{"id":17116,"date":"2026-06-22T10:22:03","date_gmt":"2026-06-22T10:22:03","guid":{"rendered":"https:\/\/dydon.ai\/precision-de-lia-en-matiere-de-conformite-reglementaire-ce-que-cela-signifie-reellement-et-comment-atteindre-le-meilleur-taux\/"},"modified":"2026-07-06T15:20:06","modified_gmt":"2026-07-06T15:20:06","slug":"precision-de-lia-en-matiere-de-conformite-reglementaire-ce-que-cela-signifie-reellement-et-comment-atteindre-le-meilleur-taux","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dydon.ai\/fr\/precision-de-lia-en-matiere-de-conformite-reglementaire-ce-que-cela-signifie-reellement-et-comment-atteindre-le-meilleur-taux\/","title":{"rendered":"Pr\u00e9cision de l&rsquo;IA en mati\u00e8re de conformit\u00e9 r\u00e9glementaire : ce que cela signifie r\u00e9ellement et comment atteindre le meilleur taux"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\"><style>.kadence-column17053_24a2bd-ce > .kt-inside-inner-col{display:flex;}.kadence-column17053_24a2bd-ce > .kt-inside-inner-col{padding-top:40px;padding-right:40px;padding-bottom:40px;padding-left:40px;}.kadence-column17053_24a2bd-ce > .kt-inside-inner-col,.kadence-column17053_24a2bd-ce > .kt-inside-inner-col:before{border-top-left-radius:24px;border-top-right-radius:24px;border-bottom-right-radius:24px;border-bottom-left-radius:24px;}.kadence-column17053_24a2bd-ce > .kt-inside-inner-col{row-gap:72px;column-gap:var(--global-kb-gap-sm, 1rem);}.kadence-column17053_24a2bd-ce > .kt-inside-inner-col{flex-direction:column;}.kadence-column17053_24a2bd-ce > .kt-inside-inner-col > .aligncenter{width:100%;}.kadence-column17053_24a2bd-ce > .kt-inside-inner-col{background-color:rgba(12, 192, 182, 0.1);}.kadence-column17053_24a2bd-ce > .kt-inside-inner-col:before{opacity:0.3;}.kadence-column17053_24a2bd-ce{position:relative;}.kadence-column17053_24a2bd-ce, 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d\u00e9terminer si un outil d&rsquo;IA est adapt\u00e9 \u00e0 une utilisation r\u00e9glement\u00e9e, et celui qui est le moins souvent test\u00e9 avant son d\u00e9ploiement.<\/span><\/li>\n\n\n<style>.kt-svg-icon-list-item-17053_aaa214-d1 .kt-svg-icon-list-single{font-size:8px !important;}.kt-svg-icon-list-item-17053_aaa214-d1 .kt-svg-icon-list-text mark.kt-highlight{background-color:unset;font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}<\/style>\n<li class=\"wp-block-kadence-listitem kt-svg-icon-list-item-wrap kt-svg-icon-list-item-17053_aaa214-d1 kt-svg-icon-list-level-1\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-ic_record kt-svg-icon-list-single\"><svg viewBox=\"0 0 8 8\"  fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><path d=\"M3 0c-1.66 0-3 1.34-3 3s1.34 3 3 3 3-1.34 3-3-1.34-3-3-3z\" transform=\"translate(1 1)\"\/><\/svg><\/span><span class=\"kt-svg-icon-list-text\"><strong>L&rsquo;\u00e9cart est consid\u00e9rable :<\/strong> une \u00e9tude d&rsquo;Amazon Science (d\u00e9cembre 2025) a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que les outils d&rsquo;IA standard n&rsquo;atteignent qu&rsquo;un taux d&rsquo;exactitude factuelle de 52 % sur les documents financiers. Les syst\u00e8mes optimis\u00e9s pour ce domaine atteignent quant \u00e0 eux 94 %. D\u00e9couvrez comment aller encore plus loin pour obtenir un taux de pr\u00e9cision vraiment \u00e9lev\u00e9.  <\/span><\/li>\n\n\n<style>.kt-svg-icon-list-item-17053_d41930-dc .kt-svg-icon-list-single{font-size:8px !important;}.kt-svg-icon-list-item-17053_d41930-dc .kt-svg-icon-list-text mark.kt-highlight{background-color:unset;font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}<\/style>\n<li class=\"wp-block-kadence-listitem kt-svg-icon-list-item-wrap kt-svg-icon-list-item-17053_d41930-dc kt-svg-icon-list-level-1\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-ic_record kt-svg-icon-list-single\"><svg viewBox=\"0 0 8 8\"  fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><path d=\"M3 0c-1.66 0-3 1.34-3 3s1.34 3 3 3 3-1.34 3-3-1.34-3-3-3z\" transform=\"translate(1 1)\"\/><\/svg><\/span><span class=\"kt-svg-icon-list-text\"><strong>Pourquoi l&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rale n&rsquo;est pas \u00e0 la hauteur :<\/strong> elle pr\u00e9dit la r\u00e9ponse la plus probable, et non la bonne. Face \u00e0 des documents r\u00e9glementaires complexes, caract\u00e9ris\u00e9s par des cadres r\u00e9glementaires qui se chevauchent et une terminologie sp\u00e9cialis\u00e9e, elle comble les lacunes avec un contenu qui semble plausible. Les experts en IA appellent cela une \u00ab hallucination \u00bb.  <\/span><\/li>\n\n\n<style>.kt-svg-icon-list-item-17053_4f80ac-d1 .kt-svg-icon-list-single{font-size:8px !important;}.kt-svg-icon-list-item-17053_4f80ac-d1 .kt-svg-icon-list-text mark.kt-highlight{background-color:unset;font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}<\/style>\n<li class=\"wp-block-kadence-listitem kt-svg-icon-list-item-wrap kt-svg-icon-list-item-17053_4f80ac-d1 kt-svg-icon-list-level-1\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-ic_record kt-svg-icon-list-single\"><svg viewBox=\"0 0 8 8\"  fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><path d=\"M3 0c-1.66 0-3 1.34-3 3s1.34 3 3 3 3-1.34 3-3-1.34-3-3-3z\" transform=\"translate(1 1)\"\/><\/svg><\/span><span class=\"kt-svg-icon-list-text\"><strong>L&rsquo;expertise humaine :<\/strong> la connaissance du domaine ne provient pas du mod\u00e8le ; elle est \u00e9labor\u00e9e par des personnes qui ma\u00eetrisent le cadre r\u00e9glementaire, int\u00e9gr\u00e9e au syst\u00e8me et mise en \u0153uvre \u00e0 chaque \u00e9tape de validation.<\/span><\/li>\n\n\n<style>.kt-svg-icon-list-item-17053_077026-40 .kt-svg-icon-list-single{font-size:8px !important;}.kt-svg-icon-list-item-17053_077026-40 .kt-svg-icon-list-text mark.kt-highlight{background-color:unset;font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}<\/style>\n<li class=\"wp-block-kadence-listitem kt-svg-icon-list-item-wrap kt-svg-icon-list-item-17053_077026-40 kt-svg-icon-list-level-1\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-ic_record kt-svg-icon-list-single\"><svg viewBox=\"0 0 8 8\"  fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><path d=\"M3 0c-1.66 0-3 1.34-3 3s1.34 3 3 3 3-1.34 3-3-1.34-3-3-3z\" transform=\"translate(1 1)\"\/><\/svg><\/span><span class=\"kt-svg-icon-list-text\"><strong>Ce qu&rsquo;il faut exiger de votre plateforme d&rsquo;IA :<\/strong> une compr\u00e9hension s\u00e9mantique des documents, une tra\u00e7abilit\u00e9 compl\u00e8te des sources, une connaissance int\u00e9gr\u00e9e du domaine r\u00e9glementaire et une architecture de validation humaine \u2014 non pas en tant que fonctionnalit\u00e9s optionnelles, mais en tant que crit\u00e8res de base.