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Document de réflexion
et de discussion
Meilleures pratiques pourl’utilisation responsable del’IA dans le secteur financier

Dépôt légal – Bibliothèque et Archives nationales du Québec, 2024
ISBN 978-2-550-96845-0 (PDF)Table des matières
1.

Préambule.........................................................................................................4

2.

L’utilisation de l’IA dans le secteur financier...................................................53.

Meilleures pratiques pour l’utilisation responsable de l’IA ..........................9
3.1 Pratiques en lien avec la protection des consommateurs.................................... 9
3.2 P ratiques en lien avec la transparence envers les consommateurset le public............................................................................................................. 12
3.3 Pratiques en lien avec la pertinence des SIA..................................................... 13
3.4 Pratiques en lien avec la responsabilité.............................................................. 14
3.5 Pratiques liées à la conception et l’utilisation de SIA......................................... 14
3.6 Pratiques en lien avec la gestion des risques liés à l’IA..................................... 16

4.

Discussion........................................................................................................19

Questions de discussion additionnelles...................................................................................20
Personnes-ressources de l’Autorité...........................................................................................20
Bibliographie.............................................................................................................................. 21

1. Préambule
L’Autorité des marchés financiers (l’Autorité) est un acteur de premier plan au centre de l’écosystème financier québécois.
En tant que régulateur, elle agit pour que le secteur financier demeure dynamique, intègre et digne de la confiance dupublic. Elle établit les règles et les normes qui encadrent les activités sur nos marchés et favorise l’adoption des meilleurespratiques. Pour y arriver, elle s’appuie sur les réalités et le vécu de ses clientèles, et s’inspire des grandes tendances, desinnovations et de la perspective des marchés nationaux et internationaux.
Pour réaliser sa mission, l’Autorité a mis de l’avant, dès 2016, différentes initiatives en lien avec la transformation
numérique du secteur financier, notamment pour anticiper les enjeux en matière de réglementation et de protection desconsommateurs. En novembre 2021, elle a clairement démontré son intérêt pour l’utilisation responsable de l’intelligenceartificielle (l’IA) en signant la Déclaration de Montréal sur l’utilisation responsable de l’intelligence artificielle et en publiant
le document L’intelligence artificielle en finance – Recommandations pour une utilisation responsable (le Rapport de2021), rédigé à sa demande par l’Algora Lab, le laboratoire interdisciplinaire de l’Université de Montréal et de l’Institut
québécois d’intelligence artificielle (Mila). Le Rapport de 2021 met de l’avant dix recommandations pour favoriser ledéveloppement responsable de l’IA en finance : trois d’entre elles sont formulées à l’attention de l’Autorité, alors que lesautres sont adressées à l’industrie.
Puis, en 2023, l’Autorité a contribué à la réflexion collective sur l’encadrement de l’IA au Québec, pilotée par le Conseil
de l’innovation du Québec. Cette réflexion visait à définir les enjeux et les possibilités que soulève l’IA afin d’assurer
son développement et son utilisation éthique et responsable, tout en restant authentique aux valeurs québécoises. Le
fruit de ces travaux est présenté dans le rapport Prêt pour l’IA – Répondre au défi du développement et du déploiement
responsables de l’IA au Québec (le Rapport du CIQ).
En cohérence avec les recommandations mises de l’avant dans le Rapport du 2021 et dans le Rapport du CIQ, l’Autorité
poursuit ses démarches en publiant ce document de réflexion et de discussion ayant pour objectif de répertorier les
meilleures pratiques qui définissent ce qu’on entend aujourd’hui par une « utilisation responsable de l’IA dans le secteur
financier ». La publication de ce document de même que la période d’échange avec les parties prenantes de l’industriequi suivra celle-ci répondent aux recommandations du Rapport de 2021 adressées à l’Autorité.
Ce document ne vise pas à mettre en place un nouveau cadre ou à modifier un cadre existant. Aucune
des pratiques énoncées ne constitue une nouvelle obligation pour les institutions financières et les autresintervenants du secteur financier (les intervenants financiers1). L’Autorité souhaite néanmoins échanger avec
l’industrie sur ces meilleures pratiques, qui peuvent guider le secteur financier dans ses démarches vers une utilisation
responsable de l’IA. L’Autorité rappelle par ailleurs que les intervenants financiers doivent continuer à se conformer à
toutes les lois et exigences présentement applicables.
L’Autorité continuera de suivre l’évolution de l’IA et de son intégration dans le secteur financier. Elle pourrait donc êtreappelée à réviser les pratiques présentées dans ce document, pour les adapter à de nouvelles tendances ou de nouveauxrisques.

1	Dans ce document, l’expression « intervenants financiers » inclut les institutions financières, les gestionnaires de fonds d’investissement, les courtiers etconseillers, les cabinets, sociétés autonomes et représentants autonomes, les agents d’évaluation du crédit ainsi que les autres sociétés et professionnels
assujettis aux lois administrées par l’Autorité et à la réglementation en découlant, mais à l’exception des émetteurs assujettis à la Loi sur les valeurs
mobilières, des infrastructures de marché et des organismes d’autoréglementation.

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2. L’utilisation de l’IA dans le secteur financier
Parmi les différentes innovations qui favorisent la transformation numérique du secteur financier, on observe une puissancecomputationnelle toujours croissante et disponible « à la demande », qui facilite le traitement des grands volumes dedonnées générés, entre autres, par les technologies numériques et les objets connectés. Sans surprise, on observe unintérêt grandissant pour les avancées de l’IA, qui permettent aujourd’hui d’extraire davantage de valeur de ces données,dans tous les secteurs de l’économie.
Dans le secteur financier, l’utilisation de l’IA offre de nombreuses possibilités qui pourraient apporter des bénéfices aux
consommateurs et aux entreprises. Par exemple, l’intégration de l’IA pourrait conduire à la création de nouveaux produits
et services financiers ou à une réduction des coûts pour les consommateurs. Aussi, les algorithmes d’IA peuvent permettre
aux entreprises d’améliorer la segmentation de leur clientèle et d’adapter plus précisément leur offre de service enfonction de la situation et des besoins spécifiques de leurs clients, améliorant ainsi l’expérience de ces derniers. Toutefois,l’intégration des systèmes d’intelligence artificielle (les SIA) dans les activités des intervenants financiers devrait êtreguidée par les meilleures pratiques afin de gérer adéquatement les risques qui pourraient en découler.

