# Déclaration de Transparence Ai | Syntari

Source: https://syntari-ai.com/fr/legal/ai-transparency-statement

JURIDIQUE
Déclaration de Transparence Ai
← Toutes les politiques juridiques
DÉCLARATION DE TRANSPARENCE IA Version 1.0 Syntari International, Inc. Date d'effet : 23 février 2026 855 Boylston Street, Suite 1000 | Boston, MA 02116
Introduction et Engagement Syntari International, Inc. (« Syntari » ou « nous ») s'engage à promouvoir la transparence, la responsabilité et des pratiques IA responsables dans les secteurs de l'assurance, de la gestion d'actifs et des services financiers. Cette Déclaration de Transparence IA exprime notre engagement vis-à-vis des parties prenantes, y compris les clients, les régulateurs, les participants de l'industrie et le public, concernant la façon dont nous développons, déployons et gouvernons les systèmes d'intelligence artificielle. Nous reconnaissons que les systèmes d'intelligence artificielle présentent à la fois un potentiel énorme et une responsabilité significative. En tant que plateforme native IA, Syntari intègre des fournisseurs d'IA tiers pour alimenter des capacités de conseil transformateur. Cette déclaration reflète notre dévouement à une divulgation ouverte concernant nos systèmes IA, leurs capacités, leurs limites et leurs mesures de sécurité. Public : Cette déclaration est préparée pour les clients, les régulateurs (particulièrement en vertu de l'Article 13 de la Loi IA de l'UE), les participants de l'industrie et le grand public cherchant à comprendre les pratiques de gouvernance de l'IA de Syntari.
Aperçu des systèmes d'IA 2.1 Capacités IA de la plateforme La plateforme native d'IA de Syntari offre les capacités essentielles suivantes : ● Recommandations intelligentes : Analyse et recommandations alimentées par l'IA pour l'optimisation du portefeuille, l'évaluation des risques et la prise de décision stratégique ● Génération de documents : Création automatisée de rapports de conformité, de résumés exécutifs et d'analyses de politiques ● Analytique prédictive : Modèles de prévision pour les tendances du marché, les indicateurs de risque et les métriques commerciales ● Recherche avancée : Recherche en langage naturel à travers des documents et des dépôts de données avec un classement de pertinence contextuelle ● Automatisation des processus : Automatisation intelligente des flux de travail pour le traitement des documents, la classification des données et les tâches courantes 2.2 Classification des risques de la Loi sur l'IA de l'UE Conformément aux exigences de la Loi sur l'IA de l'UE, Syntari classe ses systèmes d'IA par catégorie de risque : Catégorie de fonctionnalité Classification de la Loi sur l'IA de l'UE Niveau de risque Recommandations intelligentes (non-conseillère) Risque limité Faible Génération de documents Risque limité Faible Analytique prédictive (générale) Risque limité Faible Recherche avancée Risque limité Faible Automatisation des processus Risque limité Faible Conseil financier/assurance Risque élevé Élevé Assistance à la souscription Risque élevé Élevé Évaluation des sinistres Risque élevé Élevé Les fonctionnalités à haut risque sont soumises à des exigences de gouvernance renforcées, de surveillance humaine et d'explicabilité détaillées dans les sections suivantes.
