Assurance IA avec DQS : gouvernance, sécurité et qualité — alignées.
Depuis plus de 40 ans, DQS audite des systèmes de gestion dans plus de 60 pays. En tant qu’organisme de certification accrédité à l’échelle mondiale, DQS étend cette même expertise à la norme ISO/IEC 42001 pour les systèmes de gestion de l’IA, parallèlement aux normes ISO/IEC 27001 et ISO 9001, où la gouvernance de l’IA s’intègre aux cadres existants de sécurité de l’information et de qualité — offrant ainsi aux organisations une voie coordonnée vers une maturité démontrable en matière de gouvernance de l’IA.
Reconnu selon la norme ISO/IEC 42001
Organisme de certification pour les systèmes de gestion de l’IA
Audits alignés sur la norme ISO/IEC 27001
Intégration de la sécurité de l'information pour les organisations traitant l'IA
Intégration de la norme ISO 9001
Informations documentées et référentiel de traçabilité
Réalisation flexible des audits
Audits à distance, hybrides ou sur site — réalisés quel que soit le lieu où se trouve votre équipe de gouvernance de l’IA.
DQS, UN PARTENAIRE DE CONFIANCE
Accrédité, international et indépendant : les fondements d’une certification IA crédible.
La norme ISO/IEC 42001 est nouvelle. L’accréditation, l’infrastructure et l’indépendance qui sous-tendent un certificat DQS, elles, ne le sont pas. Voici ce que cela représente en chiffres.
Plus de 3 100 auditeurs dans le monde
Pour accompagner les normes mondiales telles que ISO/IEC 42001, ISO/IEC 27001, ISO 9001 et bien d’autres encore.
Plus de 65 000 sites certifiés
Pour l’ensemble des normes DQS, y compris le portefeuille d’assurance IA.
Plus de 60 pays
Présence d’auditeurs locaux sur les principaux marchés : Europe, Asie-Pacifique, Amériques.
Plus de 40 ans d’expérience
Fondée en 1985 par la DGQ et le DIN — premier organisme de certification de systèmes de management en Allemagne.
Les règles applicables aux systèmes d’IA ont changé. La plupart des structures de gouvernance, elles, n’ont pas évolué.
Trois évolutions se produisent simultanément. La réglementation est désormais en place : la loi européenne sur l’IA impose des obligations contraignantes pour les systèmes d’IA à haut risque, et des cadres similaires voient le jour partout dans le monde. Les systèmes d’IA eux-mêmes se comportent différemment des logiciels conventionnels, ce qui nécessite des approches de gouvernance adaptées à leur fonctionnement réel. Et la norme ISO/IEC 42001 est devenue la norme de référence que les régulateurs et les clients s’attendent de plus en plus à voir appliquée — non pas dans cinq ans, mais dès maintenant.
La gouvernance de l’IA est désormais une exigence réglementaire, et non plus une simple bonne pratique interne.
Dans les pays où s’applique la loi européenne sur l’IA, les systèmes d’IA à haut risque nécessitent une gestion des risques documentée, une documentation technique et une supervision humaine — et ces aspects sont de plus en plus évalués en parallèle des périmètres existants des normes ISO 9001 et ISO/IEC 27001, plutôt que dans le cadre d’un exercice isolé.
Responsabilités fragmentées, documentation incohérente, audits échoués.
Sans système structuré de gestion de l’IA, les organisations s’exposent à une responsabilité fragmentée entre les différentes unités opérationnelles, à une documentation incohérente et à des difficultés pour démontrer leur maturité en matière de gouvernance auprès des régulateurs ou des clients. Lors d’audits menés en silos, les mêmes éléments de preuve sont produits — et remis en question — à plusieurs reprises dans différentes parties de l’entreprise.
Un programme d’audit unique couvrant la gouvernance, la sécurité et la qualité de l’IA — coordonné, harmonisé et prêt pour l’audit.