QU’EST-CE QUE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE?
L’intelligence artificielle fait référence à un domaine de la science qui étudie et tente de reproduire les différentsmécanismes qui composent l’intelligence humaine. Ces efforts sont généralement issus d’une combinaison concertéed’informatique et de méthodes statistiques qui exploitent des données massives et une puissance de calcul encroissance exponentielle.
On y associe généralement l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, qui se concentrent sur
la conception d’algorithmes et de méthodes qui compressent efficacement les connaissances dans un systèmeinformatique afin qu’il puisse effectuer des tâches complexes par un processus semblable à « l’apprentissage ».
On y associe également le traitement du langage naturel qui permet aux ordinateurs de traiter, générer etmanipuler le langage humain. Entre autres, les grands modèles de langage sont des modèles d’IA généralement
entraînés sur de grandes quantités de texte et possèdent un très grand nombre de paramètres. Souvent utilisés pourla mise en œuvre d’agents conversationnels, ils s’avèrent capables de capturer une grande partie de la syntaxe etde la sémantique du langage humain.
L’IA générative, par ailleurs, fait référence à l’utilisation de l’IA dans le but de créer de nouveaux contenus, commedu texte, mais aussi des images, de la musique, des sons et des vidéos.
L’entraînement d’un modèle d’IA est le processus par lequel le modèle « découvre » les relations qui relient desdonnées entre elles (les données d’entraînement). Le modèle peut ensuite utiliser - et même parfois raffiner en continu- ces relations pour effectuer des prédictions sur de nouvelles données inconnues du modèle.
Finalement, un système d’intelligence artificielle (un SIA) est un « système technologique qui, de manière autonome
ou partiellement autonome, traite des données liées à l’activité humaine par l’utilisation d’algorithmes génétiques,de réseaux neuronaux, d’apprentissage automatique ou d’autres techniques pour générer du contenu, faire desprédictions ou des recommandations ou prendre des décisions ». (Source : Projet de loi C-27 Loi sur l’intelligenceartificielle et les données)

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Les SIA se distinguent des systèmes ou modèles statiques, traditionnellement utilisés dans le secteur financier, par les
caractéristiques suivantes :• Complexité : Les SIA utilisent des algorithmes avancés qui peuvent
contenir des millions de paramètres. Les SIA sont également
appelés à traiter de très grands volumes de données, incluant
des données non structurées.
• Modèles probabilistes : Les SIA utilisent des modèles basés surles probabilités pour traiter l’information qui leur est fournie, parexemple pour prédire un résultat futur à partir de séquences
types ou de données historiques, pour classer un élément dansune catégorie déterminée parmi toutes les catégories possibles,ou pour mettre à jour une hypothèse en fonction de nouveauxfaits. L’utilisation de ces modèles implique une marge d’erreur. Il
n’est donc pas possible d’anticiper avec certitude les résultats qui
seront obtenus.
• Opacité : Les SIA sont parfois qualifiés de « boîtes noires », car il
est généralement difficile d’expliquer pourquoi un SIA arrive à un
résultat ou une décision en particulier. La structure des modèles(par exemple, les algorithmes d’apprentissage profond) ne permet
pas d’établir clairement la relation logique entre les intrants et les
extrants. Ce manque de transparence peut notamment entraverles processus d’identification et de correction d’erreurs ou de biais
discriminatoires.
• Dynamisme : Certains SIA (les modèles en apprentissage continu)
sont conçus pour s’adapter en fonction des nouvelles données
reçues en intrant. La performance d’un SIA peut alors évoluer dansle temps; on parle alors de la dérive du modèle.

On entend par données non structurées
des informations qui ne sont pas organiséesselon un modèle prédéfini. Elles peuvent
inclure des textes, des images, desvidéos, des enregistrements audio etd’autres types de médias. Ces données
se distinguent des données structurées, qui
sont organisées en éléments prédéfinis,
chacun correspondant à un concept ou
à un élément d’information spécifique.
(Source : Statistique Canada)
La dérive d’un modèle d’IA (ou la dérive
conceptuelle - en anglais, model drift)
fait référence à l’évolution des propriétés
statistiques des données que le modèle
essaie de prédire, au cours du temps etd’une manière imprévue. Ceci pose desproblèmes parce que les prédictions dumodèle deviennent moins exactes au furet à mesure que le temps passe.
(Source : Wikipédia)Autorité des marchés financiers / Document de réflexion et de discussion /Meilleures pratiques pour l’utilisation responsable de l’IA dans le secteur financier

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L’utilisation de modèles et d’algorithmes complexes est déjà répandue dans le secteur financier. Toutefois, les caractéristiquesdes SIA définies ci-dessus ont le potentiel de créer un préjudice important :• Pour les investisseurs, les consommateurs de produits et utilisateurs de services financiers (ensemble, lesconsommateurs) : Un consommateur pourrait se voir refuser l’accès à un produit ou un service financier à causede biais discriminatoires introduits dans un SIA ou d’une déficience de celui-ci. Des conflits d’intérêts pourraientégalement s’immiscer dans les recommandations données par un SIA à un investisseur.
Aussi, des pratiques d’engagement numériques alimentées par desSIA (par exemple, la ludification et l’incitation vertueuse) peuventêtre utilisées au détriment des consommateurs en exploitant leursbiais comportementaux, par exemple en les incitant à poser une
action qui n’est pas dans leur meilleur intérêt. L’IA peut également
faciliter la surveillance des consommateurs ou d’autres intrusions
dans leur vie privée, par exemple grâce à des informations
recueillies d’un téléphone intelligent ou d’un autre objet connecté.
L’absence d’information claire et accessible sur la façon dont l’IA
est intégrée à un produit ou service financier, sur les raisons qui
justifient une décision concernant le consommateur ou encore surles recours dont ce dernier peut se prévaloir constitue également
un risque pour le consommateur.
Finalement, la disponibilité d’outils d’IA générative sur le
Web amplifie significativement le risque de fraude pour lesconsommateurs. Les hypertrucages rendent encore plus crédibles
les publications trompeuses sur les médias sociaux, et les grands
modèles de langage peuvent être utilisés pour rédiger des courriels
d’hameçonnage dans plusieurs langues.

La ludification consiste à appliquer desmécanismes de jeux vidéo aux pratiquesde marketing. L’incitation vertueuse
représente dif férentes techniques(comme les notifications) utilisées pourattirer l’attention du consommateur sur
un élément donné ou pour l’encourager
à entreprendre une certaine action.
Ce sont deux pratiques d’engagement
numériques, qui sont diverses techniquesd’engagement utilisées avec lesconsommateurs dans un environnement
numérique.
(Source : Perspectives sur les risqueset bénéfices des services financiersnumériques pour les consommateurs)
L’hypertrucage (en anglais, deep fake)utilise l’IA pour créer des images ou desextraits sonores très réalistes concernant
de faux événements.

