Politique de Gouvernance AI Responsable
Version 1.0
Syntari International, Inc.
Date d'entrée en vigueur : 23 février 2026
855 Boylston Street, Suite 1000
Boston, MA 02116
Contact :
legal@syntari.ai
ai-governance@syntari.ai
Droit d'auteur © 2026 Syntari International, Inc.
Table des matières
● 1. Objectif et portée
● 2. Principes d'éthique AI
● 3. Cadre de classification des risques AI
● 4. Gouvernance des fournisseurs AI tiers
● 5. Gouvernance des données pour l'IA
● 6. Gestion du cycle de vie des modèles
● 7. Biais et équité
● 8. Transparence et explicabilité
● 9. Supervision humaine
● 10. Réponse aux incidents pour l'IA
● 11. Conformité et alignement réglementaire
● 12. Audit et responsabilité
● 13. Formation et sensibilisation
● 14. Historique des versions et calendrier de révision
-
Objectif et portée
Cette politique de gouvernance en matière d'IA responsable établit le cadre pour le développement, le déploiement et la gestion continue des fonctionnalités d'intelligence artificielle (IA) au sein de la plateforme Syntari. La politique s'applique à toutes les capacités, services et fonctionnalités alimentés par l'IA offerts à nos clients dans les industries de l'assurance, de la gestion d'actifs et des services financiers.
1.1 Objectifs de gouvernance
● Garantir le développement et le déploiement éthiques et responsables des systèmes d'IA
● Établir des mécanismes de responsabilité clairs pour les décisions et résultats alimentés par l'IA
● Maintenir la confiance des clients grâce à des pratiques d'IA transparents et explicables
● Protéger la vie privée des clients et la sécurité des données dans tous les traitements d'IA
● Identifier et atténuer les risques associés aux systèmes d'IA avant le déploiement
● Garantir la conformité aux réglementations applicables, y compris la loi européenne sur l'IA
● Fournir des mécanismes de surveillance et d'intervention humaine dans les décisions d'IA à haut risque
1.2 Portée de la couverture
Cette politique régit toutes les fonctionnalités d'IA au sein de la plateforme Syntari, y compris, mais sans s'y limiter :
● Fonctionnalités alimentées par des fournisseurs d'IA tiers (Anthropic/Claude, OpenAI/GPT, Google/Gemini)
● Traitement et analyse des données utilisant des modèles d'IA
● Systèmes de prise de décision automatisée avec un impact potentiel sur le client
● Recommandations et contenus générés par l'IA
● Outils et fonctionnalités d'IA destinés aux clients et internes
● Modèles ou mises en œuvre personnalisés finement ajustés -
Principes éthiques de l'IA
Syntari AI s'engage à respecter les principes éthiques suivants dans la conception, le développement et le déploiement de toutes les fonctionnalités d'IA :
2.1 Équité
Nous garantissons que les systèmes d'IA ne discriminent pas les individus ou les groupes sur la base de caractéristiques protégées, y compris, mais sans s'y limiter, la race, le genre, l'âge, l'ethnicité ou le statut socio-économique. Tous les systèmes d'IA subissent des tests de détection et d'atténuation des biais avant le déploiement et de manière continue.
2.2 Transparence
Nous maintenons la transparence concernant l'utilisation de l'IA dans la plateforme Syntari. Tous les clients sont clairement informés lorsqu'ils interagissent avec des fonctionnalités alimentées par l'IA, comment leurs données sont traitées, et les limites des résultats de l'IA.
2.3 Responsabilité
Nous établissons des lignes de responsabilité claires pour les décisions et résultats alimentés par l'IA. La responsabilité de la performance des systèmes d'IA, des biais et des incidents est clairement assignée et surveillée. Tous les systèmes d'IA incluent des pistes de vérification et des capacités de journalisation à des fins de responsabilité.
2.4 Vie privée
Nous protégeons la vie privée des clients comme un droit fondamental et mettons en œuvre des pratiques de minimisation des données dans tous les traitements d'IA. Les données des clients ne sont jamais utilisées pour former, ajuster ou améliorer d'autres modèles d'IA tiers sans consentement explicite.
2.5 Sécurité
Nous privilégions la sécurité des systèmes d'IA pour prévenir tout dommage aux clients et à leurs données. Tous les systèmes d'IA sont testés pour leur robustesse, leurs vulnérabilités en matière de sécurité et leurs résultats potentiellement nuisibles avant le déploiement.
