Un formulaire d’enregistrement où toute personne de votre organisation déclare un système d’IA avant sa mise en service : ce qu’il fait, les données qu’il traite, son degré d’autonomie et son responsable. Dès la soumission, Formaloo effectue automatiquement deux opérations : il calcule un score de risque numérique à partir des réponses et génère une explication privée du risque, rédigée par IA, que seule votre équipe peut voir. Un évaluateur conformité ou gouvernance de l’IA lit ensuite les deux, prend une véritable décision et la valide, avant que le système ne soit marqué comme approuvé pour utilisation. Chaque enregistrement, score, analyse IA et décision est conservé dans un dossier unique et auditable.

C’est par ce formulaire que chaque système d’IA entre dans le registre. Le moyen le plus rapide de le créer est le Form Creation Agent, car la plupart de ces champs sont des questions d’enregistrement standard.

1. Ouvrez le Form Creation Agent : Depuis votre page d’accueil Formaloo, cliquez sur Form Creation Agent. Décrivez le formulaire en texte libre.

2. Collez ce prompt : « Crée un formulaire d’enregistrement des systèmes d’IA. Champs publics : nom du système ou de l’outil d’IA (texte court), service qui en est responsable (texte court), nom du responsable métier (texte court), e-mail du responsable métier (e-mail), ce que fait le système (texte long), fournisseur ou modèle utilisé (texte court), types de données traitées (liste déroulante à choix multiples : Public/non-sensitive, Internal business data, Personal data (PII), Special category data), niveau de sensibilité des données les plus sensibles (liste déroulante : Public/non-sensitive, Internal business data, Personal data (PII), Special category data — health, biometric, etc.), s’il prend ou influence une décision concernant une personne (oui/non), une description de cette décision (texte long), le degré de supervision humaine avant que ses résultats ne soient appliqués (liste déroulante : Suggests only, Human approves each action, Acts automatically within limits, Fully autonomous), qui ou quoi il touche (liste déroulante : Single team, Multiple departments, All employees, External customers/public), stade de déploiement (liste déroulante : Planned, Pilot, Production) et une case de confirmation de l’exactitude des informations. Champs réservés aux administrateurs : niveau de risque (liste déroulante : Low, Medium, High), statut de l’examen (liste déroulante : Pending review, Under review, Changes requested, Approved for use, Rejected), évaluateur (champ assignee), notes de décision de l’évaluateur (texte long), date de validation de l’examen (date), notes internes (texte long). »

3. Cliquez sur Create : Le Form Creation Agent crée le formulaire et génère les ID de champ pour vous.

4. Vérifiez votre formulaire : Votre formulaire devrait ressembler à ceci. Le Form Creation Agent en aura généré l’essentiel : vérifiez donc que chaque champ et chaque ID de champ correspond exactement.

Quatre variables masquées transforment les choix de la personne qui soumet en nombres, et une formule les additionne pour obtenir un score de risque unique. Rien de tout cela n’apparaît dans le formulaire lui-même.

1. Ouvrez Advanced logic : Dans le panneau des paramètres du formulaire, à droite de l’éditeur, cliquez sur Advanced logic.

2. Ajoutez quatre variables numériques : Dans l’onglet Variables, créez quatre variables de type Formula : data_sensitivity_score, decision_impact_score, autonomy_score et scale_score. Laissez leur valeur par défaut à 0 pour l’instant : elles seront définies par la logique ci-dessous.

3. Ajoutez la variable de score de risque : Créez une cinquième variable Formula, risk_score, avec la formule par défaut data_sensitivity_score + decision_impact_score + autonomy_score + scale_score. Elle se recalcule automatiquement chaque fois que l’une des quatre valeurs change.

4. Ouvrez le Logic Agent : Allez dans l’onglet Logic et cliquez sur Logic Agent en haut à droite.

5. Collez ce prompt : « Lorsque la sensibilité des données est égale à Public/non-sensitive, définir Data sensitivity score sur 0. Lorsqu’elle est égale à Internal business data, la définir sur 1. Lorsqu’elle est égale à Personal data (PII), la définir sur 2. Lorsqu’elle est égale à Special category data, la définir sur 3. Lorsque “Ce système prend-il ou influence-t-il une décision concernant une personne ?” vaut Oui, afficher “Décrivez la décision” et définir Decision impact score sur 2. Lorsqu’il vaut Non, garder “Décrivez la décision” masqué et définir Decision impact score sur 0. Lorsque “Quel est le degré de supervision humaine” est égal à Suggests only, définir Autonomy score sur 0. Lorsqu’il est égal à Human approves each action, le définir sur 1. Lorsqu’il est égal à Acts automatically within limits, le définir sur 2. Lorsqu’il est égal à Fully autonomous, le définir sur 3. Lorsque “Qui ou quoi ce système touche-t-il ?” est égal à Single team, définir Scale score sur 0. Lorsqu’il est égal à Multiple departments, le définir sur 1. Lorsqu’il est égal à All employees, le définir sur 2. Lorsqu’il est égal à External customers/public, le définir sur 3. Lorsque Risk score est compris entre 0 et 3, définir le niveau de risque sur Low. Lorsque Risk score est compris entre 4 et 7, définir le niveau de risque sur Medium. Lorsque Risk score est compris entre 8 et 12, définir le niveau de risque sur High. Lorsque “Je confirme que ces informations sont exactes” vaut Non, afficher un message d’avertissement. »

6. Vérifiez les règles générées : Approuvez chaque règle, ou refaites celles qui ne correspondent pas. Une fois approuvées, Formaloo les applique pour une vérification finale.

