À VENIR · WILEY FINANCE · 12 NOVEMBRE 2026
Le livre du praticien derrière le cadre. Comment gouverner l'IA que vous conservez : stratégiquement, opérationnellement et lorsque les choses tournent mal.
Écrit pour les personnes qui doivent faire fonctionner la gouvernance de l'IA sous un examen réglementaire en direct : conseils d'administration, responsables des risques, auditeurs et régulateurs. Pas une liste de contrôle de conformité. Une méthode de travail.
Wiley Finance · ISBN 978-1-394-44647-6 · Relié et livre électronique · Préface de Tobias Adrian (FMI) et Professeur Tshilidzi Marwala (Secrétaire général adjoint des Nations Unies)
Attendre une clarté parfaite n'est pas une position de gouvernance.
C'est un échec de gouvernance.
Gestion des risques liés à l'IA à l'échelle de l'entreprise (EW-AiRM)TM) - Un cadre pratique pour la gestion des risques liés à l'IA dans toute organisation.
Qu'y a-t-il dans le livre ?
Partie 1
Chapitres 1 à 3
Avant de pouvoir gouverner l'IA, vous devez d'abord vous mettre d'accord sur ce qui compte comme IA. La première partie s'ouvre sur seize définitions précises et fonctionnelles, de l'apprentissage automatique traditionnel à l'IA agentique, en passant par les modèles fondamentaux, l'IA fantôme et l'IA embarquée dans les appareils, afin qu'une conversation de conseil d'administration sur le "risque lié à l'IA" porte enfin sur la même chose pour tous les participants. Elle examine ensuite, de manière honnête et sans complaisance, les cadres que vous possédez déjà : où COSO, ISO 31000 et la boîte à outils standard ERM tiennent face au risque lié à l'IA, et où ils échouent. La première partie se termine par la présentation de l'architecture EW-AiRM™ elle-même, trois couches, six piliers, un filtre éthique, comme le plan à partir duquel tout ce qui suit est construit.
Partie 2
La plus grande partie du livre, et celle que la plupart des organisations sautent. Six chapitres, un pilier chacun : si un déploiement est réellement nécessaire, si l'organisation est réellement prête à le gouverner (y compris une exigence complète de littératie en IA par rôle, et un modèle de maturité de la culture de gouvernance), si la pile de données et de technologie peut le supporter (avec une couverture dédiée de la résilience quantique dans votre pile cryptographique d'IA, des années avant que la plupart des fonctions de risque n'y pensent), comment l'appétit pour le risque et la priorisation sont réellement décidés, et comment la responsabilité tient sous la pression, y compris une table nommée de signes avant-coureurs de théâtre de gouvernance pour repérer la différence entre une gouvernance qui semble correcte et une gouvernance qui fonctionne. Il se termine par la méthodologie KXI pour surveiller un système d'IA tout au long de son cycle de vie, pas seulement au moment du déploiement.
Partie 3
Le chapitre qui transforme l'IA éthique d'une aspiration en quelque chose que vous pouvez réellement évaluer. Chacune des sept dimensions de HAiPECR, supervision humaine, responsabilité, inclusivité, confidentialité, éthique, risque de conduite et droits, obtient son propre tableau d'évaluation inter-couches, explicitement cartographié sur la recommandation de l'UNESCO de 2021 sur l'éthique de l'intelligence artificielle et la doctrine réglementaire plus large qui la sous-tend. C'est la partie la plus courte du livre et celle qui fait le plus de travail structurel : HAiPECR ne se situe pas à côté des trois couches, il les traverse toutes, et c'est là que vous voyez exactement comment.
Partie 4
La salle des machines. Le chapitre 11 examine un par un les sept domaines et les vingt-quatre sous-domaines du MIT AI Risk Repository, chacun avec son propre profil de risque et son augmentation de gouvernance EW-AiRM™. Le chapitre 12 construit le cadre de contrôle amélioré à travers quatre quadrants, y compris un exemple entièrement développé (risque d'hallucination, traité étape par étape selon la méthodologie de cartographie risque-contrôle en quatre étapes) afin que la méthode soit démontrée, et non simplement décrite. Le chapitre 13 est l'endroit où le cadre rencontre le calendrier : les cinq exigences non négociables avec leurs modes de défaillance spécifiques, le modèle d'implémentation à trois niveaux, de l'expert métier à l'entreprise, une feuille de route en cinq étapes (Évaluer, Améliorer, Construire, Implémenter, Maintenir), et six pièges d'implémentation nommés avec la manière de les éviter avant qu'ils ne vous coûtent cher.
Partie 5
Le chapitre le plus dramatique du livre, et le plus opérationnel. Huit catégories de cygnes noirs de l'IA, de la capacité émergente et de la concentration systémique des modèles fondamentaux à l'émergence multi-agents et à la transition cryptographique quantique à venir, chacune avec sa propre réponse de gouvernance, pas seulement une description du danger. Une architecture complète de confinement multi-agents. Une taxonomie complète de classification des incidents avec des niveaux de gravité, des obligations de notification réglementaire et un protocole de réponse aux incidents critiques de niveau 1 que vous pourriez remettre à une équipe de crise le pire jour de l'année. Il se termine par le cycle d'apprentissage post-incident, car la résilience ne consiste pas seulement à survivre au cygne noir, mais à institutionnaliser ce que vous en avez appris.