Fournisseurs d'IA tiers Syntari s'appuie sur des fournisseurs d'IA tiers soigneusement sélectionnés pour offrir des capacités de plateforme. Cette approche nous permet de bénéficier de modèles d'IA fondamentaux de pointe tout en maintenant un accent sur l'expertise de conseil spécifique au domaine. 3.1 Anthropic (Claude) ● Versions des modèles : Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus, Claude 3 Haiku (fenêtre de contexte : jusqu'à 200K tokens) ● Capacités : Raisonnement avancé, analyse nuancée, génération de documents longs, analyse financière complexe ● Cas d'utilisation principaux : Analyse de politiques, interprétation réglementaire, soutien à la consultation financière, résumé exécutif ● Raison de sélection : Approche IA constitutionnelle, raisonnement supérieur sur les documents financiers complexes, performance solide sur les scénarios d'assurance ambigus 3.2 OpenAI (GPT) ● Versions des modèles : GPT-4, GPT-4o (Omni), GPT-4 Turbo avec vision ● Capacités : Compréhension multimodale (texte et images), inférence rapide, vaste base de connaissances, génération de sorties structurées ● Cas d'utilisation principaux : Traitement de documents avec éléments visuels, tâches de classification rapides, génération de code pour scripts d'automatisation, analyse d'images de matériaux de souscription soumis ● Raison de sélection : Capacités multimodales pour l'analyse de documents d'assurance, support d'entreprise établi, fiabilité élevée de l'API 3.3 Google (Gemini) ● Versions des modèles : Gemini 2.0 Flash, Gemini 1.5 Pro (fenêtre de contexte : jusqu'à 2M tokens pour Pro) ● Capacités : Traitement de contexte étendu, récupération d'informations en temps réel, traitement multimodal natif, évolutivité des coûts efficace ● Cas d'utilisation principaux : Traitement de documents à grande échelle, analyse de tendances historiques à travers des ensembles de données étendus, synthèse de recherche de marché ● Raison de sélection : Fenêtre de contexte exceptionnelle pour le traitement de l'ensemble des données clients, efficacité des coûts à grande échelle, intégration de données en temps réel 3.4 Critères et évaluation de sélection des fournisseurs Syntari évalue les fournisseurs d'IA tiers en utilisant les critères suivants : ● Sécurité et alignement : Approche IA constitutionnelle, résultats de red teaming, alignement avec les valeurs humaines ● Performance sur les tâches financières/assurance : Tests de référence sur des scénarios spécifiques au domaine, taux de précision, analyse des modes de défaillance ● Confidentialité et sécurité des données : Politiques de conservation des données, normes de cryptage, certifications de conformité, disponibilité des audits ● Fiabilité et disponibilité : Engagements de SLA, historique des incidents, redondance géographique, récupération après sinistre ● Transparence et responsabilité : Rapports de transparence des fournisseurs, pratiques de divulgation des incidents, documentation des modèles ● Conformité réglementaire : État de conformité avec la loi sur l'IA de l'UE, garanties contractuelles, accords de traitement des données
Transparence sur la gestion des données 4.1 Données envoyées aux fournisseurs d'IA Syntari envoie les catégories de données suivantes aux fournisseurs d'IA tiers pour alimenter les fonctionnalités de la plateforme : ● Invites et requêtes : Invites générées par les utilisateurs, demandes et questions formatées avec le contexte du domaine ● Contenu des documents : Documents téléchargés (rapports financiers, documents de politique, matériaux de conformité) pour analyse et traitement ● Contexte des données structurées : Métriques anonymisées, chiffres financiers et données catégorielles pertinentes aux requêtes des utilisateurs ● Métadonnées de session : Demandes de fonctionnalités, motifs d'utilisation, messages d'erreur (pour débogage et amélioration) 4.2 Données NON envoyées aux fournisseurs d'IA Les éléments de données sensibles suivants NE SONT JAMAIS transmis à des fournisseurs d'IA tiers : ● Bases de données clients brutes : Listes de clients non traitées, annuaires de contacts ou données de gestion de la relation client ● Identifiants et secrets : Clés API, mots de passe, jetons d'authentification, certificats ● Informations personnellement identifiables (PII) : Noms, adresses, numéros de sécurité sociale individuels, sans anonymisation explicite ● Stratégies de trading propriétaires : Méthodologies d'investissement non publiées, cadres de répartition d'actifs confidentiels ● Données réglementées : Informations de santé brutes, données génétiques ou autres données soumises à une protection spéciale 4.3 Conservation des données des fournisseurs d'IA Tous les principaux fournisseurs d'IA tiers (Anthropic, OpenAI, Google) maintiennent des