Le Cadre de gestion des risques IA DU NIST (AI RMF) est un guide conçu pour aider les organisations à gérer les risques liés à l’IA à chaque étape du cycle de vie de l’IA, du développement au déploiement et même à la mise hors service. Il fournit un moyen structuré d’identifier, d’évaluer et d’atténuer Risques liés à l’IA sans étouffer l’innovation.
Le rythme rapide de l’adoption de l’IA pose de sérieux défis aux organisations qui cherchent à exploiter le pouvoir de transformation de l’IA : comment s’assurer que les systèmes d’IA sont fiables, éthiques et sécurisés ? Pouvez-vous identifier et atténuer efficacement les risques tout au long du cycle de vie de l’IA ? Et peut-être plus important encore, comment naviguer dans le labyrinthe croissant des réglementations sur l’IA tout en établissant la confiance avec vos utilisateurs ?
Pour relever ces défis, il faut plus que de l’intuition : une approche structurée et alignée sur l’industrie. C’est là que le Institut national des normes et de la technologie (NIST), une autorité mondiale qui promeut des normes de sécurité et d’innovation, entre en jeu. Le cadre de gestion des risques liés à l’IA du NIST (AI RMRF) vise à guider les organisations dans la sécurisation de leur adoption de l’IA de manière conforme et responsable.
Pourquoi la gestion des risques en IA est-elle essentielle ?
La gestion des risques liés à l’IA est essentielle pour faire face aux risques liés à l’IA, avant qu’ils ne perturbent les activités ou ne nuisent aux utilisateurs. Aujourd’hui plus que jamais, vous devez adopter des pratiques de gestion des risques liés à l’IA. Voici pourquoi :
Les systèmes d’IA sont omniprésents. L’IA ne fonctionne pas en vase clos. Il est ancré dans des industries qui touchent tous les aspects de notre vie, du diagnostic de conditions médicales à l’approbation de prêts. En l’absence de mesures de protection solides, même des oublis mineurs pourraient avoir des retombées importantes. Un exemple concret : Tesla'Autopilot a causé plusieurs incidents, y compris les accidents et les décès, en raison d’interprétations erronées du véhicule'.
Les systèmes d’IA sont de plus en plus complexes. Les modèles d’IA avancés, tels que les grands modèles de langage (LLM), fonctionnent de manière souvent opaque pour les utilisateurs. C’est ce qu’on appelle le problème de la « boîte noire ». Le manque de transparence rend difficile la sécurisation, l’audit ou la confiance dans les décisions de l’IA, en particulier lorsqu’il s’agit de la sécurité GenAI. Un exemple concret : la technologie deepfake a été utilisée pour créer des vidéos réalistes mais complètement fausses, faire déformer des personnalités publiques.
Les réglementations sur l’IA deviennent de plus en plus pressantes. Les gouvernements interviennent en imposant des exigences strictes qui imposent la transparence et l’atténuation des risques pour les systèmes d’IA. L’UE's AI Act et la Californie Loi sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA) sont deux des principales réglementations en matière d’IA que les organisations doivent respecter.
Il est indispensable d’aligner l’IA sur les valeurs organisationnelles. Une IA mal gérée peut entraîner des erreurs éthiques qui érodent la confiance du public. Par exemple, en janvier 2025, Apple a également fait face à des réactions négatives concernant son résumé de l’actualité alimenté par l’IAL, qui a déformé des sujets sensibles, ce qui a incité l’entreprise à suspendre la fonctionnalité et à travailler sur des améliorations.
Il est clair que les risques non pris en compte liés à l’IA peuvent perturber les entreprises et même causer des dommages aux utilisateurs. La normalisation de la gestion des risques liés à l’IA aide les organisations en fournissant des directives claires qui garantissent la conformité réglementaire, maintiennent les normes éthiques et renforcent la confiance du public.
Wiz's Rapport sur l’état de la sécurité de l’IA en 2025 met en évidence des vulnérabilités telles que DeepLeak, où une base de données DeepSeek a exposé des informations sensibles, et SAPwned, qui a permis aux attaquants de prendre le contrôle de SAP AI Core. Ces incidents soulignent l’importance des cadres tels que le NMT AI RMF pour identifier et atténuer les risques tout au long du cycle de vie de l’IA.
