Accueil » Directives en matière de gouvernance de l’IA

Directives en matière de gouvernance de l’IA

Groupe de travail sur l’intelligence artificielle de l’ACAC

Les principes directeurs de l’IA sont conçus pour aider la communauté des courtiers à atteindre les cinq objectifs suivants

1

Soutenir les normes de déontologie et la collaboration des parties prenantes

2

Assurer la confiance des consommateurs et l’équité

3

Promouvoir la responsabilisation dans la surveillance de l’IA

4

Encourager l’innovation responsable en IA

5

Veiller à l’harmonisation avec les cadres réglementaires et les normes

Le cadre d’IA de confiance de KPMG a servi de fondement à l’élaboration des principes directeurs de l’IA

dummy data

Les solutions d’IA doivent être conçues pour réduire ou éliminer les préjugés contre les personnes, les communautés et les groupes.

Les solutions d’IA doivent se conformer aux lois et aux règles de protection de la vie privée et des données en vigueur.

Des pratiques robustes et résilientes doivent être mises en place pour protéger les solutions d’IA contre les acteurs malveillants, la désinformation et les événements indésirables.

Les solutions d’IA doivent être conçues et livrées avec toutes les réponses aux questions sur les façons et les raisons d’arriver à une conclusion

Les données utilisées dans les solutions d’IA doivent être acquises conformément aux lois et aux règles applicables; leur exactitude, leur exhaustivité, leur pertinence et leur qualité doivent être évaluées afin de favoriser la prise de décisions éclairées.

dummy data

Les solutions d’IA doivent être conçues de manière à utiliser efficacement l’énergie, à réduire les émissions de carbone et à soutenir un environnement plus sain.

Les solutions d’IA doivent être conçues et mises en œuvre pour protéger les personnes, les entreprises et la propriété contre les dommages.

Les solutions d’IA doivent comprendre des divulgations responsables pour que les parties prenantes comprennent bien ce qui se passe à chaque étape du cycle de vie de l’IA.

La surveillance et la responsabilité humaines doivent être intégrées au cycle de vie de l’IA pour gérer les risques et assurer la conformité aux lois et règles en vigueur.

Les solutions d’IA doivent en tout temps être utilisées conformément à la portée et à l’objectif prévus ainsi qu’au degré de précision souhaité.

Des analyses sectorielles consolidées ont mis en évidence des thèmes principaux communs dont découlent les principes directeurs de l’IA (1/2)

Des analyses sectorielles consolidées ont mis en évidence des thèmes principaux communs dont découlent les principes directeurs de l’IA (2/2)

En nous appuyant sur le cadre et les connaissances de premier plan du secteur, nous avons élaboré sept principes directeurs de l’IA qui cadrent avec les valeurs de l’ACAC

1. Protection des consommateurs
2. Collaboration
3. Leadership
4. Durabilité
5. Représentation
6. Engagement envers la collectivité
7. Innovation et technologie
8. Perfectionnement professionnel

1. Sûreté, sécurité et fiabilité

Les solutions d’IA sont conçues et mises en œuvre à l’aide de pratiques robustes et résilientes qui protègent contre les menaces, les acteurs malveillants, la désinformation et les événements indésirables, assurent la sécurité de toutes les parties prenantes et fonctionnent constamment aux niveaux de précision souhaités

2. Respect de la vie privée et intégrité des données

Les solutions d’IA et les données utilisées sont conçues et acquises conformément aux lois et aux règles en vigueur; leur exactitude, leur exhaustivité, leur pertinence et leur qualité doivent être évaluées afin de favoriser la prise de décisions éclairées

3. Explicabilité et transparence

Divulgations et conception responsables qui répondent aux questions de savoir comment et pourquoi une conclusion a été tirée d’une solution d’IA, en veillant à ce que les parties prenantes comprennent ce qui se
passe dans le cycle de vie de l’IA

4. Équité

Les solutions d’IA assurent une prise de décision impartiale pour favoriser la confiance et la collaboration entre les courtiers, les organismes de réglementation, les groupes sectoriels, les fournisseurs de technologie et les
associations membres

5. Durabilité

Les solutions d’IA contribuent à assurer un avenir dynamique et à long terme pour le réseau de distribution des courtiers

6. Responsabilisation et relations humaines

Les solutions d’IA assurent la surveillance et la responsabilité humaines d’être responsable envers les clients de la protection de leurs intérêts, de la gestion des risques et de la conformité aux lois et règlements en vigueur

7. Efficacité et service à la clientèle fondés sur l’IA

Optimiser les flux de travail grâce à des solutions d’IA pour améliorer le traitement des demandes et la souscription, tout en adaptant les solutions grâce à l’analyse prédictive. Veiller à préserver la surveillance
humaine pour le traitement des cas complexes

Directives en matière de gouvernance de l’IA

Obtenez des informations pratiques sur l’adoption responsable de l’IA, la gestion des risques et la conformité dans un guide concis.