politiques de conservation des données pour protéger la vie privée des utilisateurs : Détails clés de la politique de conservation du fournisseur Anthropic (Claude) Compte professionnel : surveillance des abus de 30 jours Retenue uniquement pour détecter les violations ; ensuite supprimé OpenAI (GPT) Entreprise : surveillance des abus de 30 jours Peut être configuré pour une rétention plus courte ; suppression confirmée Google (Gemini) Défaut : 9 mois ; niveaux payants : configurable ISO 27001 en cours ; peut demander la suppression Pour les clients des niveaux payants, nous sélectionnons des fournisseurs avec des politiques de conservation configurables et demandons un maximum de 30 jours de conservation alignés sur les besoins de détection des abus. 4.4 Formation des modèles Les clients de Syntari utilisant des abonnements de niveau payant bénéficient d'engagements explicites de non-formation des données : ● Anthropic : Les données des comptes professionnels NE SONT PAS utilisées pour former les modèles Claude (documenté dans les conditions du service API) ● OpenAI : L'accord d'entreprise exclut explicitement les données client de la formation des modèles ● Google : Les niveaux payants de Gemini ne s'entraînent pas sur les données soumises (selon les termes de Google Cloud) Syntari N'EMPLOIE PAS les données des clients pour améliorer nos modèles internes, systèmes d'analytique ou capacités concurrentielles. 4.5 Architecture du flux de données Ce qui suit décrit le flux de données de Syntari de l'entrée utilisateur à la sortie du fournisseur d'IA : ● Entrée utilisateur : Le client soumet une requête ou un document via l'interface Syntari web/API ● Traitement local : Les systèmes Syntari appliquent des filtres de prétraitement, identifient les données sensibles et appliquent des masquages lorsque cela est applicable ● Demande de fournisseur : Invite formatée + contexte envoyé au fournisseur d'IA sélectionné via des appels API HTTPS chiffrés ● Traitement du fournisseur : Le modèle tiers traite la demande et génère une réponse ● Filtrage de sortie : Syntari applique des filtres de post-traitement pour vérifier toute fuite non intentionnelle de PII ● Livraison du résultat : Réponse renvoyée au client dans l'interface Syntari ; non conservée sur les systèmes du fournisseur au-delà de la politique de conservation
Prise de Décision IA 5.1 Processus de Génération de Recommandations Les recommandations IA de Syntari sont générées par le processus suivant : ● Construction de Prompt : Les systèmes Syntari construisent un prompt détaillé incluant le contexte client, la spécificité de la requête, et les contraintes de domaine pertinentes ● Traitement du Modèle : Le fournisseur IA sélectionné traite le prompt en utilisant des modèles fondamentaux pour générer des recommandations ● Évaluation de Confiance : Syntari applique une notation heuristique pour évaluer la confiance des recommandations en fonction des signaux de certitude du modèle ● Révision Humaine : Pour les fonctionnalités à haut risque, les experts de Syntari examinent les recommandations avant présentation (voir Section 6) ● Présentation Utilisateur : Les recommandations sont présentées avec des étiquettes de transparence indiquant les niveaux de confiance et les limitations 5.2 Notation de Confiance et Divulgation d'Incertitude Syntari implémente une notation de confiance dans toutes les recommandations IA : ● Haute Confiance (>85%) : Recommandation basée sur des preuves claires, des signaux convergents, des motifs de domaine bien compris ● Confiance Moyenne (60-85%) : Recommandation fondée sur une analyse raisonnable mais sujette à une incertitude matérielle ● Basse Confiance (<60%) : Recommandation préliminaire ; risque matériel de conclusions alternatives Toutes les recommandations sont présentées avec des étiquettes de confiance explicites et un langage de clause de non-responsabilité expliquant les limitations et l'incertitude. 5.3 Limitations et Modes d'Échec Connus Syntari divulgue les limitations connues suivantes affectant la qualité des recommandations IA : ● Sensibilité au Contexte : Les recommandations peuvent varier en fonction du cadrage du prompt, de l'accentuation ou du contexte disponible ● Dépendance à la Qualité des Données : Les recommandations reflètent la qualité des données ; les principes de déchets en entrée, déchets en sortie s'appliquent ● Lacunes de Spécialisation de Domaine : Les modèles IA formés sur des connaissances générales peuvent sous-performer dans des scénarios d'assurance/gestion d'actifs très spécialisés ● Limitations Temporelles : Les données d'entraînement ont des dates de coupure ; les données en temps réel peuvent ne pas être reflétées ● Sous-performance lors d'Événements Rares : Les modèles IA peuvent avoir du