• Pour les intervenants financiers : Le déploiement d’un SIA biaisé
ou déficient pourrait représenter un risque réputationnel important.
(Source : Autorité des marchés financiers)
De plus, les erreurs ou les dérives de SIA utilisés pour l’allocationde ressources ou pour l’investissement pourraient avoir un impact
sur la solvabilité des intervenants. Ce risque pourrait également
se manifester à la suite d’une utilisation mal informée ou malintentionnée d’un SIA par un employé, par exemple
lorsque celui-ci employé utilise un outil d’IA générative dont les données d’entraînement incluent sans permission
une ou des œuvres protégées par des droits d’auteur.
Finalement, les SIA représentent un risque de cybersécurité pour les intervenants financiers, en étant par exemple
la cible d’attaques visant à tromper ou exploiter les intervenants. Aussi, l’entraînement de SIA requiert de grandes
quantités de données qui, si elles contiennent des renseignements personnels et ne sont pas adéquatement protégées,peuvent faire l’objet de bris de confidentialité.

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• Pour l’intégrité des marchés : L’opacité et le dynamisme des SIA utilisés pour automatiser les processus de négociation
et les décisions d’investissement créent des risques pour les marchés financiers. Par exemple, certains SIA utiliséspour interagir avec des investisseurs ou des consommateurs pourraient présenter des conflits d’intérêts qui, une fois
mis en lumière, pourraient affecter négativement la confiance du public envers les marchés financiers. L’utilisation de
SIA peut également faciliter la dissémination d’information erronée ou trompeuse (par exemple, des hypertrucages)
dans les médias.
• Pour la stabilité financière : Aussi, les erreurs ou les dérives de ces SIA peuvent entraîner de brusques défaillances
ou perturbations de marché (en anglais, flash crash). Ces mouvements soudains, plus fréquents en raison del’augmentation de la vitesse de soumission et d’exécution des ordres, peuvent également créer des enjeux de liquiditédes marchés. Des mouvements de masse peuvent également être générés par l’adoption massive de SIA similaires,ou de SIA entraînés et alimentés par des données similaires, créant ainsi des concentrations ou des interconnexions
inattendues et difficiles à détecter en raison de l’opacité des modèles.
De façon générale, l’utilisation de l’IA amplifie la portée et la vélocité d’impact de risques existants. En effet, les préjudicesde SIA fondés sur des données de piètre qualité ou sur les résultats d’un SIA biaisé, mal conçu ou mal implémenté peuventêtre plus répandus et se perpétuer plus rapidement que lorsque des systèmes traditionnels sont utilisés. Par exemple,
l’utilisation de SIA peut, dans certains cas, mener au renforcement de la discrimination systémique ou à l’exclusion decertains groupes de consommateurs du système financier et engendrer des inégalités.
Finalement, des investissements importants des gouvernements et du secteur privé sont dirigés vers la recherche et lacommercialisation de l’IA, accélérant les avancées scientifiques et technologiques à vitesse grand V. Cette évolution
fulgurante élargit le décalage entre les possibilités offertes par cette technologie et notre compréhension des enjeux
qu’elle peut causer à moyen ou long terme. Compte tenu du rythme rapide et incertain de l’évolution de l’IA, mais aussi
des bénéfices que le secteur financier pourrait en tirer, l’Autorité souhaite approfondir sa compréhension des risques decette technologie et des pratiques à mettre en œuvre pour les gérer, sans pour autant freiner l’innovation. Il en va dumaintien de la confiance dans notre système financier.

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3. M eilleures pratiques pour l’utilisation
responsable de l’IA
L’Autorité propose 30 meilleures pratiques pour l’utilisation responsable de l’IA, qui ont été inspirées de principes éthiques
et de projets législatifs et réglementaires mis de l’avant sur ce sujet dans divers territoires. Ces pratiques visent l’ensemble
des SIA mis en œuvre par un intervenant financier, incluant ceux dont la portée demeure interne. Elles devraient êtreadaptées aux caractéristiques du SIA utilisé, au contexte d’affaires de l’intervenant financier et à l’évaluation des risquesassociés à l’utilisation d’un SIA, particulièrement en ce qui a trait à son incidence sur les consommateurs.

3.1

PRATIQUES EN LIEN AVEC LA PROTECTION DES CONSOMMATEURS

Les pratiques présentées dans cette section pourraient contribuer à protéger les consommateurs d’une utilisation déloyale,abusive ou trompeuse de l’IA par un intervenant financier. En effet, ces pratiques favorisent une utilisation de l’IA en
cohérence avec les attentes raisonnables des consommateurs, tant sur le plan de la protection de la vie privée que surle plan de l’autonomie des consommateurs.
1. Utiliser l’IA dans le meilleur intérêt des consommateurs
L’utilisation de l’IA ne devrait pas porter atteinte aux consommateurs d’une quelconque manière, individuellement ou
collectivement, par exemple en nuisant à l’inclusion financière, en systématisant des biais discriminatoires non justifiés
ou en augmentant les inégalités économiques et sociales.
Les SIA peuvent modeler et influencer le comportement humain à travers des mécanismes parfois difficiles à détecter,du fait qu’ils peuvent exploiter des processus inconscients. L’IA ne devrait pas être utilisée pour tromper ou manipuler
le public, par exemple par le biais d’un SIA qui influencerait indûment les consommateurs et les orienterait vers l’achat
de produits et de services, par la publication de contenu trompeur sur les médias sociaux (comme des hypertrucages),ou par la communication d’informations exagérées sur la valeur ajoutée de l’utilisation de l’IA dans les activités d’unintervenant financier.
Finalement, lorsqu’un SIA se présente comme un être humain auprès des consommateurs, ces derniers devraient êtreclairement avisés qu’il s’agit d’un agent automatisé.

