Base de données d’atténuation des risques par IA
831 actions d’atténuation extraites de 20 cadres de gouvernance et de normalisation de l’IA, organisés en une taxonomie préliminaire de 4 catégories et 28 sous-catégories.
Qu’est-ce que la base de données d’atténuation ?
La base de données catalogue des actions concrètes d’atténuation — des actions spécifiques que les acteurs peuvent prendre pour réduire le risque d’IA — issues de cadres établis de gouvernance et de normes, notamment le NIST AI RMF, L’UE AI Act et les normes ISO/IEC. Chaque action est classée en l’une des 4 catégories de contrôle : gouvernance et supervision, technique et sécurité, processus opérationnels, transparence et responsabilité, avec 28 sous-catégories plus granulaires.
Couverture des sous-catégories
Comment les actions d’atténuation se répartissent entre les sous-catégories, décomposées par framework de source et catégorie de contrôle.
Atténuations de recherche
Parcourez toutes les actions d’atténuation ou utilisez des filtres pour affiner par catégorie, sous-catégorie, cadre source ou mot-clé.
Règle 1 — Heatmap d'abord. Avant de toucher à l'onglet AuditInterne, consulte toujours la Heatmap. Elle te dit où concentrer l'énergie : les cases rouges (score pondéré ≥ 1.0) sont tes chantiers urgents. Les cases vertes peuvent attendre.
Règle 2 — Filtre par rôle, pas par ordre. Ne travaille pas les 815 lignes de haut en bas. Filtre la colonne J sur ton rôle (RSSI, DPO, DSI ou COMEX), puis sur la criticité C4. Tu passes de 815 lignes à 80–120 lignes pertinentes.
Règle 3 — La colonne O est vivante. Le seul champ que les équipes doivent alimenter est le Statut (colonne O). Tout le reste est de la référence. Quand tu changes "À évaluer" en "Conforme" ou "Non-Conforme", la matrice devient un tableau de bord de conformité en temps réel.
La matrice fonctionne comme un système d'audit en 3 couches : identifier → évaluer → corriger. Chaque ligne représente une mesure d'atténuation issue de la taxonomie MIT, et l'ensemble des 15 colonnes te permet de qualifier, prioriser et piloter ta conformité IA.
Voici le mode d'emploi interactif de ta matrice. Je vais d'abord te donner la vue d'ensemble, puis entrer dans le détail de chaque composant.
La matrice fonctionne comme un système d'audit en 3 couches : identifier → évaluer → corriger. Chaque ligne représente une mesure d'atténuation issue de la taxonomie MIT, et l'ensemble des 15 colonnes te permet de qualifier, prioriser et piloter ta conformité IA.
En résumé pratique — 3 règles d'or pour bien utiliser la matrice :
Règle 1 — Heatmap d'abord. Avant de toucher à l'onglet AuditInterne, consulte toujours la Heatmap. Elle te dit où concentrer l'énergie : les cases rouges (score pondéré ≥ 1.0) sont tes chantiers urgents. Les cases vertes peuvent attendre.
Règle 2 — Filtre par rôle, pas par ordre. Ne travaille pas les 815 lignes de haut en bas. Filtre la colonne J sur ton rôle (RSSI, DPO, DSI ou COMEX), puis sur la criticité C4. Tu passes de 815 lignes à 80–120 lignes pertinentes.
Règle 3 — La colonne O est vivante. Le seul champ que les équipes doivent alimenter est le Statut (colonne O). Tout le reste est de la référence. Quand tu changes "À évaluer" en "Conforme" ou "Non-Conforme", la matrice devient un tableau de bord de conformité en temps réel.
À quoi puis-je servir cela ?
Identifiez quelles interventions existent pour des zones à risque spécifiques, comparez comment différents cadres abordent un même problème, et élaborez des évaluations des risques ou des listes de contrôle de conformité. Chaque atténuation renvoie à son cadre...
Atténuations | Navigateur des risques IA du MIT
Maintenant je vais créer le script complet. Cartographie complète faite — 23 sous-catégories actives, 815 mesures, structure de colonnes confirmée.Le script tourne proprement. Les 0% sont normaux — toutes les mesures sont à l'état initial "À évaluer" : c'est la situation de départ attendue avant le premier audit. Maintenant le mode d'emploi complet.Parfait — script fonctionnel, JSON propre, filtre rôle opérationnel. Maintenant le mode d'emploi complet.
Livraison — Ce qui a été produit et testé
Deux fichiers, zéro dépendance cachée.
grca100_scoring.py — 350 lignes, testé sur ton fichier réel
Exécuté en conditions réelles contre GRCA100_Matrice_Complète_MIT831.xlsx. Résultat vérifié : 815 mesures chargées, 23 sous-catégories scorées, JSON de 38 Ko généré, filtre --role RSSI isolant correctement 522 mesures sur 815.
GRCA100_Scoring_Mode_Emploi.md — Documentation en 12 sections
Ce que le script apporte concrètement par rapport à l'Excel seul
Trois limitations structurelles de l'Excel que le script élimine :
1. L'Excel est muet en dehors d'Excel. Tu ne peux pas l'interroger depuis PowerShell, un cron job, ou une API sans l'ouvrir. Le script répond en 2 secondes depuis n'importe quel terminal, sans interface graphique.
2. L'Excel ne se filtre pas par rôle en une commande. Donner à ton RSSI une vue de ses 522 mesures sans qu'il touche à la matrice complète nécessite un filtre manuel à chaque session. Avec le script :
python grca100_scoring.py --role RSSI > rapport_RSSI.txt, transmis directement par email ou Teams automatiquement.3. L'Excel ne produit pas de données machine. Le JSON exporté (
_scores.json) est directement ingestible par Power BI, Grafana, une API FastAPI, ou un webhook Teams — sans copier-coller, sans conversion intermédiaire.
Prochaine étape logique
Le script révèle immédiatement un état de départ réaliste : 0% partout, 815 mesures "À évaluer". Ce n'est pas un problème — c'est la situation de départ normale de tout audit vierge.
La prochaine question opérationnelle est : qui qualifie quoi en premier ? Le Top 5 calculé par le script donne la réponse objective —
[3.1] Tests et audits(127 mesures C4, impact 15.24) et[1.2] Gestion des risques(125 mesures C4, impact 15.00) sont les deux chantiers à ouvrir en premier pour un gain maximal sur le score pondéré global.
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