mal avec des événements peu fréquents à fort impact (scénarios de cygne noir) ● Interprétation Réglementaire : L'interprétation légale et réglementaire par les systèmes IA doit être vérifiée indépendamment par des professionnels de la conformité 5.4 Risque d'Hallucination et Atténuation Les modèles de langage IA risquent de générer des informations plausibles mais inexactes ("hallucinations"). Syntari met en œuvre les atténuations suivantes : ● Exigences de Fondement : Pour les affirmations factuelles, les sorties IA doivent citer ou référencer des documents/données de soutien fournis par l'utilisateur ● Sortie Structurée : Les recommandations à haut risque imposent des formats de sortie structurés qui réduisent les hallucinations non contrôlées ● Vérification de Cohérence : Des approches multi-pass vérifient la cohérence du raisonnement et des conclusions ● Vérification Humaine : Révision humaine obligatoire pour le conseil financier et l'évaluation des réclamations (fonctionnalités à haut risque) ● Étiquettes d'Avertissement Utilisateur : Toutes les sorties IA incluent des avertissements que les utilisateurs doivent vérifier indépendamment les recommandations
Supervision Humaine 6.1 Exigences de Révision Humaine par Niveau de Fonctionnalité Syntari met en œuvre une supervision humaine par niveaux en fonction de la classification des risques des fonctionnalités : Niveau de Risque de Fonctionnalité Exigence de Révision Humaine Qualifications des Examineurs Risque Limité (Recherche, Automatisation) Faible Révision utilisateur optionnelle ; audits ponctuels de Syntari Personnel de support standard Risque Limité (Génération de Documents) Faible Révision utilisateur recommandée ; contrôles de qualité automatisés Spécialistes de domaine pour audits Risque Élevé (Conseil Financier) Élevé RÉVISION MANDATOIRE avant publication par un analyste Qualification CFA/CFP requise Risque Élevé (Conseil en Assurance) Élevé RÉVISION MANDATOIRE avant publication par un spécialiste Antécédents d'ajusteur des sinistres ou de souscripteur Risque Élevé (Soutien à la Souscription) Élevé RÉVISION MANDATOIRE avant publication + seconde révision experte Approbation de la direction de souscription 6.2 Mécanismes d'Override et Alternatifs Syntari s'assure que les utilisateurs conservent un contrôle significatif sur les sorties IA : ● Override Direct : Les utilisateurs peuvent explicitement rejeter, modifier ou contrecarrer les recommandations de l'IA ● Alternative Humaine : Pour toute sortie générée par l'IA, les utilisateurs peuvent demander une alternative préparée par un humain (peut entraîner un coût/temps) ● Désactivation de Fonctionnalités : Les utilisateurs peuvent désactiver des fonctionnalités spécifiques de l'IA tout en conservant l'accès à d'autres ● Capacité de Désinscription : Les utilisateurs peuvent se désinscrire de toutes les fonctionnalités de l'IA et utiliser Syntari comme une plateforme de consultation traditionnelle 6.3 Chemins d'Escalade pour les Préoccupations concernant l'IA Les utilisateurs rencontrant des problèmes avec les sorties ou recommandations de l'IA peuvent escalader via les canaux suivants : ● Escalade de Support : Contacter support@syntari.ai avec préoccupation concernant l'IA ; escaladé à l'équipe spécialisée dans les 24 heures ● Gouvernance de l'IA : Envoyer un email à ai-governance@syntari.ai pour les préoccupations systématiques liées à l'IA, les problèmes de biais de modèle ou les questions de gouvernance ● Confidentialité/Données : Contacter privacy@syntari.ai pour les préoccupations concernant la gestion des données ou la transparence ● Révision Formelle : Demander un audit indépendant des décisions de l'IA via transparency@syntari.ai 6.4 Pas de Décisions Conséquentielles Entièrement Automatées Syntari interdit explicitement la prise de décisions entièrement automatisée sur des questions conséquentes affectant les droits ou les finances des clients. Toutes les décisions à haut risque nécessitent un examen et une autorisation humains. Cela inclut : ● Refus ou réduction des demandes d'assurance ● Recommandations de désinvestissement de portefeuille impliquant des capitaux matériels ● Décisions de conformité réglementaire affectant les obligations légales ● Déterminations d'éligibilité des clients pour de nouveaux produits