- Un seul organisme de certification couvrant les normes ISO/IEC 42001, ISO/IEC 27001 et ISO 9001
- Des cycles d’audit alignés, des preuves partagées, une interprétation cohérente entre les normes et les sites
- Indépendance vis-à-vis des activités de conseil — une séparation qui confère au certificat sa crédibilité auprès des autorités de régulation et des clients
Mise en œuvre de la gouvernance de l’IA : appliquer la norme ISO 42001 dans la pratique
Perspectives pratiques sur l’intégration de la gouvernance de l’IA dans les systèmes de gestion opérationnelle.
La gouvernance de l’IA ne se résume pas à une seule norme — ni à une seule équipe.
Les normes relatives à la gouvernance de l’IA recoupent celles de la sécurité de l’information, de la gestion de la qualité et des réglementations sectorielles — non pas parce que ces cadres sont redondants, mais parce que les systèmes d’IA touchent à la fois à tous ces domaines. La combinaison applicable dépend de ce que vous développez, de ce que vous déployez et des marchés sur lesquels vous opérez.
- ISO/IEC 42001 — Système de gestion de l’IA ; couvre la classification des risques, la responsabilité et la surveillance continue
- ISO/IEC 27001 — Sécurité de l’information ; couvre les données sur lesquelles les systèmes d’IA sont entraînés et qu’ils traitent
- ISO 9001 — Informations documentées et maîtrise des processus ; la base de traçabilité sur laquelle s’appuie la plupart des systèmes de gouvernance de l’IA
- RèglementMDR 2017/745 de l’UE — lorsque des fonctionnalités d’IA sont intégrées à un dispositif médical
- Obligations par niveau de risque de la loi européenne sur l’IA — moteur réglementaire ; mais c’est le cadre d’obligations de la norme ISO/IEC 42001 qui est le plus couramment utilisé pour y répondre
QUELLES EXIGENCES S'APPLIQUENT À VOUS ?
Votre rôle dans la chaîne de valeur de l’IA détermine par où commencer.
Vos exigences en matière de gouvernance de l’IA dépendent de votre rôle dans la chaîne de valeur — que vous développiez des systèmes d’IA, que vous les déployiez en production, que vous les distribuiez ou que vous les intégriez dans des produits réglementés. Voici où se situe généralement chaque rôle.
La confiance dans l’IA ne repose plus uniquement sur la technologie. Les organisations ont de plus en plus besoin de structures de gouvernance qui restent transparentes, évolutives et vérifiables, quel que soit le contexte opérationnel international ou réglementaire.
Quatre niveaux certifiables : ce que chacun couvre et pourquoi c’est important.
Chaque norme répond à une question différente — qu’il s’agisse de gouvernance, de données, de contrôle des processus ou de conformité sectorielle.
Voici comment les niveaux s’articulent entre eux.
Chaque niveau est certifiable de manière indépendante — et peut être évalué individuellement ou dans le cadre d’un programme coordonné. Ensemble, ils couvrent l’ensemble des aspects que les régulateurs, les clients et vos propres équipes examineront lors de l’évaluation de votre programme d’IA.
La norme ISO/IEC 42001 définit le système de gestion de la gouvernance de l’IA : gestion des risques, informations documentées, rôles et responsabilités, ainsi que surveillance continue tout au long du cycle de vie de l’IA.
La certification ISO/IEC 42001 — Système de gestion de l’IA couvre la classification des risques, la responsabilité en matière de gouvernance, la supervision de la gestion des données et les exigences de surveillance tout au long du cycle de vie de l’IA. Elle s’applique aux organisations qui développent, déploient ou modifient de manière substantielle des systèmes d’IA.
Votre avantage : démontrer la maturité de votre gouvernance de l’IA aux autorités de régulation, à vos clients et à vos partenaires — grâce à une référence internationale reconnue.
Comment les données d’entraînement de l’IA, les résultats des modèles et les données opérationnelles sont protégés.
Certification ISO/IEC 27001 — Le système de gestion de la sécurité de l’information traite des contrôles de sécurité des données relatifs aux données d’entraînement de l’IA, aux entrées et sorties des modèles, ainsi qu’à l’accès au système. Généralement associée à la norme ISO/IEC 42001 lorsque les systèmes d’IA traitent des données sensibles ou à caractère personnel.
