La mise en œuvre d’un système de gestion des risques pour les systèmes d’IA à haut risque exige une méthodologie structurée et adaptée aux exigences légales. Voici une approche détaillée avec un exemple dans le domaine industriel.

1. Identification des risques

Objectif : Identifier les dangers connus et raisonnablement prévisibles liés à l’utilisation du système d’IA.

Étapes :

• Analyse des fonctionnalités du système d’IA.
• Identification des scénarios d’utilisation normale et de mauvaise utilisation raisonnablement prévisible.
• Évaluation des impacts potentiels sur la santé, la sécurité ou les droits fondamentaux.

Exemple industriel : Dans une usine utilisant un système d’IA pour la gestion automatisée des stocks, un risque identifié pourrait être une mauvaise classification des produits chimiques dangereux, entraînant une incompatibilité de stockage et un risque d’explosion.

2. Estimation et évaluation des risques

Objectif : Évaluer la probabilité et la gravité des risques identifiés.

Étapes :

• Utilisation de méthodes comme l’Analyse Préliminaire des Risques (APR) ou la matrice de gravité-probabilité.
• Priorisation des risques selon leur niveau critique.

Exemple industriel : Pour le risque de mauvaise classification des produits chimiques, une évaluation pourrait montrer que la probabilité est moyenne mais que la gravité est élevée en cas d’incident.

3. Adoption de mesures de gestion des risques

Objectif : Mettre en place des actions correctives et préventives pour réduire ou éliminer les risques identifiés.

Étapes :

• Implémentation de solutions techniques (modifications du système, ajout de capteurs).
• Mise en place de procédures organisationnelles (formation du personnel, protocoles).
• Développement de systèmes de sécurité instrumentés pour détecter les anomalies.