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2. Respecter la vie privée des consommateurs
Toute intrusion d’un SIA dans la vie privée des consommateurs devrait être conforme aux lois et règlements encadrant laprotection des renseignements personnels et la vie privée2, et être justifiée en fonction des bénéfices que les consommateurs
peuvent en retirer.
Le consentement des consommateurs pour la collecte et l’utilisation de leurs données devrait être demandé en termes
simples, sur la base d’une description claire des finalités du SIA et de la nécessité, pour le SIA, de collecter des données
pour assurer son bon fonctionnement. Ce consentement devrait viser toute collecte de renseignements personnels desconsommateurs, incluant la collecte de données les concernant, comme celles contenues dans des publications faites
sur des médias sociaux. Il est à noter que les résultats ou les décisions donnés par un SIA au sujet d’un consommateur
peuvent constituer des renseignements personnels et doivent être protégés comme tels.
Le déploiement d’un SIA ayant pour objectif de surveiller certains comportements d’un consommateur devrait être fait
avec le consentement de ce dernier. Cette surveillance devrait être pertinente et nécessaire à l’utilisation du produit ou
du service offert. Toutefois, aucun SIA ne devrait créer un sentiment de surveillance constante chez un consommateur.
Finalement, certains SIA permettent de produire des inférences sur les caractéristiques d’une personne, ses habitudes
ou ses événements de vie. Par exemple, on peut évaluer les chances qu’une personne ait un enfant ou appartienne à uncertain groupe ethnique. Dans certains contextes, l’inférence peut être perçue par le consommateur comme étant une
intrusion dans sa vie privée. Les SIA ne devraient produire des inférences que sur des caractéristiques, événements ou
habitudes auxquels le consommateur peut raisonnablement s’attendre et liés à la nature du produit ou service financier
offert.
3. Accroître l’autonomie des consommateurs
Le déploiement d’un SIA ne devrait pas avoir pour effet de limiter la liberté de choix ou d’influencer les comportements ou
les modes de vie des consommateurs. Au contraire, les SIA devraient être conçus et mis à la disposition des consommateurs
afin de favoriser chez eux une meilleure prise de décision, sur la base de leur situation et de leurs objectifs financiers.
L’intervenant financier qui rend des décisions automatisées par le biais d’un SIA devrait en informer le consommateur
et obtenir son consentement préalable. Des options claires et à des coûts raisonnables devraient être offertes à unconsommateur qui ne souhaite pas interagir avec un SIA, faire l’objet d’une surveillance par un SIA ou faire l’objet d’une
décision automatisée.

2	Notamment les règles qui encadrent la politique de confidentialité de l’intervenant financier, le consentement de la personne concernée, la protection
et la sécurité des données personnelles ainsi que leur destruction et les droits d’accès et de rectification de même que la divulgation des incidents deconfidentialité aux organismes qui veillent à l’application de ces lois. Au Québec, la Loi sur la protection des renseignements personnels dans le secteur
privé et la Loi sur l’accès aux documents des organismes publics et sur la protection des renseignements personnels sont administrées par la Commissiond’accès à l’information.

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4. Traiter les consommateurs avec équité
La segmentation des consommateurs en fonction de critères pertinents et socialement acceptés permet aux intervenants
financiers d’offrir des produits et des services davantage appropriés à la situation de chacun des groupes de consommateurs,à un prix et avec un profil de risque adéquats. La segmentation est pratiquée entre autres dans l’évaluation du crédit
pour un prêt hypothécaire ou dans l’évaluation du risque visé par une police d’assurance. Toutefois, les bénéfices nepeuvent être atteints que par l’utilisation de données et de modèles ne présentant pas d’enjeux de qualité ou de biais
discriminatoires.
En effet, les performances des SIA dépendent intrinsèquement de la qualité des données utilisées. L’entraînement d’un
SIA devrait être effectué avec des données à jour, représentatives de la population visée par le système et ne reflétant
pas de biais provenant, par exemple, de pratiques discriminatoires.
Afin d’obtenir de telles données, les groupes de consommateurs vulnérables ou pouvant être indûment défavorisés (parexemple, les nouveaux arrivants, les analphabètes ou les personnes peu familières avec les technologies numériques)devraient être identifiés, et l’incidence du SIA sur ces groupes devrait être évaluée dès la phase de conception. Des
mesures pour valider l’équité des résultats donnés par les SIA devraient également être mises en œuvre, et un traitement
différent donné par le SIA à deux consommateurs ou à deux groupes de consommateurs devrait pouvoir être justifié
en fonction de critères appropriés. Les intervenants financiers pourraient solliciter la contribution d’un éthicien ou d’unsociologue à ces analyses afin de bien identifier les sources de discrimination et les mesures d’atténuation appropriées.
5. Gérer les conflits d’intérêts au mieux des intérêts des consommateurs
Les conflits d’intérêts (par exemple, la possibilité qu’un SIA favorise les intérêts d’un intervenant financier au détriment decelui des consommateurs) qui pourraient apparaître dans les résultats ou les décisions des SIA devraient être éliminés ou
atténués tout au long du cycle de vie du SIA. Une attention particulière devrait être portée à l’identification des conflitsd’intérêts dans le cas de SIA complexes, opaques ou dont les résultats sont difficilement explicables.
6. Consulter les consommateurs appelés à utiliser un SIA
Les consommateurs devraient être considérés comme une partie prenante à la conception d’un SIA. En effet, avantde déployer un SIA pouvant avoir une incidence élevée sur les consommateurs, les intervenants financiers devraientconsulter ces derniers afin de les faire contribuer à l’identification de risques éthiques, particulièrement lorsque desrisques de sentiment d’intrusion dans la vie privée ou de perte d’autonomie sont possibles. Ces consultations incluraient
notamment la participation de consommateurs dont les données sont utilisées par le SIA, ou qui pourraient être affectéspar les résultats ou la prise de décision du SIA. Des groupes de consommateurs minoritaires ou vulnérables devraientparticiper aux consultations.
Des mécanismes de participation permettant de recueillir périodiquement des commentaires des consommateurs tout aulong du cycle de vie d’un SIA devraient également être mis en place pour les SIA pouvant avoir une incidence élevée
sur les consommateurs en général ou sur un groupe de consommateurs en particulier.

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3.2	PRATIQUES EN LIEN AVEC LA TRANSPARENCE ENVERSLES CONSOMMATEURS ET LE PUBLIC
Cette section présente des pratiques visant à instaurer une transparence adéquate eu égard à l’utilisation de l’IA par lesintervenants financiers. Cette transparence peut être atteinte sans que l’intervenant financier n’ait à révéler de secrets
commerciaux.
7.

Divulguer des informations sur le cadre de la conception et de l’utilisation de l’IA

Le public doit pouvoir se faire une opinion sur le respect des principes éthiques et sur l’acceptabilité sociale de l’utilisation
faite de l’IA dans le secteur financier. Un manque de transparence des intervenants financiers quant à leur approche, leurcadre éthique et leur cadre de gouvernance applicables à l’utilisation de l’IA pourrait limiter la portée de ces débats.
8. Divulguer des informations sur l’utilisation de l’IA dans les produits et services
Les consommateurs devraient avoir accès à l’information nécessairepour pouvoir évaluer les avantages et les risques associés à l’utilisation
de l’IA dans le contexte de l’acquisition d’un produit ou service financier,notamment dans la prise de décision s’y afférant. Entre autres, ils
devraient avoir accès à des informations sur les objectifs, les limites et lefonctionnement du SIA de même que sur les mesures d’atténuation desrisques établies à son égard. Les consommateurs devraient également
avoir accès à toute information pertinente concernant leurs droits etleurs recours en cas d’un préjudice issu de leur interaction avec le SIA.