2.6 Surveillance humaine
Nous maintenons une surveillance humaine significative sur les décisions alimentées par l'IA, en particulier pour les décisions à haut risque ou conséquentes. Les humains conservent la capacité de comprendre, de remplacer et d'intervenir dans les décisions des systèmes d'IA. -
Cadre de classification des risques de l'IA
Syntari AI met en œuvre un cadre de classification des risques aligné sur la loi européenne sur l'IA pour catégoriser les systèmes d'IA en fonction de leur impact potentiel et de leur niveau de risque. Ce cadre guide les exigences de gouvernance, de surveillance et de conformité.
3.1 Niveaux de risque
Définition des niveaux de risque Exigences de gouvernance
Systèmes d'IA à risque minimal avec un potentiel de préjudice minimal (par exemple, systèmes de recommandation générale) Surveillance standard et documentation
Systèmes d'IA à risque limité avec un potentiel d'impact modéré sur les clients (par exemple, systèmes d'aide à la décision) Surveillance renforcée, tests de biais, divulgation aux utilisateurs
Systèmes d'IA à haut risque avec un potentiel de préjudice significatif (par exemple, souscription automatisée, déterminations de conformité) Tests rigoureux, intervention humaine, évaluation d'impact, surveillance continue
Systèmes d'IA à risque inacceptable qui créent des risques inacceptables pour la sécurité ou les droits des clients Interdiction ou contraintes significatives
3.2 Processus d'évaluation des risques
Toutes les nouvelles fonctionnalités d'IA subissent une évaluation formelle des risques avant le déploiement :
● Identifier les préjudices et impacts potentiels sur les clients
● Évaluer la probabilité et la gravité des préjudices potentiels
● Déterminer le niveau de risque applicable
● Documenter les stratégies d'atténuation des risques
● Obtenir les approbations appropriées en fonction du niveau de risque -
Gouvernance des fournisseurs d'IA tiers
Syntari AI s'appuie sur des fournisseurs d'IA tiers pour alimenter de nombreuses fonctionnalités d'IA. Nous mettons en œuvre des mécanismes de gouvernance et de supervision complets pour ces relations avec les fournisseurs.
4.1 Fournisseurs d'IA couverts
Syntari AI travaille avec les fournisseurs d'IA tiers suivants :
● Anthropic (modèles Claude)
● OpenAI (modèles GPT)
● Google (modèles Gemini)
4.2 Critères de sélection des fournisseurs
Les nouveaux fournisseurs d'IA sont évalués selon les critères suivants :
● Capacités de sécurité et de protection des données
● Engagement envers des pratiques d'IA responsables
● Transparence concernant les données d'entraînement des modèles et leurs capacités
● Conformité aux réglementations applicables
● Stabilité financière et continuité des affaires
● Support pour des mécanismes d'audit et de supervision
● Alignement avec les principes éthiques de Syntari AI
4.3 Processus d'évaluation des fournisseurs
● Évaluation initiale de la diligence (sécurité, conformité, éthique)
● Examen juridique des conditions de service et de traitement des données du fournisseur
● Évaluation technique des capacités et des limitations du modèle
● Tests pilotes avec des cas d'utilisation représentatifs
● Approbation au niveau du conseil pour les nouveaux fournisseurs significatifs
4.4 Exigences d'évaluation des risques
Syntari AI effectue des évaluations de risques continues pour chaque fournisseur d'IA, couvrant :
● Précision du modèle, biais et performance en matière d'équité
● Pratiques de confidentialité et de sécurité des données
● Limitations des capacités et potentiel de résultats préjudiciables
● Transparence et fonctionnalités d'explicabilité
● Viabilité financière du fournisseur et continuité des affaires
● État de conformité réglementaire
4.5 Surveillance continue et évaluation des performances
Syntari AI maintient une surveillance continue des fournisseurs d'IA tiers :
● Examen mensuel des indicateurs de performance (précision, latence, taux d'erreur)
● Évaluations trimestrielles de la sécurité et de la conformité
● Évaluations semestrielles des biais et de l'équité
● Audits complets annuels des fournisseurs
● Suivi des mises à jour des fournisseurs, des changements de politiques et des incidents de sécurité
● Inventaire maintenu de toutes les relations et dépendances des fournisseurs -
Gouvernance des données pour l'IA
La gouvernance des données est fondamentale pour des pratiques d'IA responsables. Syntari AI met en œuvre des politiques strictes pour protéger les données des clients et maintenir la confidentialité dans tous les traitements d'IA.
