autre étape clé. Ce fichier cartographie chaque exigence du système d'IA aux politiques, tests et résultats de surveillance correspondants, garantissant que la documentation de conformité est centralisée et facilement accessible pour les examens réglementaires.

Utilisation d'ISMS Copilot pour une conformité intégrée

ISMS Copilot

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 du Règlement UE sur l'IA aux contrôles ISO 27001, éliminant le besoin de recoupements manuels. La plateforme aide également à rédiger des documents critiques – comme des politiques de cycle de vie des données, des registres de risques et des fichiers de conformité – tout en liant chaque obligation à des preuves correspondantes.

En automatisant le suivi des preuves et en exploitant le cycle PDCA, ISMS Copilot transforme les audits en tâches de récupération simples. Il intègre également la gouvernance des données d'IA dans des opérations commerciales répétables. Les organisations peuvent utiliser l'outil pour définir leurs rôles selon le Règlement UE sur l'IA (par exemple, en tant que fournisseurs, utilisateurs ou les deux), mettre en œuvre une journalisation ciblée et automatiser la documentation de détection des biais pour se conformer à l'article 10, garantissant que les catégories spéciales de données personnelles sont traitées et supprimées de manière appropriée.

Avec la prise en charge de plus de 20 cadres, y compris l'ISO 27001, l'ISO 42001 et le Règlement UE 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, bien que 96 % des entreprises utilisent déjà l'IA, seulement 5 % disposent de cadres formels de gouvernance de l'IA.

Conclusion

Le Règlement UE sur l'IA et l'ISO 27001 ne sont pas des rivaux – ils fonctionnent main dans la main. Le Règlement 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. Pendant ce temps, l'ISO 27001 fournit un Système de Management de la Sécurité de l'Information (SMSI) structuré pour aider à opérationnaliser ces exigences de manière efficace.

L'adoption croissante de ces cadres souligne l'urgence d'une gouvernance intégrée. En combinant les forces des deux, les organisations peuvent aborder les risques traditionnels de sécurité de l'information – comme les violations de données et les accès non autorisés – ainsi que les 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 la conformité ; c'est une démarche stratégique. Cartographier les exigences du Règlement UE sur l'IA aux contrôles ISO 27001 et les intégrer dans les cycles PDCA existants crée un système unifié. Cette approche simplifie non seulement les audits, mais positionne également les entreprises pour répondre aux réglementations futures, alors que les efforts de normalisation mondiale alignent de plus en plus les exigences de l'UE sur les cadres ISO/IEC.

Principales conclusions

Une stratégie de conformité unifiée offre des avantages tangibles. Voici comment démarrer :

Exploitez votre SMSI existant. Étendez vos contrôles ISO 27001 pour répondre aux 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 l'ISO 27001 et d'autres cadres comme le SOC 2, ces systèmes se complètent naturellement.

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

Automatisez l'alignement des cadres. Des outils comme ISMS Copilot peuvent rationaliser la conformité en cartographiant automatiquement les exigences de l'article 10 du Règlement UE sur l'IA aux contrôles ISO 27001. Ces outils rédigent également des fichiers de conformité et suivent les preuves entre plusieurs cadres, gagnant du temps et réduisant les erreurs à mesure que les obligations du Règlement sur l'IA entrent en vigueur.

Abandonnez les méthodes de gouvernance obsolètes. Les politiques papier sans examens continus ni métriques échouent souvent aux audits. Intégrez plutôt la gouvernance de l'IA dans les 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 réussissent sous le Règlement UE sur l'IA iront au-delà de la simple conformité. Elles intégreront les exigences légales aux meilleures pratiques opérationnelles, utilisant l'ISO 27001 comme base d'une gouvernance de l'IA évolutive et auditable. Avec les bons outils et la bonne mentalité, la conformité se transforme d'un obstacle réglementaire en un avantage concurrentiel.

FAQ

Comment le Règlement UE sur l'IA et l'ISO 27001 fonctionnent-ils ensemble pour gérer efficacement les systèmes d'IA ?

Le Règlement UE sur l'IA établit un cadre juridique pour l'IA, en mettant l'accent sur les classifications basées sur les risques, la transparence, la responsabilité et les exigences de gouvernance des données (comme celles décrites à l'article 10). Ces mesures visent à garantir que les systèmes d'IA restent auditable et fiables. Pendant ce temps, l'ISO 27001 fournit une approche structurée grâce à un Système de Management de la Sécurité de l'Information (SMSI) pour protéger la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité des données via des évaluations des risques, des contrôles et des améliorations continues.

En intégrant un SMSI aligné sur l'ISO 27001, les organisations peuvent cartographier des processus clés – tels que la gestion des risques et les contrôles d'accès – directement aux exigences du Règlement UE sur l'IA. Cet alignement aide à répondre aux attentes du Règlement en matière de manipulation des données, de surveillance et de tenue de registres. Essentiellement, le Règlement sur l'IA spécifie ce qui doit être accompli, tandis que l'ISO 27001 offre un guide sur la manière de le réaliser. Des outils comme ISMS Copilot peuvent rationaliser ce processus en reliant les contrôles ISO 27001 aux clauses spécifiques du Règlement sur l'IA, fournissant des politiques, des modèles et des preuves d'audit pour répondre efficacement aux deux normes.

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

La conformité obligatoire, telle que le Règlement UE sur l'IA, oblige les organisations à suivre des règles strictes et juridiquement contraignantes en matière de gouvernance des données. Cela signifie qu'elles doivent établir des procédures de gestion des risques, garantir la qualité des données et maintenir des registres complets. Le non-respect de ces exigences peut entraîner des amendes importantes ou même la perte d'accès à certains marchés.

En revanche, la conformité volontaire – comme l'ISO 27001 – offre une approche différente. Bien que non juridiquement requise, elle implique l'adoption de bonnes pratiques par le biais d'un Système de Management de la Sécurité de l'Information (SMSI). Les organisations choisissent souvent cette voie pour renforcer leur réputation, renforcer leurs mesures de sécurité et obtenir des certifications. Cependant, il n'y a pas de conséquences légales à l'ignorer.

Les principales distinctions résident dans l'application légale par rapport à la participation optionnelle, les pénalités réglementaires par rapport aux avantages en termes de réputation, et les mandats stricts par rapport aux cadres adaptables et sur mesure.

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 pour inclure les défis liés à l'IA, tels que la dérive des modèles, les biais des données et l'accès non autorisé aux modèles. Liez 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 traités dans le cadre existant de votre Système de Management de la Sécurité de l'Information (SMSI).

De plus, alignez vos politiques sur le Règlement UE sur l'IA, en vous concentrant sur ses exigences en matière de gouvernance des données. Intégrez des pratiques telles que les vérifications de la qualité des données, le suivi de la provenance et les limites de rétention dans vos procédures SMSI. Ces mises à jour peuvent être formalisées sous forme de politiques de « Gouvernance des données d'IA », complétant vos contrôles actuels pour la classification et la manipulation des données.

Pour une stratégie plus organisée, vous pourriez envisager de superposer l'ISO/IEC 42001 (la norme de système de management de l'IA) sur l'ISO 27001. Cela crée un cadre cohérent pour gérer à la fois l'IA et 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, vous permettant de répondre plus efficacement aux normes de l'IA et de la sécurité de l'information.