Le tatouage numérique est une marquepermanente insérée dans un document
ou un autre type de média, permettant
notamment d’en garantir les droits depropriété intellectuelle et de lutter contre
le piratage.
(Source : Grand dictionnaireterminologique)

Un langage simple, non technique et concis devrait être utilisé pours’adresser aux consommateurs. L’interface servant à la divulgation
devrait être conçue de façon à encourager une lecture attentive plutôt
qu’une réponse rapide de la part du consommateur. Sur demande, le consommateur devrait avoir la possibilité de discuter
avec un expert technique si les informations divulguées lui paraissent insuffisantes.
De même, les consommateurs devraient être informés, par un moyen approprié (par exemple, le tatouage numérique),qu’un contenu publié par un intervenant financier a été créé, en tout ou en partie, par une IA générative.
9. Expliquer les résultats qui concernent un consommateur
Dès qu’un SIA peut avoir une incidence élevée sur un consommateur, ce dernier devrait avoir la possibilité de demander
une explication claire et fiable du processus et des principaux facteurs qui ont mené aux résultats ou à la décision donnés
par le SIA. Le SIA devrait être conçu de façon à ce que ces résultats puissent être retracés et expliqués.
Des explications claires ne nécessitent pas le partage de propriété intellectuelle ou de codes sources. Un langage nontechnique devrait être utilisé, avec un niveau de détail proportionnel à la gravité des conséquences d’une décision ou
de résultats erronés pour le consommateur.
Aussi, le consommateur devrait pouvoir obtenir la liste des renseignements personnels le concernant qui ont été utiliséspar le SIA, et être en mesure de les rectifier ou les mettre à jour s’ils ne sont pas exacts.

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10.	Offrir aux consommateurs des canaux de communication et des mécanismes d’assistanceet de compensation
Lorsqu’un SIA interagit avec les consommateurs, ces derniers devraientêtre en mesure de demander d’obtenir de l’assistance par le biais
d’une interaction avec une personne compétente, à chaque étape duprocessus. Ils devraient également avoir la possibilité de demander
que les résultats ou la décision donnés par le SIA puissent être réviséspar une personne. Pour ce faire, les consommateurs devraient avoir
accès à une personne qui expliquerait le fonctionnement du SIA etqui leur permettrait de faire valoir leurs arguments pour contester lesrésultats ou la décision.
L’information relative à ces possibilités et aux autres mécanismesd’assistance et de compensation devrait être facilement accessible
et compréhensible pour le consommateur. Dans la mise en œuvre deces mécanismes, une attention particulière devrait être portée aux
consommateurs vulnérables.

3.3

Il est généralement considéré qu’unconsommateur se retrouve en situationde vulnérabilité lorsqu’il n’est pas en
mesure de d’évaluer adéquatement lesconséquences de certaines décisions ou
situations. Cette vulnérabilité peut êtretemporaire ou permanente.
(Source : Guide pratique pour l’industriedes services financiers – Protéger unclient en situation de vulnérabilité,
Autorité des marchés financiers).

PRATIQUES EN LIEN AVEC LA PERTINENCE DES SIA

Les caractéristiques propres aux SIA entraînent des risques importants pour toutes les parties prenantes du secteur
financier. Les pratiques proposées dans cette section portent sur la pertinence de l’utilisation de l’IA dans une situation
donnée, notamment à la lumière d’options offrant une performance ou des résultats équivalents mais présentant moinsde risques ou étant plus facilement explicables.
11. Justifier chaque cas d’utilisation de l’IA
Les objectifs poursuivis dans le cadre de la conception ou de l’utilisation d’un SIA devraient être pertinents en fonction
de la mission de l’intervenant financier. Aussi, les consommateurs devraient pouvoir en tirer un bénéfice, lequel devraitêtre simple et facile à résumer : les consommateurs pourront, par exemple, bénéficier d’un service plus rapide ou mieux
adapté, ou encore profiter d’économies.
Il devrait également être possible de démontrer l’atteinte d’un juste équilibre entre les intérêts de l’intervenant financier
et ceux d’autres parties touchées par le SIA, incluant par exemple certains groupes de consommateurs vulnérables.
12. Privilégier le traitement le plus simple et le plus facilement explicable
La mise en œuvre d’un SIA devrait généralement mener à l’obtention de meilleurs résultats que ceux obtenus sans son
utilisation ou avec l’utilisation de technologies plus simples et plus facilement explicables. Cette pratique devrait êtreappliquée de façon plus stricte pour les SIA qui pourraient avoir une incidence élevée sur des consommateurs.
Les avantages liés à l’utilisation de l’IA devraient également être supérieurs aux risques et aux préjudices prévisibles,de façon générale et pour chaque groupe d’individus ou de consommateurs pouvant être touchés.

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3.4

PRATIQUES EN LIEN AVEC LA RESPONSABILITÉ

L’autonomie dont peut faire preuve un SIA dans l’exécution de tâches et dans la prise de décision a de profondes
implications sur le plan de la gouvernance de l’IA dans une organisation. Les pratiques présentées dans cette section
contribuent à assurer que la responsabilité des résultats et des décisions d’un SIA est clairement attribuée à un individu.
13. Assumer la responsabilité des actions et des décisions d’un SIA
L’utilisation de l’IA ne doit pas contribuer à une déresponsabilisation de l’intervenant financier. Au contraire,la responsabilité de tous les résultats et de tous les préjudices causés par un SIA déployé par un intervenant financier(incluant les SIA acquis d’une tierce partie) devrait lui revenir, quels que soient les objectifs poursuivis.
14. Responsabiliser ses employés et dirigeants en ce qui a trait à l’utilisation de l’IA
Les SIA ont la capacité d’augmenter la performance des employés
de l’intervenant financier dans l’exécution de leurs tâches. Compte
tenu du biais d’automatisation qui pourrait en émerger, les employés
et dirigeants d’un intervenant financier devraient être sensibilisés au
fait qu’ils demeurent imputables de leurs actions et de leurs décisions,et que celles-ci ne peuvent être attribuées à un SIA.
15.	Mettre en œuvre un contrôle humain proportionnel
aux risques du SIA

Le biais d’automatisation est la
propension des humains à privilégier
les suggestions provenant de systèmesde prise de décision automatisés et àignorer les informations contradictoires
produites sans automatisation, même si
elles sont correctes.
(Source : Wikipedia)

Le niveau d’autonomie d’un SIA dans l’exécution de tâches ou dansla prise de décisions devrait être établi et justifié dès le stade de laconception. La conception devrait également pouvoir permettre à un employé ayant les compétences nécessaires
d’exercer un contrôle adéquat sur chaque SIA déployé, en fonction de son incidence sur les consommateurs ou desrisques liés à son utilisation.
Entre autres choses, un employé devrait réviser et valider individuellement toutes les décisions d’un SIA qui affectent
négativement l’octroi d’un produit ou d’un service financier à un consommateur, ou toute autre décision ayant une
incidence élevée sur le bien-être financier du consommateur.

