Le recours à l’intelligence artificielle (IA) et à l’apprentissage machine en finance offre de nombreux avantages, allant de l’amélioration de l’automatisation des tâches et de la détection de la fraude à la rationalisation des services et à la génération de recommandations personnalisées. L’adoption de telles solutions comporte toutefois des risques pour la confidentialité, la sécurité, la réputation et les activités des institutions financières.
En outre, l’approche et la terminologie de la gestion des exigences relatives à l’IA et à l’apprentissage machine varient selon les institutions. Il est donc difficile pour les fournisseurs de technologies financières au Canada d’employer une approche uniforme pour mettre au point des produits et des services, ce qui peut nuire à leur compétitivité. Afin de pallier ces problèmes et de renforcer la confiance entre ces fournisseurs et les institutions financières, le CCN s’est tourné vers l’Institut des normes de gouvernance numérique (INGN) du Conseil de gouvernance numérique (CGN).
En janvier 2023, le CGN et l’Association canadienne de la technologie réglementaire ont organisé des ateliers avec un vaste éventail de parties prenantes et de spécialistes pour cerner les principaux risques et définir des exigences cohérentes et normalisées pour les fournisseurs de solutions d’IA et d’apprentissage machine œuvrant dans le secteur financier. Ces ateliers ont donné lieu au document DGSI/WA 126:2023 – Exigences de base sur l’ensemble du cycle de vie pour les fournisseurs de solutions d’IA et d’apprentissage automatique aux institutions financières.
Cet accord d’atelier, destiné aux fournisseurs indépendants de solutions d’IA et d’apprentissage machine pour les banques et autres institutions financières, aidera les sociétés de technologies financières à innover davantage et à inspirer confiance au marché canadien. Le document aborde des étapes indispensables : élaboration d’un cadre de gouvernance des modèles, gestion des risques dès le départ, documentation de la collecte et du traitement des données, notamment. Il définit ainsi une approche cohérente pour les défis fréquemment associés à l’externalisation des processus d’IA sur l’ensemble du cycle de vie de la solution.
« Ce fut un plaisir de collaborer avec l’Association canadienne de la technologie réglementaire et le Conseil canadien des normes pour élaborer un accord d’atelier sur les exigences de base que doivent remplir les fournisseurs de solutions d’IA et d’apprentissage machine aux institutions financières. » – Darryl Kingston, directeur général, Institut des normes de gouvernance numérique