Checklist modeles d'IA a usage general pour fondateurs et responsables compliance

Utilisez cette checklist lorsque votre produit SaaS, vos workflows internes ou votre stack fournisseur dependent d'un modele capable d'effectuer de nombreuses taches dans differents contextes. L'objectif est de savoir quels modeles comptent, quel role joue l'entreprise, quelles preuves existent et que faire avant un lancement, une review client ou un audit.

Dans l'AI Act de l'UE, l'article 53 prevoit documentation technique, information downstream, politique copyright et resume public du contenu d'entrainement. L'article 55 ajoute des obligations pour les modeles a risque systemique. L'article 51 explique la classification.

1. Inventorier le modele

Notez nom, fournisseur, version, hebergement, region, cas d'usage, owners, donnees, types de sortie, exposition client, fine-tuning, usage interne ou produit et emplacement de la documentation fournisseur.

Critere de passage: un reviewer comprend quel modele est utilise, qui le possede, ou il fonctionne, quelles donnees il voit et pourquoi il est important.

2. Cartographier le role

Determinez si l'entreprise est provider du modele, downstream provider d'un systeme IA, deployer, distributeur ou cliente d'une fonctionnalite fournisseur. Documentez qui controle le comportement, definit l'usage prevu, voit les sorties et modifie le modele.

Escaladez a legal si l'entreprise modifie substantiellement le modele, offre un acces client ou ne peut pas expliquer son role.

3. Verifier les preuves type article 53

Demandez documentation technique, informations d'integration, notes de capacites et limites, politique copyright, resume d'entrainement, preuves safety/security, update notices, donnees, retention et contacts compliance ou security.

Critere de passage: l'equipe repond aux questions des acheteurs avec des preuves stockees, pas avec des souvenirs.

4. Examiner le risque systemique

Demandez si le fournisseur classe le modele comme systemique, s'il a notifie l'AI Office, quelles evaluations existent, comment les incidents graves sont signales et quels changements declenchent une notification client.

Pour un SaaS downstream, l'enjeu est la dependance: politiques, disponibilite, limites ou comportement du fournisseur peuvent affecter roadmap et engagements.

5. Revoir donnees et vie privee

Confirmez quelles donnees personnelles, client, confidentielles, code source ou logs entrent dans le modele. Verifiez retention, training, abuse monitoring, human review, region, access controls, deletion, droits des personnes et besoin de DPIA, transfer review ou vendor risk review.

6. Definir usages permis et guardrails

Documentez usage approuve, usages interdits, human review, disclosure, correction des sorties, escalade, monitoring, limites de discours commercial et triggers de reevaluation.

7. Preparer les reponses client

Gardez des reponses approuvees sur fournisseurs, entrainement avec donnees client, processing, retention, subprocessors, human oversight, updates, incidents et documentation partageable.

8. L'inclure dans le release management

Avant lancement ou changement de modele, confirmez inventaire, role, vendor evidence, privacy review, security review, disclosure, support materials, monitoring, rollback et triggers de reassessment.

FAQ

A quoi sert cette checklist?

Elle transforme l'usage des modeles en workflow repetable: inventaire, role, preuves, privacy, security, guardrails, reponses client et change management.

Quand est-ce pertinent pour le SaaS?

Quand l'equipe construit, achete, integre, fine-tune, deploie ou depend d'un modele d'IA a usage general.

Que documenter d'abord?

Inventaire et role. Puis preuves fournisseur, faits privacy et security, regles d'usage, reponses client et triggers de release.

Sources

• Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence.
• European Commission AI Act Service Desk, Article 51.
• European Commission AI Act Service Desk, Article 53.
• European Commission AI Act Service Desk, Article 55.
• European Commission, Drawing-up a General-Purpose AI Code of Practice.