Imaginez une entreprise qui déploie simultanément des dizaines de projets d’IA : modèles prédictifs, chatbots intelligents, systèmes de recommandation… Un an plus tard, certains projets ont avancé, d’autres en sont restés au stade pilote, et quelques-uns ont été oubliés.
Entre-temps, les équipes ont changé, la réglementation s’est durcie… et un audit externe frappe à votre porte.
C’est précisément là qu’intervient la cartographie des systèmes d’IA : une étape essentielle pour gouverner, sécuriser et maîtriser l’usage de l’intelligence artificielle au sein de votre organisation.
Alors que le RGPD a imposé en 2018 la tenue d’un registre des traitements de données personnelles, l’AI Act pousse aujourd’hui les organisations à adopter une logique similaire pour leurs systèmes d’IA. Sans être toujours obligatoire, cette pratique est appelée à devenir centrale pour démontrer sa conformité, maîtriser ses risques et gouverner l’IA de manière responsable.
Le cadre réglementaire : l’AI Act
Le règlement européen sur l’intelligence artificielle (AI Act) a été définitivement adopté en 2024. Il entrera progressivement en application entre 2025 et 2026. Ce règlement crée une typologie des systèmes d’IA selon leur niveau de risque, avec des obligations adaptées :
Risque inacceptable : systèmes interdits (ex. : manipulation cognitive, notation sociale).
Risque élevé : systèmes soumis à des obligations de documentation, gestion des risques, transparence, enregistrement dans une base de données européenne (ex. : systèmes de recrutement, de gestion RH ou de crédit).
Risque limité : obligations de transparence renforcée (ex. : IA générative, chatbots).
Risque minimal : aucune obligation réglementaire directe, mais bonnes pratiques encouragées.
Ainsi, pour les systèmes à haut risque, la tenue d’un registre formel devient une obligation légale. Mais au-delà de cette exigence, le registre des systèmes d’IA présente des bénéfices évidents pour tous les types d’organisations et tous les niveaux de risque.**Pour mieux saisir l’AI Act, nous en avons décrypté les points clés. Découvrez-les ici.
Pourquoi tenir un registre des systèmes d’IA ?
1. Cartographier les usages et détecter les angles morts
Les systèmes d’IA se déploient souvent de manière fragmentée dans les services métiers : automatisation de tâches, scoring de données, traitement du langage naturel, IA générative…
Un registre permet de centraliser et de recenser tous les systèmes utilisés, y compris ceux introduits sans supervision.
👉 Cela évite de passer à côté d’un usage à risque, parfois déployé sans consultation juridique.
2. Évaluer les risques et anticiper les obligations réglementaires
Documenter les systèmes permet d’évaluer leur niveau de risque au regard de l’AI Act, mais aussi du RGPD, du droit de la consommation ou des principes éthiques internes.
La cartographie permet d'identifier :
les systèmes présentant un risque élevé (par exemple ceux impactant les droits des individus ou des processus critiques pour l’entreprise),
les domaines nécessitant davantage de ressources, de supervision ou d’audits approfondis.
Exemple : un système d’IA utilisé en RH pour l’évaluation des performances comporte davantage de risques juridiques et éthiques qu’un outil destiné à automatiser des emails B2B.
👉 C’est le premier pas vers une conformité proactive : mise en place de DPIA, tests de robustesse, audits de biais, obligations de transparence.
3. Renforcer la transparence et la redevabilité
Tenir un registre aide à assurer une traçabilité des décisions automatisées, des modèles utilisés, des sources de données et des mécanismes de supervision humaine. Cela répond à un double objectif :
Interne : information des équipes, transparence entre les directions.
Externe : démontrer que l’IA est utilisée de manière loyale, explicable et sous contrôle.
4. Préparer les audits et les contrôles
Les autorités nationales auront des pouvoirs de contrôle accrus. Être en mesure de présenter un registre structuré, à jour et cohérent avec le registre des traitements RGPD sera un gage de maturité et de diligence.
5. Connecter gouvernance des IA et gouvernance des données
Les IA consomment de la donnée : personnelles, sensibles, décisionnelles. Tenir un registre permet de lier les systèmes d’IA aux traitements de données associés, et ainsi :
Assurer la cohérence entre les deux registres.
Identifier les décisions automatisées soumises à l’article 22 du RGPD.
Simplifier la traçabilité des finalités, fondements juridiques et durées de conservation.
Comment tenir un bon registre des systèmes d’IA ?
Périmètre : inclure tous les domaines, donc tous les outils destinés aux employés, interactions clients, ainsi que plateformes tierces intégrant de l’IA.
Organisation : réaliser l’exercice en partenariat avec toutes les parties prenantes concernées : équipes data, IT, métiers, conformité, juridique, mais aussi au niveau du groupe, des filiales et entités locales.
Téléchargez dès maintenant le récapitulatif à droite pour vérifier les éléments clés de votre registre de systèmes d’IA.
🔄 Bonnes pratiques organisationnelles :
Mettre à jour le registre à chaque changement de système ou de finalité.
Le rendre accessible aux parties prenantes internes (juridique, IT, métiers, éthique…).
Intégrer le registre à une procédure d’enregistrement des projets IA dès la conception.
Articuler le registre IA avec celui des traitements de données RGPD.
Dastra : une solution intégrée pour gouverner vos IA
Dastra propose une fonctionnalité dédiée au registre des systèmes d’IA, conçue pour répondre aux exigences du RGPD, de l’AI Act et des bonnes pratiques internationales. Elle vous permet :
De recenser tous les systèmes d’IA en quelques clics.
D’évaluer automatiquement leur niveau de risque.
De lier chaque système à un traitement de données ou à un fournisseur externe.
De centraliser la documentation : DPIA, documentation technique, logs, validations.
D’exporter ou archiver le registre en cas de contrôle.
👉 Découvrez notre guide complet ici : Etablir un registre des systèmes d’IA – Documentation Dastra
En conclusion
Tenir un registre des systèmes d’IA n’est plus une option réservée aux grandes organisations ou aux cas les plus sensibles. C’est une pratique de gouvernance indispensable, en phase avec les nouvelles exigences réglementaires et éthiques.
En anticipant les obligations de l’AI Act, en alignant IA et RGPD, et en adoptant une approche structurée avec les bons outils, vous renforcez la transparence, la responsabilité et la confiance dans vos usages d’IA.
Chez Dastra, nous accompagnons les organisations dans cette transition. Pour mettre en place un registre adapté à vos besoins, contactez-nous.
Et si vous souhaitez en lire davantage, consultez l'article suivant de cette "Série IA" : Comment lutter contre le Shadow AI