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    ISO/IEC 42001 — AIIA

    Évaluation d'Impact des Systèmes d'IA (AIIA)

    Cartographie des cas d'usage IA avec finalité, données traitées, risques identifiés et mesures de mitigation.

    v1.0
    Dernière mise à jour : avril 2026
    Revue annuelle ou à chaque ajout de cas majeur

    Méthodologie

    Pour chaque cas d'usage, nous évaluons : la finalité, les catégories de données traitées, les risques pour les personnes, les mesures de mitigation et le niveau d'impact résiduel (faible, moyen, élevé). Les cas à impact élevé font l'objet d'une supervision humaine systématique.

    3 faible4 moyen1 élevé
    1

    Assistant conversationnel (chat)

    Impact moyen
    Finalité

    Répondre aux questions de l'utilisateur sur ses prospects, son agenda, ses contenus.

    Données

    Messages utilisateur, contexte CRM (prospects, événements), mémoire métier.

    Risques

    Hallucination, divulgation involontaire d'informations sensibles à la mauvaise personne.

    Mitigation

    Cloisonnement RLS strict, supervision humaine pour les actions sortantes, traçabilité.

    2

    Génération d'emails de prospection

    Impact élevé
    Finalité

    Rédiger des messages personnalisés à envoyer aux prospects.

    Données

    Profil du prospect, historique d'échanges, ton défini par l'utilisateur.

    Risques

    Ton inadapté, fausses informations, envoi non souhaité.

    Mitigation

    Validation humaine obligatoire avant envoi, prévisualisation, modification libre.

    3

    Analyse d'emails entrants

    Impact moyen
    Finalité

    Détecter les prospects et opportunités dans les boîtes Gmail/Outlook.

    Données

    Métadonnées et contenu des emails (objet, expéditeur, corps).

    Risques

    Faux positifs, classification erronée.

    Mitigation

    Critères de détection documentés, l'utilisateur valide chaque ajout au CRM.

    4

    Génération de contenu (LinkedIn, newsletters)

    Impact moyen
    Finalité

    Créer des publications adaptées à la cible définie.

    Données

    Profil métier, audience, ton, sources optionnelles fournies.

    Risques

    Hallucination, contenu inapproprié.

    Mitigation

    Validation et édition obligatoires avant publication.

    5

    Recherche d'événements et de personnes

    Impact faible
    Finalité

    Identifier des événements pertinents et des contacts via Perplexity.

    Données

    Requête utilisateur, critères, profession.

    Risques

    Données obsolètes, erreurs d'identification.

    Mitigation

    Affichage des sources, retry avec relâchement des contraintes, validation manuelle.

    6

    Transcription audio

    Impact faible
    Finalité

    Convertir les notes vocales et entretiens en texte.

    Données

    Enregistrements audio fournis par l'utilisateur.

    Risques

    Erreurs de transcription, identification erronée des locuteurs.

    Mitigation

    Édition libre du transcript, badges de locuteurs modifiables.

    7

    Génération de rapports

    Impact moyen
    Finalité

    Produire des rapports synthétiques (PDF/Word) à partir des données prospect.

    Données

    Notes, échanges, documents indexés du prospect.

    Risques

    Synthèse incorrecte, divulgation accidentelle si rapport partagé.

    Mitigation

    Prévisualisation, validation, partage explicite.

    8

    Veille automatique quotidienne

    Impact faible
    Finalité

    Notifier l'utilisateur d'opportunités correspondant à ses critères.

    Données

    Critères de recherche enregistrés.

    Risques

    Notifications non pertinentes, surcharge.

    Mitigation

    Désactivation possible, fréquence paramétrable.

    Synthèse

    Sur 8 cas d'usage, 1 est classé à impact élevé (génération d'emails sortants) et fait l'objet d'une validation humaine systématique. Aucun traitement entièrement automatisé d'effet juridique ou similairement significatif n'est en place.