7. Enregistrez votre logique : Cliquez sur Save en haut à droite du panneau Logic.

C’est ce qui rend l’évaluation des risques véritablement basée sur l’IA, et non sur un simple score pondéré. L’Agent Field de Formaloo lit la soumission dès son arrivée et rédige une explication privée du risque, stockée comme une véritable donnée de la ligne, que la personne qui soumet ne voit jamais.

1. Ouvrez le panneau Add field : Dans votre éditeur de formulaire, cliquez sur Add field et trouvez Agent Field.

2. Ajoutez-le à votre formulaire : Cliquez sur Agent Field pour le déposer dans le formulaire. Il est réservé aux administrateurs par défaut, et cela ne peut pas être désactivé : aucun paramètre ne permet de l’exposer à la personne qui remplit le formulaire.

3. Rédigez le prompt : Ouvrez la zone de prompt du champ et utilisez le menu @ pour insérer les réponses pertinentes pour le risque : « À partir de @data_sensitivity, @impacts_individuals, @decision_description, @autonomy_level, @scale_reach et @vendor_model, rédige une courte évaluation des risques de ce système d’IA. Signale toute préoccupation précise qu’un évaluateur conformité devrait examiner avant de l’approuver. Limite-toi à un court paragraphe. »

4. Définissez un ID de champ clair : Nommez-le ai_risk_analysis afin de pouvoir y faire référence plus tard dans les e-mails et le PDF. Donnez-lui un titre comme « AI risk analysis » afin qu’il constitue un en-tête de colonne clair dans votre tableau Responses.

5. Publiez votre formulaire : Cliquez sur Publish dans la barre flottante en haut de l’éditeur pour activer le champ.

Quatre modèles tiennent tout le monde informé sans que personne n’ait à consulter manuellement le registre.

1. Ouvrez Custom Email Templates : Cliquez sur l’icône de votre profil, allez dans Apps and Integrations et ouvrez Custom Email Templates. Cliquez sur Add New Template.

2. Créez la confirmation d’enregistrement : Videz le corps, ajoutez un bloc AI Content et saisissez ce prompt : « Rédige une confirmation courte et posée destinée au responsable métier qui vient d’enregistrer un système d’IA. Confirme la réception de l’enregistrement de @ai_system_name pour @department. Indique clairement qu’il est désormais en attente d’examen des risques et qu’il ne peut pas passer en production tant qu’un évaluateur ne l’a pas approuvé. Mentionne le numéro de référence AIGR-@rowid. Reste factuel, 3 à 4 phrases. » Définissez l’objet sur Votre système d’IA « @ai_system_name » a été enregistré pour examen, nommez le modèle et enregistrez.

3. Créez la notification aux évaluateurs : Ajoutez un deuxième modèle. Prompt : « Rédige une brève notification interne destinée à l’équipe de gouvernance de l’IA. Commence par @ai_system_name, @department et @risk_tier. Inclus l’analyse de risque générée par IA, @ai_risk_analysis, dans un bloc distinct. Indique le score de risque numérique. Termine par un appel direct à examiner la demande et à prendre une décision. » Objet : Nouveau système d’IA à examiner : @ai_system_name (risque @risk_tier).

4. Créez la mise à jour de décision : Ajoutez un troisième modèle. Prompt : « Rédige une mise à jour de statut claire destinée au responsable métier. Indique le nouveau statut de l’examen, @review_status, clairement et dès le début. S’il est approuvé, confirme que le système est autorisé à l’utilisation et précise la date de validation, @signoff_date. Si des modifications sont demandées ou s’il est refusé, mentionne @reviewer_notes afin qu’il sache quoi corriger. » Objet : Mise à jour de l’enregistrement de votre système d’IA : @ai_system_name.

5. Créez l’escalade pour risque élevé : Ajoutez un quatrième modèle. Prompt : « Rédige une escalade courte et directe destinée à la direction. Indique que @ai_system_name, au sein de @department, a été classé à risque High. Résume la raison à l’aide de @ai_risk_analysis. Précise clairement qu’un examen par la direction est nécessaire avant toute approbation. Moins de 100 mots. » Objet : Système d’IA à risque élevé signalé : @ai_system_name.

6. Associez les déclencheurs : Dans Advanced logic, ajoutez des règles afin que la confirmation d’enregistrement et la notification aux évaluateurs soient toutes deux envoyées à la soumission, que la mise à jour de décision soit envoyée lorsque le statut de l’examen change, et que l’escalade pour risque élevé soit envoyée lorsque le niveau de risque est défini sur High.

Chaque système examiné dispose d’un dossier autonome : les informations soumises, le score de risque numérique, l’analyse de risque par IA et la décision de l’évaluateur, réunis dans un seul document.