Votre avantage : démontrer que les données dont dépendent vos systèmes d’IA sont traitées en toute sécurité.
Le socle de documentation et de traçabilité sur lequel reposent la plupart des exigences en matière de gouvernance de l’IA.
Certification ISO 9001 — La gestion de la qualité fournit les informations documentées, le contrôle des processus et la structure d’amélioration continue sur lesquels s’appuie la norme ISO/IEC 42001 pour les organisations disposant déjà d’un système de gestion de la qualité (SGQ).
Votre avantage : intégrez la gouvernance de l’IA dans une structure que vous exploitez peut-être déjà, plutôt que de mettre en place un système parallèle.
Évaluation de la conformité au Règlement européen MDR 2017/745
Lorsqu’une fonctionnalité d’IA est intégrée à un dispositif médical, l’évaluation de la conformité au titre du RDM de l’UE s’applique en plus de la gouvernance spécifique à l’IA. Cela concerne les fabricants de dispositifs de diagnostic, de surveillance ou d’aide à la décision dotés d’IA.
Votre avantage : alignez la gouvernance de l’IA sur les obligations de conformité existantes relatives aux produits réglementés, plutôt que de les gérer séparément.
Réglementation de l’IA dans le cadre du RDM de l’UE : garantir la conformité et l’innovation
Comment la gouvernance de l’IA s’articule avec les exigences réglementaires dans les environnements médicaux et opérationnels hautement réglementés.
Chaque partie prenante pose une question différente concernant vos systèmes d’IA.
Un organisme de réglementation veut s’assurer que vos systèmes d’IA sont maîtrisés. Un client veut s’assurer que ses données sont protégées. Vos propres équipes veulent savoir qui est responsable en cas de changement. Ce ne sont pas les mêmes questions — et aucune norme unique ne répond à toutes. C’est pourquoi un programme de gouvernance de l’IA adapté couvre plusieurs niveaux.
La certification ISO/IEC 42001 couvre la gestion des risques, les informations documentées et la responsabilité tout au long du cycle de vie de l’IA.
La certification ISO/IEC 27001 couvre les contrôles de sécurité des données ; la norme ISO/IEC 42001 y ajoute des exigences spécifiques à l'IA en matière de gestion des données.
Les exigences en matière d’informations documentées des normes ISO 9001 et ISO/IEC 42001 répondent ensemble aux attentes des autorités de régulation en matière de documentation technique, auxquelles celles-ci accordent une importance croissante.
Les dispositions de la norme ISO/IEC 42001 relatives aux rôles et responsabilités définissent les obligations en matière de supervision des systèmes d’IA.
Les processus d’amélioration continue de la norme ISO/IEC 42001 prévoient une révision régulière à mesure que les modèles, les données et les conditions d’exploitation évoluent.
Le règlement MDR 2017/745 de l’UE et d’autres cadres sectoriels s’appliquent en complément de la gouvernance spécifique à l’IA, le cas échéant.
La norme ISO/IEC 42001 est de plus en plus utilisée comme référence opérationnelle commune dans la loi européenne sur l’IA, le cadre de gestion de l’IA (AI RMF) du NIST américain, ainsi que dans les cadres émergents en Chine, au Japon, en Corée du Sud et au Brésil.
Gouvernance de l’IA dans le secteur des technologies financières (FinTech) sur un marché réglementé
Comment les organisations répondent-elles aux attentes en matière de responsabilité, de surveillance et de gouvernance dans des cadres internationaux en constante évolution en matière d’IA ?
Pourquoi la réglementation stimule la demande d’une couche de gestion de l’IA
Les quatre niveaux de risque
La classification des systèmes d’IA détermine le niveau de gouvernance, de documentation et de surveillance requis. Bien que le modèle fournisse une structure générale, les organisations doivent traduire ces catégories en mesures opérationnelles concrètes.
