⟐ iA RègleAuditer mon système d'IA maintenant

IA · Règles métier exécutables

Votre IA est-elle en conformité avec le AI Act ? Les sanctions arrivent — préparez-vous dès maintenant.

AI Act européen, RGPD, droit d'auteur, biais algorithmiques, transparence, auditabilité : l'encadrement juridique de l'IA se durcit. Un expert vous accompagne dans votre mise en conformité, de l'audit initial à la certification.

Voir le compilateur Cas d'usage →

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Le compilateur

Une phrase entre. Une règle structurée sort.

FR Votre logique, en français

"Si le client est fidèle depuis plus de 2 ans et que le panier dépasse 500 €, applique 15 % de remise."

DMN Table de décision générée

Conditions (SI)	Action (ALORS)
`anciennete_client > 24 moismontant_panier > 500`	remise = 15 %
`sinon`	remise = 0 %

règle.drlDrools

rule "Remise fidélité"
when
  $c: Client( anciennete > 24 )
  $p: Panier( montant > 500 )
then
  $p.setRemise(0.15);
end

Exemple illustratif d'une règle structurée à partir d'une description. Les règles générées doivent être relues et testées avant déploiement en production.

Testeur de règle

Règle + données réelles = résultat instantané.

Saisissez vos propres valeurs et voyez quelle branche se déclenche — 100 % dans le navigateur, sans serveur, sans API.

Règle activeRemise commercialeChangez l'onglet ci-dessus pour tester une autre règle

Saisissez les valeurs client pour voir si la remise s'applique.

Ancienneté clientmois

mois

Montant du panier€

€

Le testeur est synchronisé avec le compilateur ci-dessus : changez l'onglet de démo pour passer à une autre règle. Cela illustre le flux complet d'un analyste métier : description → règle structurée → validation sur données réelles.

7+formats d'export

ET · OU · SAUFopérateurs logiques

FRlogique en langage naturel

v.historique des versions

Cas d'usage

Chaque système d'IA est différent. Nos experts analysent vos algorithmes, vos données et vos processus pour identifier les risques juridiques et techniques.

🤖

AI Act européen — classification et obligations

Votre système d'IA est-il à risque minimal, limité, élevé ou inacceptable ? Chaque catégorie implique des obligations spécifiques : transparence, documentation technique, évaluation de conformité, supervision humaine.

🔒

RGPD et protection des données personnelles

L'IA repose sur des données. Collecte, consentement, finalité, minimisation, droit à l'oubli : chaque étape doit être conforme. Un audit RGPD de votre pipeline de données est indispensable.

⚖️

Biais algorithmiques et discrimination

Un modèle entraîné sur des données historiques peut reproduire ou amplifier des biais. Sexe, origine, âge, handicap : la loi interdit toute discrimination algorithmique. L'audit des biais est désormais une obligation de l'AI Act.

📜

Droit d'auteur et propriété intellectuelle

Les modèles génératifs s'entraînent sur des œuvres protégées. Textes, images, musiques, code source : l'utilisation sans licence expose à des actions en contrefaçon. La traçabilité des données d'entraînement devient obligatoire.

🔍

Transparence et explicabilité des décisions

Un algorithme qui refuse un crédit, un diagnostic ou une embauche doit pouvoir expliquer sa décision. Le 'droit à l'explication' est inscrit dans le RGPD et l'AI Act. Votre modèle est-il interprétable ?

📋

Certification et marquage CE pour l'IA

Les systèmes d'IA à risque élevé devront obtenir un marquage CE avant leur mise sur le marché. Procédure d'évaluation de la conformité, dossier technique, déclaration UE : un processus lourd à anticiper.

Calculateur

Combien de temps une équipe peut libérer.

Ajustez vos hypothèses : le calcul reste le vôtre, sans promesse marketing.

Règles à produire par mois20Temps moyen pour écrire une règle à la main25 min

À la main8.3 hpar mois

→

Temps libéré8.3 hpar mois

Estimation indicative basée sur vos propres hypothèses. La génération est comptée à ~12 s par règle ; une relecture humaine reste recommandée avant mise en production.

Questions fréquentes

Ce que les entreprises nous demandent sur la conformité IA

Mon IA est un chatbot interne : est-elle concernée par l'AI Act ?

Oui, potentiellement. Si votre chatbot est utilisé pour des décisions ayant un impact sur les droits des personnes (ex: RH, crédit, santé), il peut être classé en 'risque élevé'. Même un usage interne doit respecter les obligations de transparence et de documentation. Ne négligez pas l'audit.

Quelle est la différence entre le RGPD et l'AI Act ?

Le RGPD protège les données personnelles ; l'AI Act régule les systèmes d'IA eux-mêmes. Concrètement, un système d'IA doit respecter les deux textes simultanément. L'AI Act ajoute des obligations spécifiques : analyse des risques, documentation technique, supervision humaine, transparence algorithmique.

Combien coûte une mise en conformité IA ?

De 5 000 à 50 000 € selon la complexité du système, le volume de données et le niveau de risque. L'audit initial coûte entre 2 000 et 5 000 €. L'investissement est dérisoire face aux amendes possibles (jusqu'à 7% du CA mondial). Demandez votre devis personnalisé.

Puis-je continuer à utiliser mon IA pendant l'audit ?

Oui, sauf si l'audit révèle un risque inacceptable (ex: discrimination avérée, violation massive du RGPD). Dans ce cas, nous vous recommandons une suspension temporaire le temps des corrections. Nous vous accompagnons dans cette décision avec une analyse précise des risques.

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Décrivez votre besoin : on vous montre comment vos règles peuvent être générées et exportées.