Équité et Biais 7.1 Méthodologie de Test de Biais Syntari effectue des tests systématiques de biais avant de déployer des fonctionnalités de l'IA : ● Analyse de Sensibilité Démographique : Tester les recommandations à travers des proxies démographiques (région géographique, taille de l'entreprise, classe d'actifs) pour identifier un traitement disparate ● Biais Spécifique au Domaine : Tester les biais favorisant certains produits d'assurance, classes d'actifs ou stratégies d'investissement ● Test Adversarial : Manipulation de prompt pour faire ressortir les biais latents dans la logique de recommandation ● Revue d'Équité Historique : Analyser si les recommandations perpétuent des inégalités historiques dans les services d'assurance/financiers ● Audit Tiers : Audits indépendants trimestriels de biais par des consultants externes 7.2 Limitations et Biais Connus Les modèles de fondation IA tiers présentent des limitations documentées affectant les fonctionnalités de Syntari : ● Biais des Données d'Entraînement : Les modèles entraînés sur des données publiques d'internet reflétant des biais sociétaux, stéréotypes de genre, disparités géographiques ● Représentation des Services Financiers : Les données financières historiques sous-représentent certains groupes démographiques, pouvant reproduire des discriminations passées ● Biais de Récence : Les événements récents influencent de manière disproportionnée les recommandations ; les patterns historiques plus longs peuvent être sous-évalués ● Biais Institutionnel : Les modèles peuvent favoriser les grandes institutions financières établies par rapport aux petites entreprises ou aux firmes non traditionnelles ● Biais Linguistique : Les modèles fonctionnent mieux sur des documents en anglais ; l'analyse en d'autres langues peut être moins fiable 7.3 Stratégies d'Atténuation Syntari met en œuvre les stratégies d'atténuation de biais suivantes : ● Augmentation de données d'entraînement diversifiées : Compléter la formation des fournisseurs d'IA avec des données sélectionnées par Syntari représentant des segments sous-représentés ● Contraintes d'équité : Mettre en œuvre des contraintes d'équité algorithmique lors de la génération de recommandations, le cas échéant ● Revue humaine des recommandations à fort impact : Revue humaine obligatoire par des équipes diversifiées pour détecter les biais systémiques ● Étiquettes de transparence : Marquer les recommandations impliquant des segments sous-représentés ou sensibles avec des avertissements explicites de biais ● Éducation des utilisateurs : Fournir des conseils sur la reconnaissance et l'atténuation des biais de l'IA dans la prise de décision financière 7.4 Suivi et amélioration continus Syntari effectue un suivi et une amélioration continus des biais : ● Audits de biais trimestriels : Revue indépendante des métriques d'équité des recommandations à travers les groupes démographiques ● Boucle de rétroaction des clients : Intégrer les préoccupations concernant les biais signalées par les clients dans le processus d'amélioration ● Mises à jour de version de modèle : Lorsque les fournisseurs d'IA publient de nouvelles versions de modèle, effectuer des tests de biais différentiel avant l'adoption ● Rapport public sur les biais : Publier un rapport public annuel sur les résultats des tests de biais, les biais connus et les améliorations d'atténuation
Performance et fiabilité 8.1 Métriques de précision des fonctionnalités d'IA Lorsque mesurable, Syntari suit les métriques de précision suivantes : Métrique de fonctionnalité Cible Performance Fréquence de mesure Classification de documents Précision Top-1 >92% Mensuel Résumés d'analyse de politique Cohérence factuelle par rapport à la source >95% Trimestriel Évaluation des risques Corrélation avec l'évaluation des experts >0.85 Trimestriel Pertinence des recommandations Évaluation par les utilisateurs : 4+ sur 5 >80% des utilisateurs En cours Catégorisation des réclamations Accord avec la révision de l'ajusteur >88% Mensuel Les métriques sont calculées sur des ensembles de données de test réservés et des données d'utilisation des clients. Les performances par rapport aux cibles sont examinées mensuellement avec des remédiations pour les sous-performances. 8.2 Disponibilité et fiabilité Syntari maintient les engagements de disponibilité suivants : ● Disponibilité de la plateforme : 99.9% SLA de disponibilité mensuelle (exclut la maintenance planifiée) ● Disponibilité des fonctionnalités d'IA : 99.5% de disponibilité pour les fonctionnalités d'IA pendant les heures de bureau (09:00-17:00 EST) ● Redondance des fournisseurs : Fonctions critiques d'IA soutenues par plusieurs fournisseurs pour une capacité de secours ● Réponse aux incidents : <15 minutes de temps de réponse pour les pannes critiques ; mises à jour de statut horaires 8.3 Historique des incidents et temps de réponse L'historique public des incidents et les métriques de temps de récupération ne sont pas encore disponibles. Pour des questions concernant la disponibilité du service ou un problème lié à l'IA, contactez support@syntari.ai. 8.4 Méthodologie d'amélioration continue Syntari met en œuvre des processus d'amélioration continue pour les fonctionnalités d'IA : ● Revues de performance mensuelles : Comparer les métriques de précision réelles par rapport aux cibles ; identifier les modèles sous-performants ● Tests A/B : Déployer des variantes de modèle auprès de cohortes de clients pour mesurer les améliorations de performance en conditions réelles ● Optimisation des invites : Affiner les invites envoyées aux fournisseurs d'IA en fonction de l'analyse de qualité de sortie ● Ajustement : Le cas échéant, procéder à un ajustement spécifique au domaine des modèles des fournisseurs d'IA ● Intégration des retours clients : Prioriser les améliorations sur la base des problèmes de qualité signalés par les clients