Risque inacceptable (interdit)
Les systèmes d’IA de cette catégorie sont considérés comme incompatibles avec les droits fondamentaux et les protections sociétales prévus par la loi européenne sur l’IA. Ces applications sont interdites car elles présentent un niveau de risque inacceptable pour les personnes, la sécurité publique ou les valeurs démocratiques. Les organisations doivent donc s’assurer que les cas d’utilisation interdits sont identifiés et exclus grâce à des mécanismes de gouvernance et de contrôle appropriés.
Risque élevé (exigences réglementaires strictes)
Les systèmes d’IA à haut risque sont soumis aux obligations réglementaires les plus strictes en raison de leur impact potentiel sur la santé, la sécurité et les droits fondamentaux. Ces systèmes nécessitent généralement une gestion structurée des risques, une documentation technique, des mécanismes de surveillance et une supervision humaine clairement définie tout au long du cycle de vie de l’IA afin de garantir une conformité continue et un contrôle opérationnel.
Risque limité (exigences de transparence)
Les systèmes d’IA à risque limité sont principalement soumis à des exigences de transparence visant à garantir que les utilisateurs restent conscients lorsqu’ils interagissent avec l’intelligence artificielle. Les organisations doivent mettre en œuvre des pratiques claires de communication et de divulgation, en particulier lorsque le contenu généré par l’IA ou les interactions automatisées pourraient, sans cela, créer de la confusion ou réduire la transparence pour les utilisateurs.
Risque minimal (mesures volontaires)
La plupart des applications d’IA relèvent de la catégorie «risque minimal» et ne sont pas soumises à des obligations spécifiques en vertu de la loi européenne sur l’IA. Néanmoins, les organisations reconnaissent de plus en plus l’intérêt de mettre en œuvre des mesures de gouvernance volontaires qui favorisent la responsabilité, la cohérence opérationnelle et la préparation à long terme, alors que les attentes réglementaires continuent d’évoluer à l’échelle mondiale.
Une structure de gouvernance unique, adaptable à tous les marchés sur lesquels vous opérez.
Pour les organisations multinationales, la gouvernance de l’IA se limite rarement à un seul cadre juridique ou à une seule région opérationnelle : les systèmes peuvent être développés dans un pays, déployés dans plusieurs juridictions et intégrés à des processus répartis à l’échelle mondiale. Si la loi européenne sur l’IA reste le cadre le plus complet et la référence mondiale la plus courante, les juridictions du monde entier partagent de plus en plus des principes de gouvernance tels que la transparence, la responsabilité, la gestion des risques et le contrôle humain — même lorsque la structure juridique et la mise en œuvre diffèrent. Le défi ne consiste pas à comprendre chaque cadre individuellement, mais à mettre en place un système de gouvernance suffisamment standardisé pour garantir une cohérence mondiale, tout en restant suffisamment adaptable pour répondre aux attentes réglementaires locales.
Loi européenne sur l’IA
La loi européenne sur l’IA établit le premier cadre réglementaire intersectoriel complet pour l’IA, avec une classification basée sur les risques, des exigences de transparence et des obligations de conformité pour les systèmes à haut risque. Elle sert de plus en plus de référence mondiale pour la structure de gouvernance de l’IA.
Les États-Unis s’appuient sur une approche plus décentralisée : le cadre volontaire de gestion des risques liés à l’IA du NIST, des décrets présidentiels fédéraux et un ensemble de plus en plus hétéroclite de législations sur l’IA au niveau des États. L’accent est mis sur la responsabilité, la cybersécurité et la gestion des risques opérationnels plutôt que sur une loi intersectorielle contraignante unique.
La Chine a mis en place plusieurs cadres réglementaires couvrant les services d’IA générative, les algorithmes de recommandation et la gouvernance algorithmique, en mettant fortement l’accent sur la responsabilité des fournisseurs et la gouvernance des contenus.
L'approche japonaise met l'accent sur des cadres de gouvernance volontaires et interopérables à l'échelle internationale, axés sur la fiabilité opérationnelle et l'innovation industrielle.