5.1 Restrictions sur les données d'entraînement
Syntari AI interdit l'utilisation des données clients pour entraîner, affiner ou améliorer d'une autre manière les modèles d'IA sans le consentement explicite du client :
● Les données des clients ne sont jamais utilisées pour former des modèles propriétaires
● Les données des clients ne sont pas utilisées pour affiner des modèles tiers
● Les données agrégées et anonymisées peuvent être utilisées pour l'amélioration de la qualité uniquement avec des garanties contractuelles
● Les clients conservent la possibilité de refuser l'utilisation des données à des fins d'amélioration
● Toute utilisation de données d'entraînement est documentée et divulguée aux clients
5.2 Gestion et conservation des données d'invite
Syntari AI gère les données soumises en tant qu'invites aux systèmes d'IA selon les principes suivants :
● Les données d'invite sont classées comme des données clients et soumises aux mêmes protections
● Les invites sont conservées uniquement si nécessaire pour la fourniture de services et la surveillance des abus
● Les données d'invite sont conservées pendant pas plus de 30 jours à des fins de surveillance des abus
● Les invites contenant des informations sensibles (PII, données financières) sont cryptées et restreintes en accès
● Les clients peuvent demander la suppression des données d'invite à tout moment
● Syntari AI travaille avec des fournisseurs tiers pour minimiser la conservation des données d'invite
5.3 Propriété et classification des données de sortie
Les sorties générées par l'IA sont traitées comme suit :
● Les clients possèdent les sorties générées par l'IA produites à l'aide de la plateforme Syntari
● Les sorties sont classées selon la sensibilité et les exigences réglementaires
● Syntari AI conserve uniquement les métadonnées techniques nécessaires aux opérations de la plateforme
● Les sorties contenant des données sensibles sont stockées avec un cryptage approprié et des contrôles d'accès
● Les clients contrôlent la distribution et l'utilisation des sorties générées par l'IA
5.4 Minimisation des données dans le traitement de l'IA
Syntari AI met en œuvre des pratiques de minimisation des données dans tous les traitements d'IA :
● Seules les données nécessaires à des cas d'utilisation spécifiques de l'IA sont traitées
● Les données sensibles (PII, informations financières) sont masquées ou anonymisées lorsque cela est possible
● Les périodes de conservation des données sont minimisées dans la mesure du possible
● Des audits réguliers des données garantissent la conformité avec les principes de minimisation -
Gestion du cycle de vie du modèle
Syntari AI met en œuvre une gestion complète des modèles d'IA tout au long de leur cycle de vie, du développement à la retraite.
6.1 Processus d'approbation du déploiement des modèles
Tous les nouveaux modèles d'IA passent par un processus d'approbation formel avant le déploiement :
● Évaluation et classification des risques (Section 3)
● Évaluation technique des performances et de la sécurité du modèle
● Tests de biais et évaluation de l'équité (Section 7)
● Examen de la sécurité et de la confidentialité
● Documentation des capacités et des limitations du modèle
● Approbation par les organes de gouvernance appropriés en fonction du niveau de risque
● Évaluation de l'impact sur les clients et planification de la divulgation
● Développement et test du plan de retour arrière
6.2 Contrôle des versions et gestion des changements
Syntari AI maintient un contrôle strict des versions et une gestion des changements pour tous les modèles :
● Toutes les versions des modèles sont suivies et documentées
● Les changements des modèles sont testés avant le déploiement
● Les changements des modèles sont communiqués aux clients concernés
● Les journaux de modifications documentent les changements techniques et les impacts sur les performances
● La surveillance régulière des performances des modèles assure la qualité dans le temps
6.3 Procédures de retraite des modèles
Les modèles sont retirés selon les procédures suivantes :
● La retraite est planifiée avec un préavis aux clients
● Des modèles ou capacités alternatifs sont fournis aux clients
● Les données générées par les modèles retirés sont conservées selon les calendriers de conservation
● La documentation des modèles retirés est conservée à des fins d'audit
6.4 Capacités de retour arrière
Syntari AI maintient des capacités de retour arrière pour tous les modèles déployés :
● Les versions précédentes des modèles sont conservées et maintenues
● Les procédures de retour arrière sont testées régulièrement
● Le retour arrière peut être exécuté rapidement en réponse à des pannes de modèle -
Biais et équité
Syntari AI s'engage à détecter et à atténuer les biais dans tous les systèmes d'IA afin d'assurer un traitement équitable de tous les clients.