<\/span><\/li>\n<\/ul><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Qu&rsquo;est-ce que le taux de pr\u00e9cision en IA ?<\/h2>\n\n<p>Commen\u00e7ons par les bases, car le \u00ab taux de pr\u00e9cision \u00bb fait partie de ces termes que tout le monde utilise mais que presque personne ne d\u00e9finit clairement lorsqu\u2019il est question d\u2019IA. En termes simples, <strong>le taux de pr\u00e9cision d\u2019un syst\u00e8me d\u2019IA correspond au pourcentage de r\u00e9sultats qu\u2019il produit et qui sont factuellement corrects<\/strong>. Si vous demandez \u00e0 une IA d\u2019extraire 100 chiffres d\u2019un document r\u00e9glementaire et que 87 d\u2019entre eux sont corrects, son taux de pr\u00e9cision pour cette t\u00e2che est de 87 %. <\/p>\n\n<p>La communaut\u00e9 des chercheurs en IA s\u2019est efforc\u00e9e de mesurer cela avec pr\u00e9cision, et les r\u00e9sultats sont plus d\u00e9cevants que ne le laisse entendre la plupart des campagnes marketing des entreprises dans ce domaine. En d\u00e9cembre 2025, Google DeepMind et Google Research ont publi\u00e9 le \u00ab FACTS Leaderboard \u00bb, l\u2019un des benchmarks les plus complets jamais d\u00e9velopp\u00e9s pour \u00e9valuer la pr\u00e9cision factuelle des grands mod\u00e8les linguistiques (LLM). Ce benchmark a test\u00e9 les principaux mod\u00e8les d\u2019IA selon quatre dimensions distinctes de l\u2019exactitude factuelle, en couvrant des milliers d\u2019exemples tir\u00e9s du monde r\u00e9el. <strong>Conclusion : m\u00eame les mod\u00e8les les plus performants se trompent sur les faits environ une fois sur trois lorsqu\u2019ils traitent des t\u00e2ches complexes bas\u00e9es sur des documents<\/strong>. (Source : The FACTS Leaderboard : A Comprehensive Benchmark for Large Language Model Factuality, Google DeepMind et Google Research, d\u00e9cembre 2025 : <a href=\"https:\/\/deepmind.google\/blog\/facts-grounding-a-new-benchmark-for-evaluating-the-factuality-of-large-language-models\/\">deepmind.google<\/a>)  <\/p>\n\n<p>Les chercheurs ont clairement expos\u00e9 les implications : <em>\u00ab Les grands mod\u00e8les linguistiques transforment notre fa\u00e7on d&rsquo;acc\u00e9der \u00e0 l&rsquo;information, mais leur ma\u00eetrise de l&rsquo;exactitude factuelle reste imparfaite. Ils peuvent g\u00e9n\u00e9rer de fausses informations, en particulier lorsqu&rsquo;on leur fournit des donn\u00e9es d&rsquo;entr\u00e9e complexes. \u00bb<\/em><\/p>\n\n<p>Il s\u2019agit l\u00e0 du niveau de r\u00e9f\u00e9rence pour l\u2019IA \u00e0 usage g\u00e9n\u00e9ral, dans le cadre de t\u00e2ches courantes. Dans des environnements r\u00e9glementaires sp\u00e9cialis\u00e9s o\u00f9 les enjeux sont \u00e9lev\u00e9s, l\u2019\u00e9cart de performance se creuse consid\u00e9rablement. <strong>La loi europ\u00e9enne sur l\u2019IA en tient d\u00e9j\u00e0 compte, en exigeant \u00e0 l\u2019article 6 que les syst\u00e8mes d\u2019IA \u00e0 haut risque \u2014 une cat\u00e9gorie qui inclut explicitement l\u2019IA utilis\u00e9e pour la notation de cr\u00e9dit, l\u2019\u00e9valuation des risques et le reporting r\u00e9glementaire \u2014 atteignent un <em>\u00ab niveau de pr\u00e9cision appropri\u00e9 \u00bb<\/em> avant de pouvoir \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9s.