Le cadre sud-coréen concilie innovation et obligations de transparence et de responsabilité, en mettant de plus en plus l’accent sur la gestion des risques, conformément aux discussions internationales sur une IA digne de confiance.
Ces deux marchés continuent de développer la gouvernance de l’IA par le biais de cadres évolutifs plutôt que d’une loi unique et exhaustive. Le Brésil fait avancer des propositions de gouvernance de l’IA fondées sur les risques, parallèlement à des initiatives plus larges de gouvernance numérique, en mettant actuellement l’accent sur la responsabilité et la surveillance des systèmes à fort impact. L’Inde s’appuie sur un ensemble de textes législatifs existants — la loi sur les technologies de l’information, l’amendement de 2026 aux règles relatives aux technologies de l’information traitant des contenus générés par l’IA, et la loi sur la protection des données personnelles numériques — ainsi que sur les lignes directrices volontaires et fondées sur des principes en matière de gouvernance de l’IA publiées en 2026, tandis que les régulateurs sectoriels tels que la RBI et la SEBI élaborent leurs propres attentes en matière de supervision spécifique à l’IA.
Cinq étapes pour passer d’exigences dispersées à un programme coordonné.
Savoir par où commencer — et dans quel ordre — est généralement le plus difficile. Les étapes ci-dessous vous aident à y parvenir sans travail supplémentaire inutile.
Identifiez vos exigences.
Passez en revue les systèmes d’IA concernés, leur classification de risque au regard de la loi européenne sur l’IA, et leurs interactions avec les systèmes de gestion existants conformes aux normes ISO 9001 ou ISO/IEC 27001.
Évaluez votre configuration actuelle.
Passez en revue les systèmes de gestion existants, les cycles d’audit et les responsabilités internes en matière de gouvernance de l’IA.
Alignez et consolidez.
Dans la mesure du possible, intégrez la gouvernance de l’IA dans les systèmes de gestion certifiés existants plutôt que de mettre en place une structure autonome.
Préparez-vous aux nouvelles exigences.
Les délais de mise en œuvre progressive de la loi européenne sur l’IA et les cadres réglementaires en constante évolution aux États-Unis, en Chine, au Japon, en Corée du Sud et au Brésil continuent de se préciser.
Planifiez vos capacités d’audit suffisamment à l’avance.
Réservez des créneaux d’audit ISO/IEC 42001 auprès de votre organisme de certification, en fonction de vos échéances réglementaires et commerciales.
Ce que vous obtenez en vous faisant certifier par DQS.
Chaque mission suit la même structure, de la première revue de la documentation jusqu’à la délivrance du certificat et à la surveillance continue. Que vous certifiiez une ou plusieurs normes, le processus reste le même.
POURQUOI CHOISIR DQS
Un seul partenaire d’audit pour la gouvernance de l’IA, la sécurité des données et la qualité.
La gestion des obligations en matière de gouvernance de l’IA selon plusieurs normes ne doit pas nécessairement impliquer de faire appel à plusieurs organismes de certification. DQS couvre l’ensemble du champ d’application au sein d’un seul programme : les cycles d’audit sont ainsi harmonisés, les preuves sont partagées et les conclusions sont cohérentes d’une norme à l’autre.
Prêt à vous lancer ?
- Dites-nous ce que vous développez, déployez ou distribuez
- Nous identifions les normes applicables à votre activité et définissons le périmètre
- Vous bénéficiez d’un plan d’audit unique, d’un interlocuteur unique et d’une approche cohérente
Foire aux questions.
La certification ISO/IEC 42001 est-elle obligatoire en vertu de la loi européenne sur l’IA ?
Non. La loi européenne sur l’IA ne mentionne pas la certification ISO/IEC 42001 comme une exigence légale. Toutefois, lorsque des systèmes d’IA à haut risque sont concernés, la norme ISO/IEC 42001 est largement citée comme un moyen structuré de démontrer le respect des exigences en matière de gestion des risques, de documentation et de supervision humaine définies par la loi.