Téléchargez le guide de gouvernance de l'IA (PDF)

Faites partie de la communauté.

Abonnez-vous dès aujourd’hui!
Obtenez les nouvelles d’intérêt, les mises à jour et les contenus exclusifs directement dans votre boîte de courriels.

By submitting this form, you are consenting to receive marketing emails from: My WordPress. You can revoke your consent to receive emails at any time by using the SafeUnsubscribe® link, found at the bottom of every email. Emails are serviced by Constant Contact

© 2025, Insurance Brokers Association of Canada

Veiller à l’harmonisation avec les cadres réglementaires et les normes

Les principes s’harmoniseront avec les lignes directrices internationales en matière d’IA (p. ex., ISO 42001, cadres de l’OCDE) et les règlements propres à certains secteurs (p. ex., RIBO, BSIF, AMF) suivies par les parties prenantes. Le respect des normes juridiques aidera les organisations à composer avec les exigences des différents territoires, à promouvoir des pratiques durables et à prévenir l’utilisation abusive des données d’IA.

Encourager l’innovation responsable en IA

Les principes encourageront la communauté des courtiers à innover de manière responsable en développant des systèmes d’IA qui donnent la priorité au bien-être des consommateurs, à l’inclusion et à l’équité, tout en évaluant les répercussions sociales, environnementales et économiques de leurs solutions d’IA.

Promouvoir la responsabilisation dans la surveillance de l’IA

Les principes d’IA renforceront la responsabilisation à tous les niveaux des organisations et des tiers collaborateurs. La détermination des rôles et la surveillance humaine dans les processus d’IA améliorent la traçabilité, permettent la prise de décisions éclairées et intègrent des mécanismes de recours éthique lorsque des erreurs ou des résultats défavorables se produisent.

Assurer la confiance des consommateurs et l’équité

Les principes de gouvernance de l’IA appuient l’engagement envers la transparence, l’équité et la responsabilisation. Des résultats explicables et une communication proactive avec les consommateurs favorisent la confiance parmi la
communauté des courtiers en général, leurs clients et les parties prenantes externes.

Soutenir les normes de déontologie et la collaboration des parties prenantes

En intégrant les principes de gouvernance de l’IA, les courtiers membres peuvent s’aligner sur leur mission de favoriser une culture éthique parmi leurs parties prenantes. Lutter contre les préjugés, veiller à la protection des consommateurs et promouvoir l’inclusion, ce qui renforcera l’engagement envers des pratiques éthiques en matière d’IA en collaboration avec les intervenants du secteur, les organismes de réglementation et les fournisseurs de solutions tiers.

Cas d’utilisation no 2 de la preuve de concept pour l’IA : recherche de couverture et analyse des lacunes assistées par l’IA

Exigences techniques

Modèles d’IA avec contexte sur les données comparatives sectorielles et les structures des polices

Interprétation des modalités, avenants et clauses des polices existantes

Intégration au SGC pour récupérer le profil du client, les informations sur l’exposition et les données sur les polices passées

Fonctionnalités de sécurité et de conformité des données pour protéger les informations des clients

Périmètre fonctionnel

Analyser les données soumises par les clients, y compris les expositions, le contexte commercial, etc.

Extraire et interpréter les modalités des polices existantes (p. ex., avenants, exclusions, clauses)

Comparer avec les modèles de couverture habituels et les indications sectorielles pour identifier les lacunes de couverture

Établir l’ordre de priorité des lacunes de couverture identifiées et fournir une justification fondée sur des considérations (p. ex., normes sectorielles, risque)

Recommander des produits et des options de couverture adaptés au profil du client et générer des résumés pour les discussions avec le client

Cas d’utilisation de la preuve de concept pour l’IA no 1 : intégration des clients et prise de données alimentées par l’IA

Exigences techniques

Intégration au SGC : Intégration au SGC pour la saisie et le stockage sécurisés des données

Intégration au ARS appliqué : Intégration au ARS appliqué pour activer la génération automatique de soumissions

Analystes spécialisés pour le renouvellement : Capacité d’analyse de documents pour 5 à 6 assureurs avec une grande précision

Cadre d’extensibilité : Architecture modulaire pour prendre en charge les améliorations futures et l’automatisation accrue

Périmètre fonctionnel

Robot conversationnel pour l’intégration des clients : Recueillir les renseignements des clients, répondre aux questions d’intégration et guider les utilisateurs dans le processus d’intégration

Collecte et stockage des données : Saisir et stocker les données recueillies directement dans le SGC du courtier

Traitement des documents : Permettre aux clients de téléverser des documents de renouvellement et extraire des données clés pour accélérer le processus d’intégration

Génération des soumissions : Générer des soumissions en fonction des informations recueillies