Si votre équipe finance utilise l'IA pour calculer les coûts ou fixer les prix, le compte à rebours a commencé

Quatre obligations, projetées sur le modèle de coûts posé sur le bureau de votre directeur financier

Le règlement est vaste. Pour les équipes finance qui font tourner des modèles de rentabilité sur l'IA, il se ramène à quatre contrôles pratiques. Chacun correspond directement à un élément déjà présent dans notre cadre.

• Risque et gouvernance. Un processus de gestion des risques du système d'IA, avec des responsables, des contrôles et une cadence de revue documentée. Dans le modèle de coûts : une matrice de gouvernance nommant le propriétaire de chaque pool de coûts, inducteur et commentaire assisté par l'IA, plus un journal de revue trimestriel.
• Gouvernance des données. Les données d'entraînement, de validation et d'exploitation sont pertinentes, représentatives et contrôlées contre les biais ; la provenance est enregistrée. Dans le modèle : un profil de chaque jeu de données relié au grand livre, avec une tranche de biais par segment, canal et géographie. Ce sont les dimensions 01 et 05 du Trust Score.
• Traçabilité et journaux. Journalisation automatique des entrées, sorties et décisions du modèle. Tout chiffre atterrissant sur un rapport financier peut être remonté jusqu'à sa source et sa règle. Dans le modèle : une traçabilité de bout en bout, de la ligne SKU sur la courbe de la baleine à la ligne du grand livre, l'activité, l'équation et le commentaire de l'IA. C'est la dimension 02 du Trust Score, câblée en dur.
• Supervision humaine. Une personne nommée peut interpréter, passer outre et arrêter l'IA au besoin ; les limites du système sont documentées et visibles. Dans le modèle : un contrôleur valide la clôture mensuelle, le commentaire de l'IA est revu et non publié automatiquement, et les étapes de validation sont intégrées au flux de travail de CostCtrl.

Évaluation d'exposition au règlement européen sur l'IA

Deux à trois semaines. Un associé senior. Un honoraire fixe. À la fin, vous disposez de ce qu'il faut pour entrer dans un conseil, un comité d'audit ou un processus de private equity avec le dossier en main.

• Rapport de maturité. Un rapport situant votre intelligence de coûts face aux quatre obligations, par système, par processus, par jeu de données. Langage clair pour le conseil, annexe technique pour l'équipe.
• Matrice d'écarts. Une page unique reliant chaque écart à une exigence, une gravité, un responsable et un correctif. Le document que votre directeur financier affiche au mur et que votre responsable des risques lit en premier.
• Plan de remédiation. Un plan trimestre par trimestre pour être prêt, avec effort, dépendances et coût de l'inaction, chiffré contre l'amende et le risque de réserve d'audit.

Questions fréquentes

Mes modèles de coûts sous IA sont-ils couverts par le règlement européen sur l'IA ?

S'ils sont utilisés dans des décisions de crédit, une tarification réglementée ou d'autres domaines à haut risque de l'annexe III, oui. Même en dehors de ces cas, la gouvernance et les preuves exigées par le règlement sont de bonnes pratiques pour tout modèle qui pilote des décisions financières.

Quelle est l'échéance ?

Les obligations relatives à l'IA à usage général s'appliquent à partir du 2 août 2027. Les amendes peuvent atteindre 15 millions d'euros ou 3 pour cent du chiffre d'affaires annuel mondial.

Que livre l'Évaluation d'exposition ?

Un rapport de maturité, une matrice d'écarts et un plan de remédiation priorisé, en 2 à 3 semaines, à honoraire fixe, signé par un associé senior.

Quelles amendes est-ce que je risque si mon modèle d'IA n'est pas conforme ?

Pour les obligations sur l'IA à usage général, les amendes peuvent atteindre 15 millions d'euros ou 3 pour cent du chiffre d'affaires annuel mondial, le montant le plus élevé étant retenu. Les pratiques interdites relèvent d'un régime encore plus sévère.

Que dois-je prouver au 2 août 2027 ?

Que vous gouvernez vos modèles d'IA : documentation technique, traçabilité des données et des décisions, supervision humaine et preuves auditables que le modèle fait ce qu'il prétend. Nous construisons et maintenons ces preuves.