7.1 Cadre de détection et d'atténuation des biais
Syntari AI met en œuvre un cadre complet pour la détection et l'atténuation des biais :
● Des tests de biais sont réalisés sur tous les nouveaux modèles avant le déploiement
● Des indicateurs d'équité sont définis pour chaque cas d'utilisation
● Les tests évaluent les performances dans les groupes démographiques protégés
● Des stratégies d'atténuation sont développées pour les biais identifiés
● La surveillance continue détecte les biais émergents après le déploiement
● Un réentraînement régulier aborde la dérive du modèle et les biais émergents
7.2 Calendrier d'audit algorithmique régulier
Syntari AI réalise des audits algorithmiques réguliers selon le calendrier suivant :
● Mensuel : Modèles à haut risque
● Trimestriel : Modèles à risque limité
● Semestriel : Modèles à risque minimal
● Annuel : Revue complète de tous les modèles
● Ad hoc : En réponse aux plaintes des clients ou aux problèmes identifiés
7.3 Procédures d'évaluation de l'impact disparate
Syntari AI évalue l'impact disparate potentiel des systèmes d'IA :
● Analyse des disparités de résultats entre les groupes protégés
● Évaluation de la discrimination directe et indirecte
● Évaluation de l'intention politique par rapport aux effets discriminatoires
● Documentation des résultats et des stratégies d'atténuation
● Réévaluations régulières pour garantir le respect durable
7.4 Protocoles de remédiation
Lorsque des biais sont détectés, Syntari AI met en œuvre des mesures de remédiation :
● Enquête immédiate et évaluation de l'impact
● Élaboration d'un plan d'action correctif
● Mise en œuvre de mesures techniques d'atténuation (reformation, rééquilibrage, etc.)
● Notification des clients si l'impact est significatif
● Validation de l'efficacité de la remédiation -
Transparence et explicabilité
Syntari AI s'engage à la transparence concernant l'utilisation de l'IA dans sa plateforme et à l'explicabilité des décisions de l'IA.
8.1 Exigences de divulgation de l'IA aux utilisateurs finaux
Les clients sont clairement informés concernant l'utilisation de l'IA dans la plateforme Syntari :
● Indication claire lorsque les fonctionnalités sont alimentées par l'IA
● Explication des capacités et limitations de l'IA
● Description des données utilisées par les systèmes d'IA
● Implications en matière de confidentialité de l'utilisation des fonctionnalités d'IA
● Options pour se désinscrire des fonctionnalités alimentées par l'IA
● Coordonnées pour les questions de gouvernance de l'IA
8.2 Normes d'explicabilité des décisions
Les systèmes d'IA qui prennent ou soutiennent des décisions conséquentes fournissent des explications :
● Les systèmes à haut risque fournissent des explications détaillées sur le raisonnement des décisions
● Les explications sont fournies dans un langage clair compréhensible pour les clients
● Les clients peuvent contester ou faire appel aux décisions prises par l'IA
● Mécanismes de révision et de remplacement humains sont disponibles
8.3 Étiquetage du contenu généré par l'IA
Le contenu généré par l'IA est clairement étiqueté :
● Tous les résultats générés par l'IA sont marqués comme générés par l'IA
● L'étiquetage est persistant même si le contenu est modifié
● La source du modèle AI est divulguée (Anthropic, OpenAI, Google, etc.)
● Avertissement concernant les limitations potentielles et les hallucinations
8.4 Exigences de la carte du modèle et de la documentation du système
Syntari AI maintient une documentation complète pour tous les systèmes AI :
● Cartes de modèle documentant l'architecture du modèle, les données d'entraînement et les performances
● Documentation système décrivant les capacités et les limitations
● Documentation des données décrivant les ensembles de données utilisés
● Résultats d'évaluation des tests et des audits
● Limitations et cas particuliers connus
● Historique des versions et journaux des modifications -
Surveillance humaine
Syntari AI maintient une surveillance humaine significative sur les décisions alimentées par AI, en particulier pour les décisions à haut risque ou conséquentes.
