Advicentis.

Les établissements financiers font face à des mutations très rapides et sans précédent dans le domaine de l'analyse et du traitement automatique des données. Ces évolutions s'accompagnent de nombreuses réglementations.

Pour répondre aux exigences réglementaires, Advicentis a conçu une démarche adaptée à vos besoins qui repose sur les piliers suivants :

• Définition et validation du plan d'alignement entre le dispositif de contrôle permanent et périodique et les modèles d'Analyse de données et d'Intelligence Artificielle.

  • Définition des rôles et responsabilités et de la gouvernance du projet.

  • Mise en place d’indicateurs de suivi de risques opérationnels et de non conformité.

• Réalisation de mission d'audit sur des projets d'Intelligence Artificielle avec quelques points d'audit ci-dessous en exemple :

  • Revue de la frugalité des données : Mesurer et réduire l’impact environnemental lié au stockage, au transit et au traitement des données, ainsi qu’à leur cycle de rafraîchissement, tout au long du projet.

  • Définition des groupes sensibles : Identifier des groupes sensibles et exposés à la discrimination dans le cas d’usage, et définir des métriques d’équité pertinentes ainsi que des objectifs à atteindre.

  • Contrôle des biais de données : Qualifier les écarts de représentativité, de distribution, de qualité de données, ou de performance sur les groupes sensibles, au regard du contexte socio- économique.

  • Contrôle de la précision : Consolider la donnée en termes de lacunes et bruits de mesure, et qualifier la variabilité des annotations.