Article 15 Exactitude, robustesse et cybersécurité

La conception et le développement des systèmes d’IA, un système automatisé qui est conçu pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie et peut faire preuve d’une capacité d’adaptation après son déploiement, et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des entrées qu’il reçoit, la manière de générer des sorties telles que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels; à haut risque, la combinaison de la probabilité d’un préjudice et de la sévérité de celui-ci; sont tels qu’ils leur permettent d’atteindre un niveau approprié d’exactitude, de robustesse et de cybersécurité, et de fonctionner de façon constante à cet égard tout au long de leur cycle de vie.

Pour examiner les aspects techniques de la manière de mesurer les niveaux appropriés d’exactitude et de robustesse visés au paragraphe 1 et tout autre indicateur de performance pertinent, la Commission, en coopération avec les parties prenantes et organisations concernées, telles que les autorités de métrologie et d’étalonnage des performances, encourage, le cas échéant, l’élaboration de critères de référence et de méthodes de mesure.

Les niveaux d’exactitude et les indicateurs de l’exactitude des systèmes d’IA, un système automatisé qui est conçu pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie et peut faire preuve d’une capacité d’adaptation après son déploiement, et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des entrées qu’il reçoit, la manière de générer des sorties telles que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels; à haut risque, la combinaison de la probabilité d’un préjudice et de la sévérité de celui-ci; sont indiqués dans la notice d’utilisation, les indications communiquées par le fournisseur pour informer le déployeur, en particulier, de la destination et de l’utilisation correcte d’un système d’IA; jointe.

Les systèmes d’IA, un système automatisé qui est conçu pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie et peut faire preuve d’une capacité d’adaptation après son déploiement, et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des entrées qu’il reçoit, la manière de générer des sorties telles que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels; à haut risque, la combinaison de la probabilité d’un préjudice et de la sévérité de celui-ci; font preuve d’autant de résilience que possible en cas d’erreurs, de défaillances ou d’incohérences pouvant survenir au sein des systèmes eux-mêmes ou de l’environnement dans lequel ils fonctionnent, notamment en raison de leur interaction avec des personnes physiques ou d’autres systèmes. Des mesures techniques et organisationnelles sont prises à cet égard.

Des solutions techniques redondantes, telles que des plans de sauvegarde ou des mesures de sécurité après défaillance, peuvent permettre de garantir la robustesse des systèmes d’IA, un système automatisé qui est conçu pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie et peut faire preuve d’une capacité d’adaptation après son déploiement, et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des entrées qu’il reçoit, la manière de générer des sorties telles que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels; à haut risque, la combinaison de la probabilité d’un préjudice et de la sévérité de celui-ci;.

Les systèmes d’IA, un système automatisé qui est conçu pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie et peut faire preuve d’une capacité d’adaptation après son déploiement, et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des entrées qu’il reçoit, la manière de générer des sorties telles que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels; à haut risque, la combinaison de la probabilité d’un préjudice et de la sévérité de celui-ci; qui continuent leur apprentissage après leur mise sur le marché, la première mise à disposition d’un système d’IA ou d’un modèle d’IA à usage général sur le marché de l’Union; ou leur mise en service, la fourniture d’un système d’IA en vue d’une première utilisation directement au déployeur ou pour usage propre dans l’Union, conformément à la destination du système d’IA; sont développés de manière à éliminer ou à réduire dans la mesure du possible le risque, la combinaison de la probabilité d’un préjudice et de la sévérité de celui-ci; que des sorties éventuellement biaisées n’influencent les entrées pour les opérations futures (boucles de rétroaction) et à veiller à ce que ces boucles de rétroaction fassent l’objet d’un traitement adéquat au moyen de mesures d’atténuation appropriées.

Les systèmes d’IA, un système automatisé qui est conçu pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie et peut faire preuve d’une capacité d’adaptation après son déploiement, et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des entrées qu’il reçoit, la manière de générer des sorties telles que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels; à haut risque, la combinaison de la probabilité d’un préjudice et de la sévérité de celui-ci; résistent aux tentatives de tiers non autorisés visant à modifier leur utilisation, leurs sorties ou leur performance en exploitant les vulnérabilités du système.

Les solutions techniques visant à garantir la cybersécurité des systèmes d’IA, un système automatisé qui est conçu pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie et peut faire preuve d’une capacité d’adaptation après son déploiement, et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des entrées qu’il reçoit, la manière de générer des sorties telles que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels; à haut risque, la combinaison de la probabilité d’un préjudice et de la sévérité de celui-ci; sont adaptées aux circonstances pertinentes et aux risques, la combinaison de la probabilité d’un préjudice et de la sévérité de celui-ci;.

Les solutions techniques destinées à remédier aux vulnérabilités spécifiques à l’IA comprennent, au besoin, des mesures ayant pour but de prévenir, de détecter, de contrer, de résoudre et de maîtriser les attaques visant à manipuler le jeu de données d’entraînement, les données utilisées pour entraîner un système d’IA en ajustant ses paramètres entraînables; (empoisonnement des données) ou les composants préentraînés utilisés en entraînement (empoisonnement de modèle), les entrées destinées à induire le modèle d’IA en erreur (exemples contradictoires ou invasion de modèle), les attaques visant la confidentialité ou les défauts du modèle.