3.5

PRATIQUES LIÉES À LA CONCEPTION ET L’UTILISATION DE SIA

Un cadre de gouvernance déficient, une confusion dans les rôles et responsabilités ou l’absence d’un cadre éthiqueclair créent des contextes propices à la matérialisation des risques liés à l’utilisation de l’IA par un intervenant financier.
Les pratiques présentées dans cette section visent à atténuer ces risques.
16. Encadrer la conception et l’utilisation de SIA
Une structure de gouvernance devrait être mise en place pour encadrer l’utilisation de l’IA par un intervenant financier.
Cette structure devrait inclure des normes ayant pour but d’encadrer la conception et l’utilisation des SIA, telles quedes normes reliées à la calibration des modèles et au traitement des données. De même, ces normes devraient pouvoirs’adapter en fonction de l’incidence du SIA sur les consommateurs ou des risques liés à son utilisation, et de façon à
couvrir toutes les étapes de son cycle de vie.
Les rôles et responsabilités de chaque partie prenante à un SIA, incluant des dirigeants de l’intervenant financier,devraient être clairement définis. Ces parties devraient posséder les compétences et les ressources nécessaires pours’acquitter de leurs responsabilités.

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17. Établir un code d’éthique visant la conception et l’utilisation de l’IA
Un code d’éthique devrait être mis en place ou modifié pour y faire figurer les valeurs et les principes éthiques qui
devraient être respectés dans l’utilisation de l’IA et prévoir des sanctions en cas de défaut aux obligations qui y sontprévues. Les personnes assujetties à ce code d’éthique devraient également recevoir une interprétation de ces principes,
en langage clair et concis.
Dans le contexte de la conception d’un SIA, la contribution d’un comité à l’évaluation des risques éthiques d’un SIA etla mise en œuvre de mesures d’atténuation pourrait être considérée.
18. Créer un environnement favorable à la transparence et à la divulgation
Un environnement organisationnel propice à la transparence et à la divulgation devrait être favorisé afin que les doutes
ou les préoccupations en lien avec les SIA, concernant notamment les erreurs, les résultats négatifs, l’utilisation abusivedes données et les fuites de données, puissent être soulevés, de façon anonyme et sans peur de représailles.
19. Établir une approche uniforme dans la conception, le déploiement et la surveillance d’un SIA
La conception, le déploiement et la surveillance des SIA devraient être effectués de façon uniforme à travers uneorganisation, par opposition à une approche fragmentée ou décentralisée, afin de permettre, par exemple, l’identificationde risques d’interconnexion lorsqu’un ensemble de données est utilisé en intrant pour plusieurs SIA. Une approche basée
sur l’éthique dès la conception (en anglais, ethics by design) devrait être privilégiée.
De plus, une reddition rigoureuse devrait être implantée afin de permettre aux hauts dirigeants de l’intervenant financier,incluant les membres du conseil d’administration, de disposer d’une information périodique et exhaustive quant à laperformance de l’ensemble des SIA déployés et aux risques qui en découlent.
20. Faciliter la création d’équipes de travail diversifiées
La diversité et l’inclusion sont des valeurs essentielles au développement de SIA destinés à être utilisés dans le secteur
financier. En conséquence, les équipes qui développent, déploient et surveillent les SIA d’un intervenant financier devraientêtre créées de façon à refléter la diversité des consommateurs et de la société en général, pour prévenir, par exemple,
le risque de discrimination non justifiée parmi les consommateurs. Ces équipes seraient non seulement diversifiées en cequi concerne le genre, la culture et l’âge, mais également du point de vue professionnel et des compétences.
21. Soumettre les SIA acquis d’une tierce partie à un contrôle diligent
Un contrôle diligent devrait être effectué lors de l’acquisition d’un SIA conçu ou fourni par une tierce partie. Ce SIA et lesdonnées utilisées pour l’entraîner devraient être soumis aux mêmes normes que les SIA conçus à l’interne. Par conséquent,le personnel affecté à l’acquisition d’un SIA conçu par une tierce partie devrait avoir les compétences nécessaires pourappliquer adéquatement ces normes.
Aussi, une entente devrait être conclue entre l’intervenant financier et la tierce partie, et devrait énoncer des niveaux deservice clairs de même que les droits et les recours de l’intervenant financier en cas de mauvaise performance du SIA.

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22. Utiliser l’IA d’une manière qui permette l’atteinte des objectifs de développement durable
L’empreinte carbone issue de la conception et de l’utilisation de SIA, incluant l’hébergement des données, devrait êtremesurée et limitée, en évitant notamment la prolifération d’infrastructures de données inutiles ou redondantes, par exemple
par l’utilisation de modèles plus simples ou pré-entraînés, ou encore par la limitation de l’utilisation des SIA énergivores.
De façon générale, l’IA devrait être utilisée par un intervenant financier de manière cohérente avec ses engagements
environnementaux.