<\/strong> Une analyse technico-juridique de 2025 publi\u00e9e sur arXiv a soulign\u00e9 que cette exigence implique des choix cruciaux quant aux erreurs acceptables et aux risques \u00e0 privil\u00e9gier, choix qui ne peuvent \u00eatre effectu\u00e9s sans une compr\u00e9hension du domaine sp\u00e9cifique dans lequel l\u2019IA op\u00e8re. (Source :   <em>Is your AI Model Accurate Enough? The Difficult Choices Behind Rigorous AI Development and the EU AI Act <\/em>, arXiv, 2025: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2604.03254\">arxiv.org<\/a>)<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Ce qu&rsquo;en disent les experts en IA : le probl\u00e8me des hallucinations<\/h2>\n\n<p><strong>La communaut\u00e9 des chercheurs en intelligence artificielle a donn\u00e9 un nom au ph\u00e9nom\u00e8ne qui se produit lorsqu&rsquo;un syst\u00e8me g\u00e9n\u00e8re un r\u00e9sultat pr\u00e9sent\u00e9 avec assurance et semblant plausible, mais qui est en r\u00e9alit\u00e9 erron\u00e9 : l&rsquo;hallucination. <\/strong>Ce terme est souvent utilis\u00e9 de mani\u00e8re impr\u00e9cise, mais le m\u00e9canisme est pr\u00e9cis et bien document\u00e9, et rev\u00eat une importance particuli\u00e8re dans les contextes financiers et r\u00e9glementaires.<\/p>\n\n<p>Un mod\u00e8le linguistique ne recherche pas des informations de la m\u00eame mani\u00e8re qu\u2019un moteur de recherche extrait des documents. Il g\u00e9n\u00e8re des r\u00e9ponses en pr\u00e9disant, d\u2019un point de vue statistique, quel texte devrait suivre une entr\u00e9e donn\u00e9e, en s\u2019appuyant sur des sch\u00e9mas appris \u00e0 partir d\u2019\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement. Lorsqu\u2019il rencontre une question \u00e0 laquelle il ne peut pas r\u00e9pondre avec certitude \u2014 parce que le document est complexe, que la terminologie est ambigu\u00eb ou que le cadre r\u00e9glementaire est sp\u00e9cialis\u00e9 \u2014, il ne dit pas \u00ab Je ne sais pas \u00bb. Il g\u00e9n\u00e8re la r\u00e9ponse qui semble la plus probable, m\u00eame si celle-ci n\u2019a peut-\u00eatre aucun fondement dans le document source.   <\/p>\n\n<p>Les autorit\u00e9s de r\u00e9gulation y pr\u00eatent attention. Le rapport 2026 de la FINRA sur la surveillance r\u00e9glementaire comprenait une section consacr\u00e9e \u00e0 l&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rative, exhortant explicitement les \u00e9tablissements financiers \u00e0 mettre en place des proc\u00e9dures permettant de d\u00e9tecter les \u00ab hallucinations \u00bb, d\u00e9finies comme des cas o\u00f9 l&rsquo;IA g\u00e9n\u00e8re des informations inexactes ou trompeuses, y compris des interpr\u00e9tations erron\u00e9es des r\u00e8gles, des politiques ou des donn\u00e9es clients qui influencent la prise de d\u00e9cision. (Source : <a href=\"https:\/\/www.wealthmanagement.com\/regulation-compliance\/finra-cautions-broker-dealers-to-catch-hallucinations-when-using-gen-ai\">wealthmanagement.com<\/a>)  <\/p>\n\n<p><strong>La loi europ\u00e9enne sur l&rsquo;IA<\/strong> renforce cette approche au niveau structurel. <strong>Pour les syst\u00e8mes d&rsquo;IA \u00e0 haut risque, qui comprennent