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Modèles · Agents · Autonomie

La première classe deresponsabilité où lesystème décide

Un système d’IA ne tombe pas en panne comme un logiciel. Il échoue de façon probabiliste, dans la queue de distribution, et il agit. Quand un modèle reçoit des outils, des budgets et l’autorité d’exécuter, l’exposition quitte la responsabilité professionnelle pour se rapprocher d’une responsabilité opérationnelle. 1B souscrit ce basculement.
Classe de risque
Risque IA
Objet
Modèles · Agents · Autonomie
Produits liés
HUMANO-SURE · NOVA
Modèle opérationnel
Vérifier → Surveiller → Prévenir → Rétablir → Assurer
Comportement du modèle
ACTIVATION · DÉRIVE · EXPOSITION EXTRÊME · NIVEAU D’AUTONOMIE
L’écart

Pourquoi le marché traditionnel peine

La RC professionnelle technologique suppose un défaut que l’on peut tracer, reproduire et corriger. Le comportement d’un modèle est émergent, sensible à la distribution et souvent non reproductible. La causalité est contestée, la chaîne de responsabilité va du concepteur du modèle au déployeur puis à l’intégrateur, et la perte peut être réputationnelle, réglementaire et financière à la fois. La souscrire exige des preuves d’évaluation, pas des assurances verbales.

Surface d’exposition

Ce autour de quoinous structurons.

Les surfaces de risque qui donnent sa forme au programme. La couverture est structurée par contrepartie : ceci est la carte, pas le texte.

Sortie erronée et préjudice décisionnel

Perte financière ou physique causée par une sortie de modèle sur laquelle on s’est appuyé dans un processus en production.

Action d’un agent autonome

Exposition créée lorsqu’un système dispose d’un accès à des outils, d’une autorité de dépense ou de la capacité de transiger.

Intégrité du modèle

Empoisonnement de données, injection de prompt, extraction de modèle et manipulation adverse.

Propriété intellectuelle et contenus

Réclamations de tiers nées des données d’entraînement, des sorties générées et de leur diffusion en aval.

Réglementation et conformité

Exposition au titre des régimes IA émergents, y compris les obligations attachées aux déploiements à haut risque.

Performance et disponibilité

Dégradation, dérive et défaillance de dépendance dans des systèmes en production dont des clients dépendent.

Comment 1B opère ici

La boucle, appliquéeà cette classe.

Les mêmes cinq étapes, calibrées sur les preuves particulières que produit cette classe de risque.
  1. Vérifier

    Revue de la méthodologie d’évaluation, des garde-fous, de la conception avec humain dans la boucle et des limites de déploiement.

  2. Surveiller

    Signal continu sur la dérive, le taux d’incidents, le périmètre d’autonomie et tout changement de modèle ou de fournisseur.

  3. Prévenir

    Confinement convenu : limites de capacité, seuils d’escalade et conditions de retour arrière.

  4. Rétablir

    Réponse à incident couvrant le confinement technique, la communication et l’exposition envers les tiers.

  5. Assurer

    Transfert de risque calibré sur le niveau d’autonomie réellement en production.

Signaux continus

Ce qui reste sous observation une fois le risque engagé.

  • Niveau d’autonomie en production
  • Cadence d’évaluation et d’équipe rouge
  • Couverture de la supervision humaine
  • Périmètre d’outils et d’autorité de dépense
  • Rythme de changement de modèle et de fournisseur
  • Télémétrie d’incidents et de quasi-incidents
  • Posture de provenance des données
Conçu pour
  • Concepteurs de modèles d’IA
  • Entreprises déployant des systèmes agentiques
  • Fournisseurs d’IA en santé, droit et finance
  • Fournisseurs de plateformes et d’infrastructure
  • Investisseurs exposés à des portefeuilles IA
Risque IA

Ce risque estdéjà en cours.L’assurance devraitl’être aussi.