9.1 Exigences de l'humain dans le processus pour des décisions à haut risque
Les systèmes AI à haut risque incluent une implication humaine significative :
● Un examen humain est requis pour toutes les décisions automatisées à haut risque
● Les humains reçoivent suffisamment d'informations pour comprendre les recommandations de l'AI
● Les humains ont une formation et une expertise pour une supervision efficace
● L'examen humain se produit avant la mise en œuvre des décisions
● La performance des humains et des systèmes AI est surveillée
9.2 Mécanismes de contournement et d'intervention
Un contrôle humain significatif sur les systèmes AI est maintenu :
● Les humains peuvent contourner les recommandations de l'AI sans restriction
● Des voies alternatives de prise de décision sont disponibles
● Les systèmes techniques supportent une intervention humaine rapide
● Aucune pénalité pour les contournements humains des recommandations de l'AI
9.3 Procédures d'escalade
Syntari AI maintient des procédures d'escalade claires pour les problèmes liés à l'AI :
● Les recommandations AI floues ou préoccupantes peuvent être escaladées
● Les plaintes des clients concernant les systèmes AI déclenchent une escalade
● Les problèmes escaladés sont examinés par du personnel qualifié
● Timelines et responsabilités claires pour la réponse à l'escalade
9.4 Tableaux de bord de surveillance
Syntari AI maintient des tableaux de bord pour la surveillance des systèmes AI :
● Les tableaux de bord en temps réel suivent les indicateurs de performance des systèmes AI
● Les indicateurs de biais et d'équité sont surveillés en continu
● Les taux d'erreur et les modes d'échec sont suivis
● Les modèles de plaintes des clients sont identifiés -
Réponse aux incidents liés à l'AI
Syntari AI met en œuvre des procédures de réponse aux incidents spécifiques à l'AI pour traiter les échecs, le biais et d'autres événements indésirables.
10.1 Classification des incidents spécifiques à l'AI
Les incidents liés à l'IA sont classés par type et gravité :
● Incidents de hallucination : systèmes d'IA générant des informations fausses ou inexactes
● Incidents de biais : systèmes d'IA démontrant un comportement discriminatoire
● Incidents de sécurité : systèmes d'IA compromis ou manipulés
● Incidents de performance : systèmes d'IA n'atteignant pas les normes de performance
● Incidents de conformité : systèmes d'IA violant les exigences réglementaires
10.2 Procédures de réponse aux hallucinations
Lorsque les systèmes d'IA génèrent des hallucinations ou de fausses informations :
● Enquête immédiate et validation de l'exactitude
● Communication aux clients concernés
● Suppression ou correction du contenu généré par l'IA affecté
● Analyse des causes profondes
● Mise en œuvre de contrôles pour prévenir la récurrence
● Documentation pour la conformité réglementaire
10.3 Gestion des incidents de biais
Les incidents de biais sont gérés selon les protocoles de remédiation de la Section 7, plus :
● Notification aux groupes de clients concernés
● Évaluation des dommages discriminatoires potentiels
● Évaluation des implications légales/réglementaires
● Rapport au niveau du conseil si impact significatif
10.4 Déclencheurs de notification réglementaire
Syntari AI notifie les autorités réglementaires pertinentes lorsque :
● Les échecs des systèmes d'IA entraînent des dommages financiers pour les clients
● Un biais discriminatoire est détecté dans des décisions réglementées
● Les systèmes d'IA sont compromis ou manipulés
● Des échecs systémiques affectent la disponibilité du service
● Comme requis par les réglementations applicables -
Conformité et alignement réglementaire
Syntari AI aligne ses pratiques de gouvernance de l'IA avec les cadres réglementaires applicables et les normes de l'industrie.
11.1 Conformité à la loi sur l'IA de l'UE
Syntari AI met en œuvre les exigences de la loi sur l'IA de l'UE, en vigueur le 2 août 2026 :
● Classification des risques alignée sur les catégories de la loi sur l'IA de l'UE
● Systèmes à haut risque soumis à des exigences strictes (tests, documentation, surveillance humaine)
● Exigences de transparence pour les systèmes à haut risque et biométriques
● Procédures de conformité pour les pratiques d'IA prohibées
● Documentation et tenue de dossiers pour la conformité réglementaire
● Préparation pour les audits et l'application par l'autorité compétente
11.2 Cadre de gestion des risques de l'IA NIST
Syntari AI met en œuvre le cadre de gestion des risques de l'IA NIST :
● Fonction de cartographie : identification des systèmes d'IA et des parties prenantes
● Fonction de mesure : Mesurer la performance et les risques des systèmes d'IA
● Fonction de gestion : Gérer les risques identifiés par le biais de contrôles
● Fonction de surveillance : Surveillance continue de la performance des systèmes d'IA
11.3 ISO/IEC 42001 (Système de gestion de l'IA)
Syntari AI met en œuvre un système de gestion de l'IA conforme à l'ISO/IEC 42001 :
● Processus d'évaluation et de gestion des risques
● Structures et rôles de gouvernance de l'IA
● Gestion des données et des modèles
● Surveillance et évaluation des performances
● Audit régulier et amélioration
11.4 Exigences spécifiques à l'industrie
Syntari AI respecte les exigences spécifiques à l'industrie pour sa clientèle :
● Assurance : Conformité avec les directives des régulateurs d'assurance sur l'utilisation de l'IA
● Gestion d'actifs : Conformité avec les directives de la SEC et de la FINRA sur le trading algorithmique et les recommandations
● Services financiers : Conformité avec les régulateurs bancaires et les exigences de protection des consommateurs -
Audit et responsabilité
Syntari AI maintient des mécanismes d'audit et de responsabilité robustes pour la gouvernance de l'IA.