notamment l&rsquo;IA appliqu\u00e9e aux d\u00e9cisions de cr\u00e9dit, \u00e0 l&rsquo;\u00e9valuation des risques et aux d\u00e9clarations r\u00e9glementaires, l&rsquo;article 14 exige une supervision humaine d\u00e9montrable : document\u00e9e, mise en \u0153uvre sur le plan technique et v\u00e9rifiable. <\/strong> <\/p>\n\n<p>Ce qui rend les erreurs particuli\u00e8rement dangereuses dans le domaine de la conformit\u00e9, c\u2019est qu\u2019elles passent souvent inaper\u00e7ues en l\u2019absence d\u2019un m\u00e9canisme de <strong>tra\u00e7abilit\u00e9<\/strong>. Un chiffre erron\u00e9 concernant le ratio d\u2019actifs verts, une valeur d\u2019\u00e9missions de scope 3 mal attribu\u00e9e ou un indicateur de taxonomie mal mapp\u00e9 peuvent sembler tout \u00e0 fait corrects jusqu\u2019\u00e0 ce que quelqu\u2019un v\u00e9rifie la source. Et dans un contexte post-CRR3, o\u00f9 les informations relevant du pilier 3 sont publi\u00e9es sur la plateforme publique de donn\u00e9es de l\u2019ABE au format XBRL et peuvent faire l\u2019objet de recoupements en temps r\u00e9el par les autorit\u00e9s de surveillance et les acteurs du march\u00e9, le co\u00fbt d\u2019une erreur non d\u00e9tect\u00e9e n\u2019est pas interne. Il est public.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">L&rsquo;\u00e9cart de pr\u00e9cision entre l&rsquo;IA \u00e0 usage g\u00e9n\u00e9ral et l&rsquo;IA optimis\u00e9e pour un domaine sp\u00e9cifique<\/h2>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"760\" height=\"460\" src=\"https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/accuracy-bars-no-titles-760x460-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-17109\" srcset=\"https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/accuracy-bars-no-titles-760x460-1.png 760w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/accuracy-bars-no-titles-760x460-1-300x182.png 300w\" sizes=\"(max-width: 760px) 100vw, 760px\" \/><\/figure>\n\n<p>L&rsquo;\u00e9cart de pr\u00e9cision entre un outil d&rsquo;IA standard et un outil sp\u00e9cialement con\u00e7u pour un sujet ou une application sp\u00e9cifique n&rsquo;est pas un simple d\u00e9tail technique. Une \u00e9tude publi\u00e9e par Amazon Science en d\u00e9cembre 2025 a test\u00e9 diff\u00e9rents syst\u00e8mes d&rsquo;IA sur les m\u00eames documents financiers \u2014 rapports annuels, \u00e9tats financiers, documents r\u00e9glementaires \u2014 et leur a pos\u00e9 les m\u00eames questions. <\/p>\n\n<p>Un syst\u00e8me d&rsquo;IA standard, tel que ceux qui \u00e9quipent la plupart des outils polyvalents actuellement disponibles sur le march\u00e9, a donn\u00e9 la bonne r\u00e9ponse dans 52 % des cas. Un syst\u00e8me d&rsquo;IA con\u00e7u avec des connaissances sp\u00e9cifiques au domaine financier int\u00e9gr\u00e9es en son c\u0153ur a donn\u00e9 la bonne r\u00e9ponse dans 94 % des cas. <\/p>\n\n<p>M\u00eames documents. M\u00eames questions. Une pr\u00e9cision presque deux fois sup\u00e9rieure. (Source : Amazon Science, d\u00e9cembre 2025 : <a href=\"https:\/\/www.amazon.science\/publications\/verafi-verified-agentic-financial-intelligence-through-neurosymbolic-policy-generation\">amazon.science<\/a>)   <\/p>\n\n<p>Comment expliquer cet \u00e9cart ? Ce n&rsquo;est pas la vitesse de traitement. Ce n&rsquo;est pas non plus la taille du mod\u00e8le. La diff\u00e9rence tient \u00e0 un seul \u00e9l\u00e9ment : le fait que le syst\u00e8me comprenne r\u00e9ellement ce qu&rsquo;il lit.   <\/p>\n\n<p>Une IA classique lit un document r\u00e9glementaire de la m\u00eame mani\u00e8re qu\u2019une personne sans connaissances financi\u00e8res lirait un code fiscal. Les mots sont reconnaissables, les phrases s\u2019analysent correctement, et un r\u00e9sum\u00e9 pourrait m\u00eame para\u00eetre convaincant. Mais la compr\u00e9hension de la signification de ces mots dans leur contexte \u2014 quels chiffres s\u2019appliquent \u00e0 quel cadre r\u00e9glementaire, quelles pr\u00e9cisions modifient la signification d\u2019un chiffre, quelles deux phrases formul\u00e9es diff\u00e9remment expriment en r\u00e9alit\u00e9 la m\u00eame chose \u2014 fait d\u00e9faut. Le syst\u00e8me comble donc cette lacune avec sa meilleure supposition. Et environ la moiti\u00e9 du temps, cette supposition est erron\u00e9e.    <\/p>\n\n<p>Comme l&rsquo;expliquent les chercheurs d&rsquo;Amazon Science : <em>\u00ab En int\u00e9grant directement l&rsquo;expertise du domaine financier dans le processus de raisonnement, [un syst\u00e8me optimis\u00e9 pour ce domaine] offre une voie concr\u00e8te vers une IA financi\u00e8re fiable, capable de r\u00e9pondre aux exigences rigoureuses en mati\u00e8re de pr\u00e9cision impos\u00e9es par la conformit\u00e9 r\u00e9glementaire, les d\u00e9cisions d&rsquo;investissement et la gestion des risques. \u00bb<\/em><\/p>\n\n<p>Pour illustrer cela concr\u00e8tement : si une \u00e9quipe charg\u00e9e de la conformit\u00e9 utilise un outil d\u2019IA standard pour traiter 200 points de donn\u00e9es dans le cadre d\u2019une d\u00e9claration au titre du pilier 3, environ 96 de ces r\u00e9sultats contiendront des erreurs. Avec un syst\u00e8me optimis\u00e9 pour ce domaine, ce nombre tombe \u00e0 environ 12 \u2014 et ces 12 r\u00e9sultats sont signal\u00e9s pour \u00eatre examin\u00e9s par un humain, plut\u00f4t que d\u2019\u00eatre ignor\u00e9s. Il ne s\u2019agit pas d\u2019une diff\u00e9rence d\u2019efficacit\u00e9 marginale. C\u2019est la diff\u00e9rence entre un processus qui g\u00e9n\u00e8re des risques et un processus qui les ma\u00eetrise.   <\/p>\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>Validation en conditions r\u00e9elles : Chez DYDON AI, nous avons r\u00e9cemment atteint <strong>un taux de pr\u00e9cision de 99,54 %<\/strong> pour un client dans le cadre d\u2019un processus sp\u00e9cialis\u00e9 de reporting r\u00e9glementaire. Ce r\u00e9sultat est <strong>le fruit d\u2019un affinage approfondi du mod\u00e8le sur des donn\u00e9es et des documents sp\u00e9cifiques<\/strong>, associ\u00e9 \u00e0 une architecture multimod\u00e8le et \u00e0 une tra\u00e7abilit\u00e9 compl\u00e8te des sources. <\/p>\n<\/blockquote>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">L&rsquo;expertise humaine : la v\u00e9ritable source des connaissances m\u00e9tier<\/h2>\n\n<p>Une grande pr\u00e9cision ne repose pas uniquement sur la technologie. <strong>Les connaissances m\u00e9tier int\u00e9gr\u00e9es dans une IA de conformit\u00e9 bien con\u00e7ue ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9es par des personnes<\/strong>, des sp\u00e9cialistes de la r\u00e9glementation qui savent \u00e0 quoi ressemble une r\u00e9ponse correcte et pourquoi une r\u00e9ponse incorrecte est dangereuse. Cette expertise ne s\u2019arr\u00eate pas au d\u00e9ploiement. Elle reste active dans le flux de travail en tant que couche de validation qui rend les r\u00e9sultats v\u00e9rifiables.  <\/p>\n\n<p>La r\u00e9partition des t\u00e2ches est claire : <strong>l&rsquo;IA g\u00e8re le volume, les humains se chargent de l&rsquo;appr\u00e9ciation<\/strong>. McKinsey d\u00e9crit cela comme une fonction d&rsquo;intelligence des risques qui \u00ab sert toutes les lignes de d\u00e9fense, en automatisant le reporting et en am\u00e9liorant la transparence, tandis que les gestionnaires de risques conservent le pouvoir de d\u00e9cision \u00bb. (Source : <a href=\"https:\/\/mckinsey.com\">McKinsey<\/a>)<\/p>\n\n<p>KPMG a constat\u00e9 une r\u00e9duction pouvant atteindre 85 % du temps consacr\u00e9 \u00e0 la pr\u00e9paration des rapports lorsque l&rsquo;extraction assist\u00e9e par l&rsquo;IA est pleinement int\u00e9gr\u00e9e. EY fait \u00e9tat d&rsquo;un gain de temps pouvant atteindre 90 % dans la v\u00e9rification de la conformit\u00e9 gr\u00e2ce au pr\u00e9-remplissage par l&rsquo;IA de bout en bout. Ces gains d\u00e9pendent enti\u00e8rement d&rsquo;une seule condition : <strong>l&rsquo;\u00e9tape de validation humaine doit \u00eatre int\u00e9gr\u00e9e d\u00e8s le d\u00e9part dans l&rsquo;architecture, et non ajout\u00e9e a posteriori.<\/strong>  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Quelles sont les exigences \u00e0 poser \u00e0 une plateforme de conformit\u00e9 en mati\u00e8re d&rsquo;IA ?<\/h2>\n\n<p>Ce ne sont pas des \u00e9l\u00e9ments distinctifs. Ce sont des crit\u00e8res de base. <\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>Tra\u00e7abilit\u00e9 compl\u00e8te de l&rsquo;origine.<\/strong> Chaque valeur extraite doit \u00eatre associ\u00e9e \u00e0 son document, \u00e0 sa page et \u00e0 son passage d&rsquo;origine. Sans cela, les r\u00e9sultats ne peuvent \u00eatre que consid\u00e9r\u00e9s comme fiables, mais ne peuvent \u00eatre v\u00e9rifi\u00e9s. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Connaissances int\u00e9gr\u00e9es en mati\u00e8re de r\u00e9glementation.<\/strong> Connaissances int\u00e9gr\u00e9es sur le CRR3, le SFDR, la taxonomie de l&rsquo;UE et l&rsquo;ESRS, \u00e9labor\u00e9es par des professionnels du secteur et mises \u00e0 jour au fur et \u00e0 mesure de l&rsquo;\u00e9volution des cadres r\u00e9glementaires.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Une conception ax\u00e9e sur la validation humaine.<\/strong> L&rsquo;article 14 de la loi europ\u00e9enne sur l&rsquo;IA impose une supervision humaine v\u00e9rifiable pour les IA \u00e0 haut risque.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>R\u00e9sidence des donn\u00e9es et s\u00e9curit\u00e9 au sein de l&rsquo;UE.<\/strong> Une infrastructure isol\u00e9e du client, la garantie d&rsquo;une conservation nulle des donn\u00e9es, ainsi que les certifications ISO 27001 et SOC 2 Type II. Pour les \u00e9tablissements traitant des donn\u00e9es relatives aux contreparties et utilisant des mod\u00e8les de capital internes, il s&rsquo;agit d&rsquo;une exigence r\u00e9glementaire minimale. <\/li>\n<\/ul>\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><strong>Vous travaillez dans le domaine des d\u00e9clarations r\u00e9glementaires, de la publication d&rsquo;informations ESG ou de la conformit\u00e9, et vous souhaitez savoir quels taux de pr\u00e9cision sont r\u00e9alistes pour votre cas de figure sp\u00e9cifique ?