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Un regard plus approfondi sur le RMF IA du NIST
Vous pouvez considérer le NIST AI RMF comme un manuel pour l’adoption responsable de l’IA. Il est conçu pour aider les entreprises à garder une longueur d’avance sur les risques tout en garantissant que les systèmes d’IA sont sécurisés, éthiques et transparents.
Gardez à l’esprit que le cadre est entièrement volontaire à adopter, et que le NIST l’a donc rendu adaptable, plutôt qu’un manuel de règles « taille unique » — ce qui signifie que les organisations de toutes tailles, dans n’importe quel secteur et pays, peuvent l’adapter à leurs besoins spécifiques.
Pourquoi le RMF IA du NIST a-t-il été créé ?
Le NIST a créé l’AI RMF en réponse à la complexité croissante des systèmes d’IA et au besoin croissant de normes à la suite d’une 30 octobre 2023, Décret sur l’IA. En facilitant la collaboration entre le gouvernement, l’industrie et le milieu universitaire, le NIST a conçu le cadre avec les objectifs clés suivants :
Établir des normes cohérentes et exploitables pour la gestion des risques liés à l’IA
Permettre aux organisations d’identifier et de traiter les menaces potentielles avant qu’elles ne s’aggravent
Construire une base pour des pratiques d’IA éthiques, sûres et transparentes qui renforcent la confiance du public
Quand le RMF IA du NIST a-t-il été créé ?
La première version du NIST AI RMF a fait ses débuts en mars 2022, et la version finale a été déployée en janvier 2023.
Gardant une longueur d’avance, le NIST a également introduit le Profil d’IA générative en juillet 2024, répondant spécifiquement aux défis posés par les systèmes d’IA de génération en évolution rapide.
Quelle est la structure du NIST AI RMF ?
Le NIST AI RMF est divisé en deux parties principales qui, ensemble, guident votre organisation dans la gestion des risques liés à l’IA tout au long du cycle de vie.
Le cadre inclut également des supports pour vous aider à appliquer ces directives efficacement, notamment :
Guide RMF de l’IA: Un guide étape par étape pour la mise en œuvre du NIST AI RMF
Feuille de route RMF d’AI: Calendrier d’adoption des pratiques de gestion des risques liés à l’IA
Passages pour piétons AI RMF: Outils de cartographie des pratiques existantes au NIST AI RMF
Perspectives: Différentes visions de la gestion des risques liés à l’IA adaptées à des secteurs ou des besoins spécifiques
Cas d’utilisation: Exemples concrets de la façon dont les organisations opérationnalisent le NIST AI RMF
Ensuite, examinons plus en détail les deux parties du NIST AI RMF.
NIST AI RMF - Partie 1. Systèmes d’IA fiables et risques organisationnels
La partie 1 du NIST AI RMF se concentre sur la définition de ce qui rend un système d’IA « fiable ». Il énonce des principes clés tels que la fiabilité, la transparence, l’équité, la responsabilité et la sécurité, et introduit également des risques courants liés à l’IA, tels que :
Biais: Algorithmes d’IA reflétant une discrimination involontaire
Violations de la vie privée : Pipelines d’IA : mauvaise gestion des données sensibles
Failles de sécurité : Les vulnérabilités des systèmes d’IA que les attaquants peuvent exploiter
…et bien d’autres.
L’objectif de la Partie 1 est d’aider votre organisation à identifier, traiter et réduire les risques liés à l’IA en promouvant des solutions d’IA transparentes, auditables et explicables — en veillant ainsi à ce que les systèmes d’IA soient non seulement efficaces, mais aussi éthiques et sécurisés.