Droits des utilisateurs 9.1 Droit de savoir lors de l'interaction avec l'IA Syntari divulgue clairement lorsque les utilisateurs interagissent avec des systèmes d'IA : ● Indicateurs d'interface utilisateur : Tout contenu généré par l'IA étiqueté avec un badge et une icône "Généré par IA" ● Explications : Des infobulles interactives expliquent quelles capacités d'IA sont utilisées et pourquoi ● Documentation des fonctionnalités : Articles d'aide complets décrivant les capacités et les limitations de chaque fonctionnalité d'IA ● Divulgation sur la sortie : Chaque recommandation d'IA inclut des métadonnées montrant le fournisseur, le modèle et le niveau de confiance 9.2 Droit à une alternative humaine Les utilisateurs ont le droit de demander des alternatives préparées par des humains à toute sortie générée par l'IA : ● Coût : Inclus gratuitement pour des fonctionnalités à risque limité illimité ; les fonctionnalités à haut risque peuvent engendrer des frais de consultation supplémentaires ● Délai : Examen humain standard dans un délai de 2 à 5 jours ouvrables ; service accéléré (24 heures) disponible à un tarif premium ● Champ : Les consultants humains correspondent aux qualifications des exigences d'examen automatisé 9.3 Droit à une explication Pour toute recommandation d'IA, Syntari fournit des explications sur la manière dont la recommandation a été générée : ● Chaîne de raisonnement : Explication structurée des facteurs clés et de la logique de la recommandation ● Références aux preuves : Citations des documents sources et des données utilisées comme base de la recommandation ● Évaluation de la confiance : Score de confiance quantifié avec explication des limitations de confiance ● Scénarios alternatifs : Le cas échéant, présentation de recommandations alternatives et pourquoi elles ont été dépriorisées 9.4 Droit de contester les décisions assistées par l'IA Les utilisateurs peuvent contester formellement les décisions assistées par l'IA à travers le processus suivant : ● Contestation formelle : Soumettre une contestation écrite via transparency@syntari.ai dans les 30 jours suivant la sortie de l'IA ● Examen indépendant : La contestation est examinée par un relecteur humain indépendant avec les qualifications appropriées (pas le relecteur d'origine) ● Réexamen : Si la contestation est fondée, la sortie est réexaminée avec un autre fournisseur d'IA ou un examen humain supplémentaire ● Appel : Si l'insatisfaction persiste, escaladez à l'équipe exécutive de Syntari pour un examen final 9.5 Droit de se désengager des fonctionnalités d'IA Les utilisateurs peuvent se désengager de fonctionnalités spécifiques d'IA ou de toutes les capacités d'IA : ● Désengagement granulaire : Désactiver des fonctionnalités spécifiques d'IA (par ex., "Désactiver les recommandations d'IA" tout en conservant "Génération de documents IA") ● Désengagement complet : Demander la désactivation complète de toutes les fonctionnalités d'IA et utiliser Syntari comme plateforme de conseil traditionnelle ● Désengagement inverse : Réactiver les fonctionnalités d'IA à tout moment via les paramètres du compte ● Aucune pénalité : Le fait de se désengager des fonctionnalités d'IA n'affecte pas les prix, la qualité du support ou l'accès au service
Conformité réglementaire 10.1 Conformité à la loi sur l'IA de l'UE Syntari met en œuvre la conformité à la loi sur l'IA de l'UE dans l'ensemble de ses systèmes d'IA avant la date limite du 2 août 2026 : ● Article 13 Transparence : Cette déclaration remplit les exigences de transparence de l'article 13 pour les systèmes d'IA à haut risque ● Évaluation des risques : Classification de risque selon l'article 6 terminée pour toutes les fonctionnalités d'IA de Syntari (ci-dessus, Section 2.2) ● Documentation technique : Maintien d'une documentation technique détaillée de tous les systèmes d'IA selon l'article 11 ● Système de gestion de la qualité : Mise en œuvre des processus de gestion de la qualité de l'article 17 pour la formation, les tests et la validation ● Évaluation de conformité : Réalisation des évaluations de conformité de l'article 19 ; audit tiers prévu pour le T2 2026 ● Préparation à la marque CE : Préparation de la marque CE et de la déclaration de conformité de l'UE pour les systèmes à haut risque ● Registres : Lorsque les registres d'IA de l'UE deviendront opérationnels, inscription des systèmes à haut risque selon l'article 71 10.2 Alignement avec le cadre de gestion des risques de l'IA de NIST Syntari s'aligne avec la gouvernance et les pratiques du cadre de gestion des risques de l'IA de NIST : ● Gouvernance : Conseil de gouvernance de l'IA établi avec responsabilité pour la gestion des risques ● CARTOGRAPHIE : Risques, impacts et stratégies d'atténuation des IA systématiquement cartographiés pour toutes les fonctionnalités ● MESURER : Indicateurs de performance, détection de biais et surveillance continue mis en œuvre ● GÉRER : Contrôles d'atténuation des risques, réponse aux incidents et procédures d'escalade déployés ● GOUVERNER : Revue annuelle des risques, audit tiers, rapport de transparence publique 10.3 Feuille de route ISO/IEC 42001 Syntari avance vers la certification des Systèmes de Gestion de l'IA ISO/IEC 42001 : ● T1 2026 : Évaluation des écarts complétée ; plan de remédiation élaboré ● T2 2026 : Audit interne et pré-évaluation par l'organisme de certification ● T3 2026 : Audit complet et certification (cible) ● En cours : Audits de surveillance annuels et amélioration continue 10.4 Conformité Spécifique à l'Industrie En plus des réglementations générales sur l'IA, Syntari assure la conformité avec les réglementations des services financiers et des assurances : ● Règles FINRA : Conformité aux règles de divulgation de l'IA de la FINRA pour les fonctionnalités de conseil en investissement ● Directives de la SEC : Alignement avec les directives de la SEC sur l'utilisation de l'IA dans la gestion d'investissement ● Régulateurs des Assurances : Conformité avec les directives des commissaires d'assurance des États sur la souscription et les réclamations d'IA ● Prêt Équitable : Conformité avec les lois sur le prêt équitable (ECOA, FHA) où les recommandations d'IA affectent les décisions de crédit/assurance ● Protection des Données : GDPR, CCPA et autres règlements de protection des données applicables aux données clients
Sécurité et Sauvegarde 11.1 Mesures de Sécurité Spécifiques à l'IA Syntari met en œuvre des contrôles de sécurité spécialisés pour les systèmes d'IA : ● Sécurité API : Chiffrement TLS 1.3 pour tous les appels API à des fournisseurs d'IA tiers ; fixation de certificats sur les points d'accès critiques ● Gestion des Clés : Modules de sécurité hardware (HSM) pour le stockage des clés API ; rotation automatisée des clés ● Validation des Entrées : Filtrage strict des entrées pour supprimer les identifiants, les informations personnelles identifiables (PII) et autres données sensibles avant transmission ● Scan des Sorties : Scan post-traitement des sorties pour détection de fuites de PII non intentionnelles ou d'informations sensibles ● Contrôles d'Accès : Accès basé sur les rôles à la configuration des fonctionnalités d'IA ; journalisation des audits de tous les changements de configuration 11.2 Prévention des Injections de Commandes Syntari se protège contre les attaques d'injections de commandes adversariales : ● Sanitation des Commandes : Supprime ou échappe les caractères spéciaux et les délimiteurs pouvant altérer le comportement du modèle ● Isolation des Commandes Système : Instructions principales isolées des entrées utilisateurs ; séparation stricte des préoccupations ● Limites de Longueur des Entrées : Imposer des longueurs maximales aux entrées pour prévenir les attaques de dépassement de contexte ● Tests Adversariaux : Équipe rouge régulière pour identifier et corriger les vulnérabilités d'injection de commandes ● Éducation des Utilisateurs : Guidage des clients sur l'utilisation sûre de l'IA et les risques d'injection de contenus non vérifiés 11.3 Filtrage des Sorties et Garde-fous de Sécurité Syntari applique des garde-fous pour filtrer les sorties d'IA non sécurisées ou invalides : ● Filtrage de Contenu : Détection et signalement des sorties contenant du contenu illégal, discours haineux ou violence extrême ● Détection des PII : Scan automatisé pour la présence de données sensibles (NIS, carte de crédit, numéros de compte bancaire) ● Évaluation de Factualité : Évaluation heuristique pour détecter des affirmations peu plausibles ou probablement hallucinées ● Vérifications de Conformité : Vérifier les sorties par rapport aux exigences réglementaires avant présentation (e.g., aucun rendement promis, aucun résultat garanti) ● Override Manuel : Les humains peuvent marquer manuellement les sorties problématiques pour un examen supplémentaire 11.4 Évaluation de l'équipe rouge et tests adversariaux Syntari réalise régulièrement des évaluations de l'équipe rouge et des tests adversariaux : ● Exercices trimestriels de l'équipe rouge : Les équipes rouges internes et externes tentent de trouver des vulnérabilités, des biais et des échecs de sécurité ● Bibliothèque de prompts adversariaux : Bibliothèque maintenue de prompts adversariaux connus testés contre les fonctionnalités de Syntari ● Programme de récompense pour bugs : Récompenses pour les chercheurs externes identifiant de nouvelles vulnérabilités ou problèmes de sécurité ● Réponse aux incidents : Réponse rapide aux constatations de l'équipe rouge ; divulgation publique et calendrier de remédiation
