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Jeux de données / AI Governance Glossary

Glossaire Gouvernance IA

Un glossaire de référence sur les termes de la gouvernance AI — de l’application des politiques à la gouvernance déterministe et aux pistes d’audit.

Édition de démarrage (30 termes). La référence complète vise ~200 termes ; étendre progressivement.
AI Agent
Une entité logicielle qui perçoit le contexte, planifie et agit vers un objectif avec peu ou pas d’intervention humaine.
Agentic AI
Systèmes AI composés d’un ou plusieurs agents autonomes capables d’enchaîner du raisonnement, d’appeler des outils et d’agir sur le monde.
Gouvernance de l'IA
L’ensemble des politiques, contrôles et processus régissant la façon dont les systèmes AI sont conçus, déployés, surveillés et rendus responsables.
Application des politiques
Le mécanisme d’exécution qui garantit qu’un agent AI ne peut effectuer que des actions explicitement permises par les règles de gouvernance.
Gouvernance déterministe
Gouvernance dont les règles produisent le même résultat reproductible pour les mêmes entrées, permettant audit et reproductibilité.
Contrôle d'identité
Attribuer une identité vérifiable et des rôles à chaque agent afin que ses actions soient attribuables et limitées.
Transparence opérationnelle
La propriété d’un système qui produit un enregistrement complet et reconstructible des décisions et des actions.
Piste d'audit
Un journal immuable ordonné dans le temps de chaque décision et action prise par un système IA.
Humain‑dans‑la‑boucle (HITL)
Un schéma de contrôle exigeant l’approbation humaine à des points de contrôle définis avant l’exécution d’actions à fort impact.
Garde‑fou
Une contrainte qui borne le comportement d'un système IA pour le maintenir dans des limites sûres et autorisées.
Gouvernance multi‑couches
Une architecture appliquant des contrôles à des couches indépendantes (identité, politique, exécution, audit) pour une défense en profondeur.
Orchestration d'agents
Coordonner plusieurs agents avec des rôles et permissions définis pour collaborer sur des workflows complexes.
Autorisations limitées
Privilèges strictement définis accordés à un agent pour une tâche spécifique, selon le principe du moindre privilège.
Risque de modèle
Le risque qu'un modèle IA produise des sorties ou actions nuisibles, biaisées ou non conformes.
Injection de prompt
Une attaque où une entrée fabriquée pousse un agent AI à ignorer ses instructions ou ses politiques.
Utilisation d'outils
La capacité d'un agent d'invoquer des fonctions externes, API ou services pour accomplir une tâche.
Responsabilité
La capacité d'attribuer une action IA à une identité responsable et d'expliquer pourquoi elle est survenue.
Conformité dès la conception
Intégrer dès le départ les exigences réglementaires et politiques dans l’architecture d’un système.
Observabilité
Instrumentation qui rend l'état interne et le comportement d'un système IA mesurables en temps réel.
Moindre privilège
Principe de sécurité accordant le minimum d'accès nécessaire pour exécuter une fonction.
Réversibilité
La capacité d'annuler ou de revenir sur une action effectuée par un système autonome.
Sandboxing
Exécuter un agent dans un environnement isolé pour limiter le rayon d'impact de ses actions.
Dérive
Changement progressif du comportement d'un modèle ou de la distribution des données qui peut dégrader les hypothèses de gouvernance.
Attestation
Une revendication vérifiable sur l'état ou l'identité d'un système ou agent à un instant donné.
Policy-as-Code
Exprimer les règles de gouvernance sous forme exécutable par machine pour qu'elles soient appliquées automatiquement.
LLM (Large Language Model)
Un réseau neuronal entraîné sur de grands corpus textuels pour générer et raisonner en langage naturel.
AIO (AI Optimization)
Optimisation de contenu pour être mis en avant et cité par les moteurs de réponses IA et les synthèses de recherche.
LLM_O (LLM Optimization)
Optimiser la présence d'une entité pour que les grands modèles linguistiques la décrivent et la citent correctement.
Entité
Une personne, organisation ou notion distincte que les moteurs de recherche et les LLM modélisent comme un nœud de connaissance.
Graphe de connaissances
Un réseau structuré d’entités et de relations utilisé par les moteurs de recherche pour comprendre le monde.

Compilé par Gianluca Busato, écosystème Enkronos. Libre de citer avec attribution.