NIST AI RMF - Partie 2. Les quatre fonctions principales du cadre
La partie 2 du RMF IA présente les quatre fonctions et catégories principales sous lesquelles le cadre organise ses lignes directrices concrètes :
| Core Function | What it helps you do | Why it matters |
|---|---|---|
| Govern | Define governance structures, assign roles, and outline responsibilities for managing AI risks | Helps align AI systems with standards, regulations, and organizational values |
| Map | Identify and assess risks throughout the AI lifecycle | Fosters proactive identification of risks to promote AI security, and ensures AI aligns with governance practices |
| Measure | Quantify and assess the performance, effectiveness, and risks of AI systems | Ensures that AI remains stable, efficient, and compliant over time |
| Manage | Develop strategies for mitigating risks and ensuring AI systems remain compliant and secure | Facilitates continuous monitoring, auditing, and improvement to minimize risk exposure |
L’objectif de la Partie 2 est de vous fournir une approche structurée de la gestion des risques en IA en organisant les pratiques essentielles sous ces fonctions centrales, permettant à votre organisation d’intégrer la gestion des risques dans vos systèmes d’IA et d’améliorer continuellement vos solutions d’IA.
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Comment adopter le RMF IA NIST ?
Adopter le RMF IA du NIST n’est pas un parcours universel, mais avec une approche systématique, vous pouvez le faire fonctionner pour votre organisation.
En connaissant le niveau de maturité de votre organisation, vous pouvez comparer votre
1. Comprenez votre écosystème d’IA : Commencez par créer une nomenclature d’IA (AI-BOM) pour obtenir une visibilité sur vos actifs d’IA. Cet inventaire vous permet de comprendre toute l’étendue de vos systèmes d’IA et où se trouvent les vulnérabilités potentielles.
2. Évaluez et hiérarchisez les risques : Utilisez la fonction « Carte » du cadre pour identifier les risques dans vos systèmes d’IA. Par exemple, votre chatbot d’IA orienté client est-il conforme aux lois sur la protection de la vie privée ? Vos modèles sont-ils alignés sur les directives éthiques ?
3. Déterminez votre niveau de maturité : Le NIST définit quatre niveaux de maturité de l’IA :
Niveau 1 - Partiel : Sensibilisation limitée aux risques
Niveau 2 - Tenant compte du risque : Une compréhension de base des risques et des mesures d’atténuation
Niveau 3 - Répétable : La gestion des risques est systématique et documentée
Niveau 4 - Adaptatif : La gestion des risques liés à l’IA est entièrement intégrée et évolutive
En connaissant le niveau de maturité de votre organisation, vous pouvez comparer votre Capacités de sécurité de l’IA et prioriser les améliorations futures.
4. Intégrer et agir : Alignez le NMIST AI RMF sur le cycle de vie de votre IA. Par exemple:
Appliquez la fonction « Gouverner » pour établir une responsabilité claire envers vos outils d’IA de génération.
Utilisez la fonction « Mesurer » pour tester et affiner en continu les résultats de l’IA afin d’en assurer l’équité et la précision.
Pour les organisations qui cherchent à accélérer ce processus,
5. Surveillez, apprenez et itérez : Les systèmes d’IA évoluent, tout comme votre approche de leur gestion. Des mises à jour régulières, telles que l’intégration du profil d’IA générative du NIST pour la sécurité et la conformité GenAI, garantissent que votre stratégie de gestion des risques reste à l’avant-garde.
Pour les organisations qui cherchent à accélérer ce processus, AI-SPM vous offre une solution complète et proactive pour Gestion des risques liés à l’IA dans les environnements cloud. WIZ AI-SPM simplifie la gestion des risques liés à l’IA grâce à des fonctionnalités telles que l’AI-BOM sans agent, les évaluations automatisées des risques et l’analyse des chemins d’attaque, toutes conçues pour s’aligner sur le NIST AI RMF.
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Quelle est la prochaine étape ? Wiz pour AI-SPM
Le NIST AI RMF offre une voie claire pour gérer le paysage complexe des risques et des réglementations en matière d’IA. En adoptant ce cadre, les organisations peuvent s’assurer que leurs systèmes d’IA restent éthiques, sécurisés et conformes aux réglementations mondiales en constante évolution.
Wiz s’engage à aider les organisations à améliorer leur posture de sécurité de l’IA et à opérationnaliser efficacement les cadres de gestion des risques liés à l’IA, notamment Conformité NIST, grâce à notre offre AI-SPM.
Prêt à en savoir plus ? Visitez le Page web de Wiz pour l’IA, ou si vous préférez un Démo en direct, nous serions ravis de communiquer avec vous.