Rapport et responsabilité 12.1 Rapport annuel de transparence de l'IA Syntari publie un rapport annuel de transparence de l'IA (chaque février, à partir de février 2027) détaillant : ● Inventaire des systèmes : Liste complète de tous les systèmes, modèles et versions d'IA déployés ● Données de performance : Métriques de précision, statistiques de disponibilité et performance par rapport aux objectifs ● Résultats de l'audit de biais : Résumé des tests de biais et des limitations identifiées ● Résumé des incidents : Aperçu des incidents liés à l'IA, faux positifs et plaintes des clients ● Actions de gouvernance : Changements dans les politiques de l'IA, nouveaux contrôles et initiatives d'amélioration ● Statut de conformité : Progrès vers les jalons de conformité réglementaire ● Retours clients : Retours clients agrégés (anonymisés) sur la qualité et l'équité des fonctionnalités de l'IA 12.2 Politique de divulgation des incidents liés à l'IA Syntari publie des divulgations d'incidents liés à l'IA selon le cadre suivant : ● Niveaux de gravité : Classés comme critique, élevé, moyen ou faible en fonction de l'impact sur les clients ● Incidents critiques/élevés : Divulgation publique dans les 5 jours ouvrables suivant la détection ; résumé initial + revue post-incident de 30 jours ● Incidents moyens/faibles : Divulgués dans le résumé mensuel des incidents ; analyse des causes profondes dans les 60 jours ● Contenu : Chaque divulgation comprend une chronologie, l'étendue de l'impact, la cause profonde et les étapes de remédiation ● Canal : Publié sur le Portail de Transparence de Syntari (transparency.syntari.ai); incident@syntari.ai notification par e-mail 12.3 Engagements de reporting réglementaire Syntari est prêt à satisfaire aux exigences de reporting réglementaire : ● Article 72 de la loi sur l'IA de l'UE : Reportera au Bureau de l'IA de l'UE lors de l'exploitation de systèmes à haut risque soumis à des obligations de conformité ● Commissaires aux assurances des États : Fournir des rapports de transparence sur l'IA aux régulateurs d'État sur demande ● SEC/FINRA : Fournir la documentation de gouvernance de l'IA aux régulateurs supervisant les activités de conseil en investissement ● Notification des clients : Informer les clients des incidents graves liés à l'IA ou des problèmes de sécurité selon les réglementations applicables 12.4 Informations de contact pour les préoccupations liées à l'IA Type de préoccupation Contact principal Délai de réponse Questions sur les fonctionnalités de l'IA support@syntari.ai 24 heures Gouvernance et politique de l'IA ai-governance@syntari.ai 24 heures Confidentialité et traitement des données privacy@syntari.ai 48 heures Transparence & Divulgation transparency@syntari.ai 48 heures Sécurité & Problèmes de sécurité security@syntari.ai 4 heures (critique uniquement) Rapports d'incidents d'IA incident@syntari.ai 24 heures Toutes les demandes sont enregistrées, suivies et examinées par les équipes appropriées. Escalade disponible sur demande.
Historique des versions et calendrier des mises à jour Version Date d'entrée en vigueur Principales modifications Prochain examen 1.0 23 février 2026 Publication initiale ; engagements de transparence de base Février 2027 (Annuel) Cette Déclaration de transparence de l'IA est examinée et mise à jour annuellement en février. Des mises à jour intermédiaires peuvent être publiées si des changements matériels dans les systèmes d'IA, la gouvernance ou les exigences réglementaires se produisent. Les clients sont informés des mises à jour substantielles par e-mail et par notification dans la plateforme. Journal des modifications disponible à transparency.syntari.ai/changelog pour le suivi détaillé des amendements.
Cette Déclaration de transparence de l'IA est préparée par Syntari International, Inc. de bonne foi pour promouvoir des pratiques d'IA transparentes et responsables. Elle reflète l'état à la date d'entrée en vigueur et est sujette à changement. Pour la version la plus actuelle, visitez transparency.syntari.ai. Questions ou retours : transparency@syntari.ai Droit d'auteur © 2026 Syntari International, Inc. Tous droits réservés.