3.6

PRATIQUES EN LIEN AVEC LA GESTION DES RISQUES LIÉS À L’IA

Les pratiques présentées dans cette section visent à réduire l’occurrence de conséquences négatives qui pourraientdécouler de comportements inattendus d’un SIA, notamment des préjudices inacceptables pour les consommateurs.
23. Évaluer les risques liés à l’utilisation d’un SIA
L’identification des risques qui pourraient découler de l’utilisation d’un SIA doit être effectuée en considérant son incidence
sur les consommateurs et les risques liés à son utilisation pour les activités de l’intervenant financier, pour l’intégritédes marchés ou pour la stabilité financière. Le niveau de complexité du SIA, son opacité, son dynamisme et son degréd’autonomie sont d’importants facteurs à considérer dans l’évaluation de ces risques.
Davantage de ressources devraient être consacrées à la conception et à la surveillance d’un SIA pouvant avoir une
incidence élevée sur les consommateurs ou dont l’évaluation des risques liés à son utilisation est élevée.
24. Assurer la sécurité des SIA
Les SIA d’un intervenant financier devraient être protégés, notamment
contre le piratage (incluant l’empoisonnement des données ou l’attaquepar exemples contradictoires, en anglais adversarial examples attack)et les cyberattaques. Lors de la mise en œuvre des mesures de sécurité,
l’interconnectivité des SIA devrait être évaluée pour limiter l’étendue
des attaques ou des perturbations. Ces mesures devaient faire l’objet
d’un contrôle et être révisées sur une base régulière afin de s’assurer,
notamment, qu’elles demeurent adaptées à l’évolution technologique.
Des mesures visant à assurer l’intégrité des données utilisées en
intrant ou utilisées pour entraîner les SIA devraient également êtremises en œuvre, même si ces données ne sont pas des renseignements
personnels. Seul le personnel autorisé devrait pouvoir accéder à ces
données.

L’empoisonnement des données (enanglais, data poisoning) et l’attaquepar exemples contradictoires (enanglais, adversarial examples attack)visent à modifier le comportementd’un SIA en introduisant des données
malicieuses ou corrompues en phased’entraînement ou en phase deproduction.
(Source : Commission Nationale del’Informatique et des Libertés)Autorité des marchés financiers / Document de réflexion et de discussion /Meilleures pratiques pour l’utilisation responsable de l’IA dans le secteur financier

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25. Gouverner les données utilisées par les SIA
Une gouvernance des données utilisées pour entraîner un modèle d’IAou pour servir d’intrant à un SIA devrait être mise en œuvre, notamment
par le biais de processus d’évaluation de la représentativité, de laqualité et de la présence de biais discriminatoires dans les données.
Un SIA pouvant avoir une incidence élevée sur les consommateurs ne
devrait pas être déployé si les risques reliés aux données utilisées nesont pas adéquatement atténués.
Les règles de gouvernance de l’intervenant financier devraient êtreappliquées aux données qu’il a collectées ou générées lui-même
ainsi qu’aux données qu’il a acquises de tierces parties. Une attention
particulière devrait être portée aux enjeux que peut présenter l’utilisation
de données synthétiques, anonymisées et dépersonnalisées, nontraditionnelles et non structurées de même qu’aux enjeux qui peuvent
se matérialiser au cours d’un processus d’agrégation de données issues
de différentes sources (par exemple, le risque de réidentification desconsommateurs). Tout SIA devrait être testé sur des données réelles(non synthétiques) avant sa mise en production.
Les données devraient également être utilisées en conformité avec
leurs conditions d’utilisation (par exemple, si elles sont protégées pardes droits d’auteur).
26. Gérer les risques liés aux modèles d’IA
La robustesse d’un SIA, soit sa capacité à fonctionner efficacement dans
diverses conditions, est essentielle à sa fiabilité. La robustesse des SIA
conçus par un intervenant financier devrait être renforcée notamment
par la compétence du personnel à qui cette tâche est confiée de mêmeque par l’utilisation de guides de conception rigoureux et basés sur
des normes techniques reconnues.
Les risques liés aux modèles sous-jacents à des SIA devraient êtreidentifiés, évalués et atténués, à chaque étape de leur cycle de vie.
Cette pratique s’étend à l’utilisation de modèles disponibles en codeouvert (en anglais, open-source code).

Une donnée synthétique est une
donnée qui n’est pas issue d’une
observation réelle, mais qui a été crééeartificiellement par des simulations.
L’objectif de la production de données
synthétiques est de créer un ensemble
de données qui aura des propriétés
statistiques aussi proches que possibled’un ensemble de données réelles, mais
qui ne contient pas, par exemple, derenseignements personnels.
(Source : Wikipédia)Une donnée qui est un renseignement
personnel est dépersonnaliséequand elle ne permet plus d’identifier
directement la personne concernée.
Par ailleurs, une donnée qui est
un renseignement personnel est
anonymisée quand il est, en tout
temps, raisonnable de prévoir dansles circonstances qu’elle ne permet
plus, de façon irréversible, d’identifier
directement ou indirectement
une personne. Le risque deréidentification fait référence au risquequ’une personne puisse être identifiéeà partir de données qui ont étéanonymisées ou dépersonnalisées.
(Source : Commission d’accès àl’information)

Entre autres, les risques d’une dérive du modèle ou de comportements inattendus d’un SIA dans de nouvelles conditions
devraient être identifiés et gérés. De plus, une attention particulière devrait être portée aux risques issus d’interconnexions
entre les SIA d’un intervenant financier, par exemple lorsque les résultats d’un SIA sont utilisés en intrant dans un autre.
Finalement, le risque associé à la relève doit être atténué en assurant une disponibilité continuelle de personnel compétent
apte à assurer la surveillance d’un SIA.