Partie 6
L'argument de conclusion du livre, et sa sauvegarde contre sa propre obsolescence. Une carte juridictionnelle par juridiction du paysage réglementaire mondial, et l'argument commercial en faveur d'une conformité précoce comme avantage concurrentiel plutôt que comme coût. Ensuite, la partie qui distingue EW-AiRM™ d'un cadre figé à la publication : le Protocole de Gouvernance de la Taxonomie, le mécanisme qui maintient la base factuelle du cadre à jour à mesure que le domaine évolue, ainsi qu'une hiérarchie classée de quatre sources alternatives au cas où le référentiel des risques de l'IA du MIT lui-même deviendrait indisponible. C'est le chapitre qui répond à la question que tout lecteur sérieux finit par poser : que devient ce cadre dans trois ans ?
À qui s'adresse le livre ?
Quoi demander, quoi approuver et à quoi ressemble une posture de risque d'IA défendable.
Une méthode qui produit des artefacts que les professionnels du risque et de la conformité peuvent facilement mettre en pratique quotidiennement et qu'un régulateur ou un auditeur reconnaîtra.
La contrepartie côté entreprise aux travaux réglementaires sur les produits/services intégrant des systèmes d'IA et d'autres technologies numériques.
Un cadre documenté et publiquement fondé, adapté à l'enseignement et à la recherche.
EW-AiRM™ n'est pas un exercice de tableau blanc de l'ère pandémique. C'est l'aboutissement d'une lignée documentée d'instruments de gouvernance : le Paradigme Mondial de Risque de Conduite (GCRP, 2015), le Paradigme Universel de Risque de Conduite (UCRP, présenté à la CEE-ONU en 2017 et publié sur le site web de la CEE-ONU), et HAiPECR™ (listé sur l'Observatoire des politiques de l'IA de l'OCDE depuis 2023). Le cadre a été développé parallèlement au rôle de l'auteur en tant que chef de projet pour le Arrangement réglementaire commun de la CEE-ONU sur les produits/services intégrant des systèmes d'IA et d'autres technologies numériques, adopté par 56 États membres.
Le livre et les outils compagnons gratuits sur ce site sont construits à partir de la même base de référence canonique : lorsque le cadre est mis à jour, les deux sont mis à jour ensemble.
À PROPOS DE L'AUTEUR
Cadre exécutif de portefeuille du conseil, praticien en gouvernance de l'IA et auteur. Fondateur de De-Risking Solutions Ltd et du Human-Ai.Institute. Administrateur indépendant non exécutif au Conseil de surveillance de Revolut Bank UAB depuis 2017. Professeur honoraire à l'Université de Stirling. Professeur clinique de pratique à l'Université Woxsen. Auteur de l'UNECE ECE/TRADE/486 (Arrangement réglementaire commun, 2024). Membre du groupe d'experts du Bureau de l'IA de l'UE DG CNECT, participant plénier au Code de pratique de la GPAI, membre fondateur du réseau UNESCO I4T, auditeur certifié ForHumanity. HAIPECR est répertorié sur l'Observatoire des politiques de l'IA de l'OCDE depuis avril 2023.
Biographie complète →Un e-mail lors de la publication du livre. Facultativement, la mise à jour trimestrielle du cadre. Aucune autre utilisation de votre adresse.
The Human-Ai.Institute est un Think/Do Tank indépendant qui organise un dialogue multilatéral et multipartite sur la gouvernance de l'IA. L'Institut collabore avec l'ONU, l'UNESCO, l'OCDE, la Commission européenne et des gouvernements du monde entier.
Accueil de EW-AiRM™ — le cadre ouvert à trois couches pour la gestion des risques liés à l'IA à l'échelle de l'entreprise, fondé sur des normes sous licence publique et aligné sur l'UNESCO, la CEE-ONU, le NIST, l'ISO et l'IA Act de l'UE.
Des services de conseil commercial, de formation et de conseil sont fournis par De-Risking Solutions Ltd. et RiskAi.Ai
SOLUTIONS IA ET TECHNOLOGIQUES
Les solutions d'IA, d'outils d'agents et technologiques sont fournies par Human-Ai.Solutions.
The Human-Ai.Institute
est géré et maintenu par
De-Risking Solutions Ltd.
E-mail :
contact [at] human-ai.institute
Listé sur l'Observatoire des politiques de l'IA de l'OCDE · Membre fondateur du Réseau IA de l'Université des Nations Unies · Alignement avec l'UNESCO, le WP.6 de la CEE-ONU, le NIST et l'ISO 42001
EW-AiRM™ et HAiPECR™ sont des marques déposées de De-Risking Solutions Ltd., enregistrées en Angleterre et au Pays de Galles (Numéro d'entreprise 09900565). Tous droits réservés.
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