<\/strong><br\/>Faites-nous part de votre flux de travail : nous \u00e9valuerons ce qui est r\u00e9alisable et identifierons les lacunes susceptibles d&rsquo;exister dans votre processus actuel.<br\/><a href=\"https:\/\/dydon.ai\/fr\/obtenez-une-demonstration-2\/\"><strong>Contactez-nous \u2192<\/strong><\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Sources<\/h2>\n\n<ol>\n<li>Amazon Science (d\u00e9cembre 2025). <em>VERAFI: Verified Agentic Financial Intelligence.<\/em> <a href=\"https:\/\/www.amazon.science\/publications\/verafi-verified-agentic-financial-intelligence-through-neurosymbolic-policy-generation\">amazon.science<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Google DeepMind (December 2025). <em>FACTS Leaderboard: A Comprehensive Benchmark for LLM Factuality.<\/em> <a href=\"https:\/\/deepmind.google\/blog\/facts-grounding-a-new-benchmark-for-evaluating-the-factuality-of-large-language-models\/\">deepmind.google<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>arXiv (2025). <em>Is your AI Model Accurate Enough? The EU AI Act and AI Accuracy. <\/em> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2604.03254\">arxiv.org<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Aveni (December 2025). <em>AI Hallucinations in Financial Services.<\/em> <a href=\"https:\/\/aveni.ai\/blog\/ai-hallucinations-in-financial-services\/\">aveni.ai<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>FINRA (2026). <em>2026 Annual Regulatory Oversight Report.<\/em> <a href=\"https:\/\/www.wealthmanagement.com\/regulation-compliance\/finra-cautions-broker-dealers-to-catch-hallucinations-when-using-gen-ai\">wealthmanagement.com<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>McKinsey &amp; Company (2024). <em>How Generative AI Can Help Banks Manage Risk and Compliance.<\/em> <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/risk-and-resilience\/our-insights\/how-generative-ai-can-help-banks-manage-risk-and-compliance\">mckinsey.com<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Galileo AI (2025). <em>Domain-Specific LLM Evaluation.<\/em> <a href=\"https:\/\/galileo.ai\/blog\/domain-specific-llm-evaluation-expert-annotations\">galileo.ai<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>EBA (September 2025). <em>Rising Application of AI in EU Banking and Payments Sector.<\/em> <a href=\"https:\/\/www.eba.europa.eu\/sites\/default\/files\/2025-09\/146b3558-d026-47bf-a872-f05e93ed30d2\/Rising%20application%20of%20AI%20in%20EU%20banking%20and%20payments%20sector.pdf\">eba.europa.eu<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>KPMG (2023). <em>Regulatory Technology Report \u2014 Automated Regulatory Reporting.<\/em><\/li>\n\n\n\n<li>EY (2023). <em>Global Risk Consulting \u2014 Compliance Verification Automation.<\/em><\/li>\n<\/ol>\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Qu&rsquo;est-ce que le taux de pr\u00e9cision en IA ? 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