La certification ISO/IEC 42001 établit un cadre de gouvernance pour la conception, le déploiement et l’exploitation de systèmes d’Intelligence Artificielle.
Elle vise à garantir que l’IA est développée et utilisée de manière maîtrisée, fiable, transparente et responsable, en intégrant des exigences de qualité, d’éthique, de sécurité, de protection des données et de gestion des risques.
Cette certification s’adresse aux organisations qui conçoivent, exploitent ou intègrent des systèmes d’IA, quels que soient leur taille ou leur secteur : entités technologiques, services numériques, structures publiques, opérateurs d’infrastructures critiques, acteurs réglementés, prestataires analytiques, plateformes ou éditeurs de solutions infusées IA.
Comprendre la norme ISO/IEC 42001
ISO/IEC 42001 définit les exigences d’un Système de Management de l’Intelligence Artificielle (SMIA).
Elle structure la gouvernance autour d’un cycle d’amélioration continue, couvrant l’ensemble du cycle de vie des systèmes d’IA, depuis la conception jusqu’à l’exploitation.
La norme impose notamment :
- Une gouvernance claire du développement et de l’utilisation de l’IAUne cartographie des systèmes d’IA et de leurs finalités.
- La mise en place d’une gestion structurée des risques liés à l’IA (techniques, éthiques, sociétaux, réglementaires).
- Des mécanismes de qualité, fiabilité et robustesse des modèles.
- Des mesures de transparence, explicabilité et documentation.
- La prise en compte des impacts sur les données personnelles, l’équité, les discriminations potentielles et les biais.
- La supervision du comportement du système en exploitation.
Elle peut être mise en œuvre seule ou en articulation avec d’autres systèmes de management (ISO 9001, ISO 27001, ISO 27701…).
Enjeux et bénéfices de la certification du SMIA
La certification permet de :
Encadrer la conception et l’usage de l’IA dans un cadre de confiance.
Assurer la sécurité, la robustesse et la qualité des modèles et de leurs résultats.
Réduire les risques de biais, de dérives comportementales ou de non-conformité réglementaire.
Accroître la transparence et l’acceptabilité de l’IA auprès des utilisateurs, partenaires et autorités.
Renforcer la maîtrise opérationnelle des données, des algorithmes et des chaînes d’apprentissage.
Soutenir les appels d’offres, certifications sectorielles ou exigences contractuelles.
Anticiper les obligations réglementaires, notamment dans le contexte de l’AI Act européen.