1. Ouvrez Custom PDF Template : Cliquez sur l’icône de votre profil, allez dans Apps and Integrations et ouvrez Custom PDF Template. Cliquez sur Add New Template.

2. Passez en vue HTML : Dans l’éditeur de modèles, passez en vue HTML.

3. Collez le code du modèle : Collez l’intégralité du code suivant. Il utilise l’insertion @field_id pour récupérer les informations du système, le niveau de risque calculé, l’analyse de risque par IA et la validation de l’évaluateur, ainsi que @rowid pour un numéro de référence unique, sans champ de suivi distinct.

4. Nommez-le et enregistrez-le : Donnez au modèle un nom comme « AI system risk review record » et cliquez sur Save.

5. Joignez-le à l’e-mail de notification aux évaluateurs : Ouvrez le modèle de notification aux évaluateurs de la partie 4 et joignez-y ce modèle PDF, afin que l’évaluateur reçoive le dossier complet avec l’e-mail.

Ce workflow est entièrement interne. Les responsables métier qui enregistrent les systèmes et l’équipe de gouvernance de l’IA qui les examine sont tous membres de l’espace de travail : chaque page utilise donc un accès interne, et non des rôles de portail externes.

1. Partez d’un Dashboard : Créez un nouveau projet à partir de Dashboard afin de disposer d’un espace vierge pour créer ces pages, puis connectez-y votre formulaire d’enregistrement.

2. Créez « Register an AI system » : Ajoutez votre formulaire en tant que page. Accès : utilisateurs internes, tous les membres de l’espace de travail.

3. Créez « My registered systems » : Ajoutez un bloc de données Table filtré sur business_owner_email égal à l’utilisateur connecté, trié du plus récent au plus ancien. En mode Edit, cliquez sur Options, faites défiler jusqu’à Manage Access et activez Allow users to view only their data sur le champ business_owner_email.

4. Créez « All AI systems » : Ajoutez un tableau Kanban regroupé par statut de l’examen. Accès : utilisateurs internes, équipe AI Governance uniquement.

5. Créez « My assigned reviews » : Ajoutez un tableau filtré sur reviewer égal à l’utilisateur connecté, du plus récent au plus ancien. Accès : utilisateurs internes, équipe AI Governance.

6. Créez les files par statut : Ajoutez quatre autres tableaux pour l’équipe AI Governance : « High risk queue » (niveau de risque = High, du plus ancien au plus récent), « Pending review » (statut de l’examen = Pending review, du plus ancien au plus récent), « Approved systems » (statut de l’examen = Approved for use, du plus récent au plus ancien) et « Changes requested & rejected » (statut de l’examen = Changes requested ou Rejected, du plus récent au plus ancien).

7. Limitez les pages de l’équipe AI Governance : Pour chaque page des étapes 4 à 6, cliquez sur le menu à trois points à côté du nom de la page, sélectionnez Access et, sous les utilisateurs internes, limitez l’accès spécifiquement à l’équipe AI Governance, au lieu de le laisser ouvert à tous les membres de l’espace de travail.

8. Ajoutez un groupe Reports : Ajoutez deux pages Chart, « Risk distribution » (graphique en barres regroupé par niveau de risque) et « Systems by department » (graphique en barres regroupé par service). Accès : utilisateurs internes, équipe AI Governance.

9. Partagez votre portail : Une fois chaque page et chaque niveau d’accès configurés, partagez le lien du portail avec votre espace de travail afin que les responsables métier et l’équipe AI Governance puissent commencer à l’utiliser.

Un registre unique où chaque système d’IA de votre organisation est enregistré, noté et examiné de la même manière, au lieu d’être dispersé dans des tableurs ou des fils Slack. Chaque soumission reçoit automatiquement un score de risque numérique et une analyse de risque indépendante rédigée par IA : les évaluateurs partent ainsi de deux avis éclairés plutôt que d’une page blanche. Rien n’est marqué comme approuvé pour utilisation tant qu’un évaluateur humain nommément désigné n’a pas pris cette décision, et chaque enregistrement, score, analyse IA et décision est consigné dans un dossier PDF unique et auditable. Lorsque quelqu’un vous demandera quelles IA vous utilisez et qui les a validées, vous aurez une vraie réponse.

Inutile de partir de zéro : nous l’avons déjà préparé pour vous.

AI lead qualification & scoring form — Note les prospects entrants avec l’IA et achemine différemment les prospects chauds et froids. Le même principe de score associé à une analyse IA, utilisé ici pour la qualité des prospects, s’applique directement à la notation du risque des systèmes d’IA.

Scholarship & grant application with scoring and approval — Un workflow de notation à plusieurs évaluateurs avec scores calculés automatiquement et e-mails d’approbation ou de refus. Remplacez les critères de bourse par des critères de risque, et l’étape d’approbation fonctionne de la même manière.

Employee request workflow — Acheminement des demandes internes avec suivi du statut et attribution d’un évaluateur. Une structure très proche de tout processus interne d’enregistrement et d’approbation comme celui-ci.