AI Ethics Officer
IA responsable

Définir les rôles, règles, processus, comités, niveaux de validation et responsabilités autour des usages IA. La gouvernance transforme les expérimentations isolées en cadre maîtrisé.

Comprendre les obligations liées aux systèmes IA : classification par niveau de risque, transparence, supervision humaine, documentation, données, traçabilité et obligations des fournisseurs ou déployeurs.

Identifier les risques juridiques, opérationnels, humains, réputationnels, cyber, data et business. L’AI Ethics Officer doit qualifier les impacts avant, pendant et après le déploiement.

Évaluer les biais potentiels, les effets discriminatoires, la robustesse des résultats et la capacité à expliquer les décisions ou recommandations produites par les systèmes IA.

Comprendre les enjeux de données personnelles, minimisation, bases légales, conservation, anonymisation, confidentialité, sous-traitance et transferts. Les projets IA manipulent souvent des données à fort risque.

Produire et maintenir des preuves : fiches de cas d’usage, modèles utilisés, finalités, données, garde-fous, tests, validations humaines, incidents, logs et plans d’amélioration.

Comprendre les bases des LLM, du machine learning, des données d’entraînement, du RAG, des hallucinations, des agents et des limites techniques pour dialoguer efficacement avec les équipes data et IT.

Accompagner les équipes, former les utilisateurs, clarifier les règles et éviter les blocages. L’éthique IA n’est pas seulement réglementaire : elle doit être comprise et appliquée dans les usages quotidiens.