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27. Effectuer une analyse d’impact et tester un SIA
Une analyse d’impact (aussi appelée analyse d’incidence algorithmique) devrait être lancée dès la phase de conceptiond’un SIA. La profondeur de l’analyse d’impact devrait être adaptée selon l’incidence qu’il pourrait avoir sur lesconsommateurs (ou sur un groupe de consommateurs).
Dans le cadre de cette analyse, la pertinence de l’utilisation de l’IA et les intrusions dans la vie privée d’un consommateur
devraient être justifiées. L’analyse devrait également viser les biais discriminatoires (souvent découverts lors des phases
portant sur l’estimation des paramètres et l’évaluation du modèle), les conflits d’intérêts ou d’autres facteurs qui pourraient
causer des résultats inéquitables.
Des tests dans un environnement séparé de l’environnement de production devraient être effectués pour valider l’absenced’erreurs et de dysfonctionnements, et pour vérifier que le SIA se comporte comme prévu dans des conditions variées.
Une analyse d’impact et des tests prédéploiement devraient aussi être réalisés lors du déploiement de modifications
matérielles à un SIA, lors de dérives importantes ou lorsqu’un SIA est utilisé pour l’atteinte de nouveaux objectifs.
La réalisation de l’analyse d’impact et des tests devrait être confiée à une équipe compétente (notamment dans le domainedans lequel le SIA sera utilisé), multidisciplinaire et diversifiée, formée sur les enjeux éthiques reliés à l’IA.
28. Surveiller la performance d’un SIA sur une base continue
Une surveillance des SIA devrait être mise en œuvre de façon à pouvoir détecter rapidement un fonctionnement anormal(tel qu’une dérive matérielle du modèle ou une dégradation de la qualité des données utilisées en intrant), des résultats
discriminatoires ou inéquitables, ou une utilisation inappropriée ou à des fins nuisibles. Des seuils devraient être établispour des paramètres critiques, et un examen approfondi du SIA devrait être déclenché si ces seuils sont dépassés.
Une fonctionnalité de coupe-circuit pour interrompre l’utilisation d’un SIA si sa performance se détériore au-delà d’unseuil donné devrait être mise en place et testée périodiquement. De plus, les SIA d’un intervenant financier devraient êtreintégrés dans les plans de continuité des affaires de l’intervenant pour assurer la résilience opérationnelle de ce dernier.
29. Auditer régulièrement les SIA
Des audits des SIA déployés devraient être effectués périodiquement. La profondeur et la fréquence des audits de mêmeque le recours à des auditeurs externes et indépendants devraient être déterminés en fonction de l’incidence d’un SIA
sur les consommateurs ou des risques liés à son utilisation. La documentation pertinente au SIA de même que les codes
et les ensembles de données d’entraînement devraient être mis à la disposition des auditeurs et des régulateurs.
30. Former les employés et les utilisateurs sur l’IA
Les employés et tout autre tiers contribuant à la conception, au déploiement et à la surveillance d’un SIA de même queles hauts dirigeants et les autres gestionnaires ayant une responsabilité en lien avec un SIA devraient maintenir un niveau
de compétence technique approprié et une connaissance suffisante des risques éthiques pour effectuer leurs tâches
adéquatement. En sus des aspects techniques et éthiques, les initiatives de formation et de sensibilisation déployées par
un intervenant financier devraient couvrir les enjeux de protection des renseignements personnels et de la vie privée demême que le respect de la propriété intellectuelle. Aussi, les initiatives de formation et de sensibilisation destinées aux
employés devraient aborder l’utilisation adéquate d’outils d’IA générative disponibles en ligne.
De plus, tous les utilisateurs d’un SIA déployé par un intervenant financier, incluant les consommateurs ou d’autres parties
externes, devraient être en mesure d’en comprendre les objectifs et les limites. Ils devraient pouvoir accéder à la formationnécessaire pour en faire une utilisation adéquate.

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4. Discussion
L’Autorité souhaite entamer une discussion avec l’ensemble des parties prenantes du secteur financier québécois sur les
meilleures pratiques qui favorisent une utilisation responsable de l’IA dans le secteur financier. Il s’agit d’une consultation
générale sur les opportunités et les enjeux de l’utilisation de l’IA en finance, et sur les actions à privilégier pour atténuer
les risques pour les consommateurs, les intervenants financiers, l’intégrité des marchés et la stabilité financière.
Les enjeux soulevés et les pratiques proposées dans le présent document touchent tous les intervenants du secteur financier,les investisseurs et les consommateurs de produits et utilisateurs de services financiers.
Les parties intéressées sont invitées à solliciter une rencontre avec les personnes-ressources de l’Autorité afin de soumettre
leurs commentaires sur les pratiques présentées et leurs réponses aux questions listées ci-dessous avant le 14 juin 2024.
Aussi, l’Autorité organisera des tables rondes et d’autres forums de discussion pendant cette période afin d’obtenir
des commentaires supplémentaires et d’approfondir sa compréhension de l’utilisation de l’IA dans le secteur financier.
L’information sur les différentes façons de participer à cette discussion est disponible sur le site Web de l’Autorité, à
https://lautorite.qc.ca/grand-public/publications/pour-les-professionnels/ia-dans-le-secteur-financier.
Également, toute personne intéressée à formuler des commentaires par écrit est invitée à soumettre ceux-ci au plus tard
le 14 juin 2024 en s’adressant à :Me Philippe Lebel
Secrétaire et directeur général du secrétariat et des affaires juridiques
Autorité des marchés financiers
Place de la cité, tour Cominar
2640, boulevard Laurier, 3e étage, Québec (Québec) G1V 5C1
Télécopieur : 418 525-9512
Courrier électronique : consultation-en-cours@lautorite.qc.ca.
Nous invitons les intervenants à ne pas inclure de renseignements personnels directement dans les commentaires
soumis.

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QUESTIONS DE DISCUSSION ADDITIONNELLESEn plus des commentaires sur la pertinence des meilleures pratiques présentées dans ce document, l’Autorité souhaite
recevoir des commentaires en réponse aux questions suivantes :1. Outre les valeurs et principes éthiques énoncés dans ce document, quels seraient selon vous les autres principes
importants qui devraient être mis de l’avant?
2. Quels sont les cas d’utilisation de l’IA en finance qui représentent le plus de risques? Les pratiques proposéessont-elles suffisantes pour atténuer les risques de l’utilisation de l’IA dans le secteur financier? Considérez les risquespour les consommateurs, pour l’intervenant financier, pour l’intégrité des marchés et pour la stabilité financière.
3. La mise en œuvre des pratiques présentées dans ce document pourrait-elle freiner l’innovation dans le secteur
financier? Si oui, pour quelles raisons?
4. Les intervenants financiers disposent-ils des ressources nécessaires, notamment les ressources humaines qualifiées,
pour mettre en œuvre les pratiques proposées? La mise en œuvre des pratiques présentées dans ce document vous
semble-t-elle réalisable? Quel est l’horizon de temps envisagé (court, moyen, long terme)?
5. Quelle place les normes techniques devraient-elles occuper dans les pratiques liées à l’utilisation responsable del’IA dans le secteur financier?
6. Comment les intervenants financiers intègrent-ils l’IA générative dans leurs activités? Comment encadrent-ils l’utilisation
faite par leurs employés des outils d’IA générative disponibles en ligne?
7. Quels seraient, selon vous, le rôle et la meilleure façon pour l’Autorité d’accompagner les intervenants financiersdans l’intégration de l’IA dans leurs activités?

PERSONNES-RESSOURCES DE L’AUTORITÉDes précisions ou des renseignements additionnels peuvent être obtenus en s’adressant à :Lise Estelle Brault, CFA

Marie-Ève Lainez

Directrice principale, valorisation des données,transformation numérique et innovation

Directrice, transformation numérique et innovation

Téléphone : 514 395-0337, poste 4481
Sans frais : 1 877 525-0337, poste 4481
LiseEstelle.Brault@lautorite.qc.ca

Téléphone : 514 395-0337, poste 4891
Sans frais : 1 877 525-0337, poste 4891
Marie-Eve.Lainez@lautorite.qc.ca

Le 12 février 2024

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