Precisión, solidez y ciberseguridad

1.  Los sistemas de IA de alto riesgo se diseñarán y desarrollarán de modo que alcancen un nivel adecuado de precisión, solidez y ciberseguridad y funcionen de manera uniforme en esos sentidos durante todo su ciclo de vida.

2.  Para abordar los aspectos técnicos sobre la forma de medir los niveles adecuados de precisión y solidez establecidos en el apartado 1 y cualquier otro parámetro de rendimiento pertinente, la Comisión, en cooperación con las partes interesadas y organizaciones pertinentes, como las autoridades de metrología y de evaluación comparativa, fomentará, según proceda, el desarrollo de parámetros de referencia y metodologías de medición.

3.  En las instrucciones de uso que acompañen a los sistemas de IA de alto riesgo se indicarán los niveles de precisión de dichos sistemas, así como los parámetros pertinentes para medirla.

4.  Los sistemas de IA de alto riesgo serán lo más resistentes posible en lo que respecta a los errores, fallos o incoherencias que pueden surgir en los propios sistemas o en el entorno en el que funcionan, en particular a causa de su interacción con personas físicas u otros sistemas. Se adoptarán medidas técnicas y organizativas a este respecto.

La solidez de los sistemas de IA de alto riesgo puede lograrse mediante soluciones de redundancia técnica, tales como copias de seguridad o planes de prevención contra fallos.

Los sistemas de IA de alto riesgo que continúan aprendiendo tras su introducción en el mercado o puesta en servicio se desarrollarán de tal modo que se elimine o reduzca lo máximo posible el riesgo de que los resultados de salida que pueden estar sesgados influyan en la información de entrada de futuras operaciones (bucles de retroalimentación) y se garantice que dichos bucles se subsanen debidamente con las medidas de reducción de riesgos adecuadas.

5.  Los sistemas de IA de alto riesgo serán resistentes a los intentos de terceros no autorizados de alterar su uso, sus resultados de salida o su funcionamiento aprovechando las vulnerabilidades del sistema.

Las soluciones técnicas encaminadas a garantizar la ciberseguridad de los sistemas de IA de alto riesgo serán adecuadas a las circunstancias y los riesgos pertinentes.

Entre las soluciones técnicas destinadas a subsanar vulnerabilidades específicas de la IA figurarán, según corresponda, medidas para prevenir, detectar, combatir, resolver y controlar los ataques que traten de manipular el conjunto de datos de entrenamiento («envenenamiento de datos»), o los componentes entrenados previamente utilizados en el entrenamiento («envenenamiento de modelos»), la información de entrada diseñada para hacer que el modelo de IA cometa un error («ejemplos adversarios» o «evasión de modelos»), los ataques a la confidencialidad o los defectos en el modelo.

1.  La conception et le développement des systèmes d’IA à haut risque sont tels qu’ils leur permettent d’atteindre un niveau approprié d’exactitude, de robustesse et de cybersécurité, et de fonctionner de façon constante à cet égard tout au long de leur cycle de vie.

2.  Pour examiner les aspects techniques de la manière de mesurer les niveaux appropriés d’exactitude et de robustesse visés au paragraphe 1 et tout autre indicateur de performance pertinent, la Commission, en coopération avec les parties prenantes et organisations concernées, telles que les autorités de métrologie et d’étalonnage des performances, encourage, le cas échéant, l’élaboration de critères de référence et de méthodes de mesure.

3.  Les niveaux d’exactitude et les indicateurs de l’exactitude des systèmes d’IA à haut risque sont indiqués dans la notice d’utilisation jointe.

4.  Les systèmes d’IA à haut risque font preuve d’autant de résilience que possible en cas d’erreurs, de défaillances ou d’incohérences pouvant survenir au sein des systèmes eux-mêmes ou de l’environnement dans lequel ils fonctionnent, notamment en raison de leur interaction avec des personnes physiques ou d’autres systèmes. Des mesures techniques et organisationnelles sont prises à cet égard.

Des solutions techniques redondantes, telles que des plans de sauvegarde ou des mesures de sécurité après défaillance, peuvent permettre de garantir la robustesse des systèmes d’IA à haut risque.

Les systèmes d’IA à haut risque qui continuent leur apprentissage après leur mise sur le marché ou leur mise en service sont développés de manière à éliminer ou à réduire dans la mesure du possible le risque que des sorties éventuellement biaisées n’influencent les entrées pour les opérations futures (boucles de rétroaction) et à veiller à ce que ces boucles de rétroaction fassent l’objet d’un traitement adéquat au moyen de mesures d’atténuation appropriées.

5.  Les systèmes d’IA à haut risque résistent aux tentatives de tiers non autorisés visant à modifier leur utilisation, leurs sorties ou leur performance en exploitant les vulnérabilités du système.

Les solutions techniques visant à garantir la cybersécurité des systèmes d’IA à haut risque sont adaptées aux circonstances pertinentes et aux risques.

Les solutions techniques destinées à remédier aux vulnérabilités spécifiques à l’IA comprennent, au besoin, des mesures ayant pour but de prévenir, de détecter, de contrer, de résoudre et de maîtriser les attaques visant à manipuler le jeu de données d’entraînement (empoisonnement des données) ou les composants préentraînés utilisés en entraînement (empoisonnement de modèle), les entrées destinées à induire le modèle d’IA en erreur (exemples contradictoires ou invasion de modèle), les attaques visant la confidentialité ou les défauts du modèle.