Gouvernance
Activation IA & Gouvernance
De la curiosité IA à la confiance IA, une adoption responsable qui fait la différence.
Le problème que vous rencontrez
Votre conseil d’administration demande une stratégie IA. Vos équipes expérimentent chacune dans leur coin, sans cadre commun, sans évaluation des risques. Les régulateurs avancent plus vite que votre gouvernance : EU AI Act, nDSG suisse, directives FINMA.
Vous avez vu les démos impressionnantes. Vous avez lancé un ou deux POC. Mais entre l’expérimentation et le déploiement en production, il y a un gouffre. Personne dans l’organisation ne sait classifier les données pour l’IA, évaluer les risques d’un modèle, ou chiffrer le coût réel des LLM en production.
Le risque n’est pas de ne pas adopter l’IA. C’est de l’adopter mal : sans gouvernance, sans politique de risque, sans alignement réglementaire, et avec des coûts qui explosent sans que personne ne les pilote
Mon approche
Je combine une expertise technique profonde en IA/ML avec une expérience concrète de gouvernance dans les secteurs régulés (banques privées genevoises, FINMA, APRA). Mon approche s’appuie sur un modèle de maturité IA à 7 axes, aligné sur ISO 42001 et le EU AI Act, tout en restant pragmatique et adapté au contexte suisse.
Diagnostic de maturité IA
Évaluation sur 7 axes : gouvernance, cybersécurité, conformité réglementaire, infrastructure, qualité des données, compétences, portefeuille applicatif. Scoring de maturité (niveaux 1-4 : Émergent à Stratégique). Plan d’action à 90 jours.
Cadre de gouvernance
Politiques IA, matrice RACI, méthodologie de gestion des risques, classification des données, matrice d’évaluation des cas d’usage, workshops de sensibilisation. Aligné ISO 42001, EU AI Act, nDSG.
Préparation ISO 42001
Documentation AIMS complète, audit interne, revue de direction, formation des parties prenantes. Accompagnement vers la certification.
Sprint d’activation IA
Un cas d’usage concret, de l’idée au pilote fonctionnel en 8-10 jours. Gouvernance intégrée dès le départ : évaluation des risques, classification des données, monitoring des coûts (FinOps).
Souveraineté IA : un choix délibéré
La souveraineté IA ne signifie pas rejeter le cloud ou les hyperscalers. C’est un choix délibéré : quoi tourne où, basé sur le risque, la réglementation et les priorités stratégiques. Certains workloads sont parfaitement adaptés au cloud public. D’autres exigent un contrôle total. Je vous aide à articuler les trois zones :
AI FinOps et protection des données
AI FinOps : maîtriser les coûts
Les CFOs posent la question : “Combien coûtera l’IA à l’échelle ?” Sans pilotage, les coûts LLM explosent. Je vous aide à mettre en place :
- ✓Modélisation prédictive des coûts par cas d’usage
- ✓Monitoring de consommation de tokens
- ✓Optimisation des modèles (right-sizing, caching, routing)
- ✓Cadre ROI pour les investissements IA
Protection des données pour l’IA
Vous ne pouvez pas nourrir vos LLM avec des données sensibles non protégées. Mon approche en 4 étapes permet d’alimenter l’IA en toute sécurité :
1. Discover
Cartographier les données sensibles
2. Tokenise
Remplacer par des tokens sécurisés
3. Augment
Générer des données synthétiques
4. Apply
Alimenter le RAG en sécurité
Expérience terrain
J’ai conçu et déployé des cadres de gouvernance IA pour des institutions financières suisses soumises à FINMA. J’ai modernisé la plateforme de protection et d’anonymisation des données d’une banque privée genevoise, puis coordonné la migration des données dans le cadre d’une acquisition majeure. J’ai également créé un Conseil Stratégique de Protection des Données avec le CISO et le DPO.
J’ai également conçu un modèle de maturité IA à 7 axes pour une banque privée genevoise, couvrant la gouvernance, la cybersécurité, la conformité réglementaire, l’infrastructure, la qualité des données, les compétences et le portefeuille applicatif.
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Nous discuterons de votre situation et je vous dirai honnêtement si je peux vous aider.
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