12.1 Audit annuel de la gouvernance de l'IA
Syntari AI effectue un audit complet annuel de la gouvernance de l'IA :
● Revue de tous les systèmes d'IA déployés et de leur gouvernance
● Évaluation de la conformité à cette politique
● Évaluation de la mise en œuvre des principes éthiques
● Revue de la réponse aux incidents et des mesures correctives
● Évaluation de l'efficacité des contrôles
● Identification des opportunités d'amélioration
12.2 Exigences d'évaluation par des tiers
Syntari AI engage des évaluateurs tiers pour une validation indépendante :
● Audit annuel par des tiers des pratiques de gouvernance de l'IA
● Évaluation de la conformité aux exigences réglementaires
● Évaluation technique des systèmes d'IA
● Vérification indépendante de l'équité et des biais
● Évaluation de la sécurité des systèmes d'IA
12.3 Rapport sur les risques de l'IA au niveau du conseil
Syntari AI maintient une supervision au niveau du conseil des risques liés à l'IA :
● Rapport trimestriel du conseil sur la gouvernance de l'IA
● Rapport sur les incidents et risques importants liés à l'IA
● Revue de l'état de conformité aux exigences réglementaires
● Discussion stratégique sur les priorités de gouvernance de l'IA
12.4 Préparation à l'examen réglementaire
Syntari AI maintient sa préparation aux examens réglementaires :
● Documentation facilement disponible pour l'examen des régulateurs
● Systèmes de tenue de dossiers maintenus
● Procédures de test et résultats conservés
● Pistes de vérification et journaux maintenus pour tous les systèmes AI -
Formation et Sensibilisation
Syntari AI s'assure que les employés comprennent et respectent les principes et exigences de gouvernance de l'IA responsable.
13.1 Exigences de Littératie AI pour les Employés
Tous les employés de Syntari AI reçoivent une formation de base en littératie AI :
● Compréhension des capacités et des limitations de l'IA
● Sensibilisation aux principes de l'IA responsable
● Compréhension de base du biais, de l'équité et de l'éthique
● Confidentialité et protection des données dans les contextes de l'IA
● Procédures de signalement et d'escalade des incidents
13.2 Programmes de Formation AI Basés sur les Rôles
Les employés dans les rôles liés à l'IA reçoivent une formation spécialisée :
● Équipes produit : Formation détaillée sur les exigences de l'IA responsable pour le développement
● Équipes de données : Formation sur la gouvernance des données, la confidentialité et les pratiques de données éthiques
● Équipes de support : Formation sur l'explication des fonctionnalités de l'IA et la gestion des préoccupations des clients
● Direction : Formation sur la gouvernance de l'IA et la supervision stratégique
13.3 Certification AI Responsable
Syntari AI maintient des programmes de certification :
● Certification de Praticien AI Responsable pour le personnel technique
● Exigences annuelles de recertification
● Suivi de la certification et surveillance de la conformité -
Historique des Versions et Calendrier de Revue
14.1 Versions de la Politique
Date d'Efficacité des Versions Changements Clés
1.0 23 février 2026 Première publication
14.2 Calendrier de Revue
Cette politique est revue et mise à jour selon le calendrier suivant :
● Revue trimestrielle : Évaluation des risques émergents et des développements réglementaires
● Revue annuelle : Revue complète de la politique et mises à jour
● Revue ad hoc : En réponse aux changements réglementaires significatifs ou incidents
14.3 Gouvernance de la Politique
Propriété et gouvernance de la politique :
● Propriétaire : Directeur AI et Département Juridique
● Autorité d'Approbation : Conseil d'Administration
● Mise en œuvre : Tous les unités commerciales avec des systèmes AI
● Contact : ai-governance@syntari.ai