Faut-il disposer à la fois des certifications ISO/IEC 42001 et ISO/IEC 27001 ?
De nombreuses organisations détiennent les deux certifications, car elles couvrent des niveaux différents. La norme ISO/IEC 42001 traite de la gouvernance spécifique à l’IA — classification des risques, surveillance, supervision humaine. La norme ISO/IEC 27001 traite de la sécurité de l’information au sens large, y compris les données sur lesquelles les systèmes d’IA sont entraînés et qu’ils traitent. Lorsque les données de développement sont sensibles, les deux certifications sont généralement détenues conjointement.
Qu’est-ce qui est considéré comme un système d’IA à haut risque au sens de la loi européenne sur l’IA ?
La loi classe les systèmes d’IA en différents niveaux de risque : inacceptable, élevé, limité et minimal. Les systèmes à haut risque sont ceux qui ont une incidence sur la santé, la sécurité, les droits fondamentaux ou les infrastructures critiques, tels que certains systèmes de recrutement, d’évaluation de solvabilité ou d’identification biométrique. La classification exacte dépend des cas d’utilisation spécifiques énoncés dans les annexes de la loi.
En quoi la loi européenne sur l’IA se distingue-t-elle du cadre de gestion des risques liés à l’IA (AI RMF) du NIST américain ?
La loi européenne sur l’IA est une réglementation contraignante et intersectorielle prévoyant des obligations légales classées par niveau de risque. Le cadre de gestion des risques liés à l’IA du NIST est un cadre volontaire largement utilisé aux États-Unis, souvent en complément de réglementations sectorielles et au niveau des États. Les organisations opérant sur ces deux marchés alignent généralement leur gouvernance interne — souvent via la norme ISO/IEC 42001 — afin de se conformer de manière cohérente à ces deux cadres.
Les normes ISO/IEC 42001, ISO/IEC 27001 et ISO 9001 peuvent-elles être certifiées par un seul organisme de certification ?
Oui. Lorsque les systèmes de management partagent la structure de haut niveau commune utilisée dans les normes ISO modernes, les audits peuvent être coordonnés et, le cas échéant, regroupés en cycles d’audit intégrés auprès d’un seul organisme de certification.
La norme ISO/IEC 42001 couvre-t-elle spécifiquement les systèmes d’IA générative ?
La norme ISO/IEC 42001 s’applique aux systèmes de gestion de l’IA de manière générale et ne se limite pas à une technique d’IA spécifique. Elle régit la structure entourant tout système d’IA qu’une organisation développe, déploie ou utilise — y compris l’IA générative — plutôt que de prescrire des contrôles techniques spécifiques à une technique donnée.
Les obligations en matière de gouvernance de l’IA s’appliquent-elles si nous utilisons des outils d’IA tiers plutôt que de développer les nôtres ?
Les obligations de la loi européenne sur l’IA s’appliquent différemment aux fournisseurs et aux déployeurs, et les obligations des déployeurs peuvent s’appliquer même lorsque le modèle d’IA sous-jacent provient d’un tiers. Lorsqu’une organisation déploie un outil d’IA à haut risque, ses propres obligations de gouvernance au titre de la loi et des normes associées peuvent s’appliquer, quel que soit le développeur du modèle.
La gouvernance de l’IA relevant de plusieurs juridictions peut-elle être gérée par le biais d’un seul programme de certification ?
Pour de nombreuses organisations, oui. Bien que la loi européenne sur l’IA, le cadre de gestion des risques liés à l’IA (AI RMF) du NIST américain et les cadres émergents en Chine, au Japon, en Corée du Sud et au Brésil diffèrent par leur structure juridique, ils partagent des principes de gouvernance communs : transparence, responsabilité, gestion des risques et contrôle humain. La norme ISO/IEC 42001 est de plus en plus utilisée comme référence opérationnelle commune à l’ensemble de ces cadres, les spécificités régionales étant prises en compte au sein même du système de gouvernance plutôt que par le biais de certifications distinctes.