Le Luxembourg est activement impliqué dans la normalisation technique du domaine "Artificial Intelligence", via son inscription en tant que membre participant (P-Member) du sous-comité technique ISO/IEC JTC 1/SC 42 "Artificial intelligence", qui est également en charge des travaux de normalisation pour les Big Data.
Le comité d'étude national (NMC) ISO/IEC JTC 1/SC 42, constitué par les parties prenantes nationales intéressées inscrites en tant que délégués nationaux en normalisation auprès de l'ILNAS, est en charge du suivi des projets de normes internationales actuellement développées par l'ISO/IEC JTC 1/SC 42.
Structure du comité
| Reference | Titre |
|---|---|
| AG 2 |
AI Systems Engineering |
| AHG 1 | Dissemination and outreach |
| AHG 2 | Liaison with SC 38 |
| JWG 1 | Joint Working Group ISO/IEC JTC1/SC 42 - ISO/IEC JTC1/SC 40: Governance implications of AI |
| WG 1 | Foundational standards |
| WG 2 | Data |
| WG 3 | Trustworthiness |
| WG 4 | Use cases and applications |
| WG 5 | Computational approaches and computational characteristics of AI systems |
Comité d'étude national ISO/IEC JTC 1/SC 42
| Organisation | Prénom |
Nom | Groupes suivis |
|---|---|---|---|
| ANEC GIE | Natalia | CASSAGNES | WG 1, WG 2, WG 3, WG 4, WG 5, JWG 1 |
| ANEC GIE | Shyam | WAGLE | |
| ANSSI | Laurent | SLIEPEN | WG 1, WG 2, WG 4 |
| Black Swan LUX S.A. | Emilia | TANTAR | WG 1, WG 2, WG 3, WG 4, WG 5, JWG 1 |
| CORAX IP S.àr.l. | Cyrille | ROUSSEAU | |
| CSSF | Anna | CURRIDORI | WG 3 |
| Ernst and Young |
Franz | ZIZZARI | WG1 |
| EverisSpainSLU | Christophe | DELOGNE | |
| HUSKY | Christophe | KELLER | WG 2 |
| INCERT GIE | Johann | AMSENGA | WG 1, WG 2, WG 3, WG 4, WG 5 |
| INCERT GIE | Benoît | POLETTI | WG 3, WG 4 |
| ITTM | Andreas | KREMER | WG 2 |
| KPMG | Julien | BAUDOIN | WG 3, WG 4 |
| Laurent Fisch Luxlegal S.à r.l. | Laurent | FISCH | WG 1 |
| Linklaters | Sylvie |
FORASTIER | WG 4 |
| LIST |
Alexandru | TANTAR | JWG 1 |
| LIST | Benoit | OTJACQUES | WG 3, JWG 1 |
| MCS Sàrl | Mark | SCHEERLINCK | WG 4 |
| PmG SD S.à r.l. | Philippe | GERMAIN | |
| Tarkett S.A. | Vincent | CADY | |
| Telindus | Cédric | MAUNY | |
| TNP Luxembourg | Chedy | RIEU | WG 3, WG 4 |
| TNP Luxembourg | Xavier | FORTUNA | WG 1, WG 3 |
| University of Luxembourg | Matthias | BRUST | WG 1, WG 3, WG 5 |
| University of Luxembourg | Saharnaz | DILMAGHANI | WG 1, WG 2, WG 3, WG 4, WG 5 |
| University of Luxembourg | Muhammad | WASIM |
Pour davantage de détails sur les délégués nationaux en normalisation enregistrés au Luxembourg, vous pouvez consulter le registre national des délégués en normalisation.
Projets de normes internationales
| Groupe de travail |
Référence | Titre |
|---|---|---|
| JWG 1 |
ISO/IEC 38507 | Information technology -- Governance of IT -- Governance implications of the use of artificial intelligence by organizations |
| WG 1 | ISO/IEC 22989 | Artificial intelligence -- Concepts and terminology |
| ISO/IEC 23053 | Framework for Artificial Intelligence (AI) Systems Using Machine Learning (ML) | |
| ISO/IEC 42001 |
Information Technology — Artificial intelligence — Management system | |
| WG 2 | ISO/IEC 24668 | Information technology -- Artificial intelligence --Process management framework for Big data analytics |
| ISO/IEC 5259-1 | Data quality for analytics and ML — Part 1: Overview, terminology, and examples | |
| ISO/IEC 5259-2 | Data quality for analytics and ML — Part 2: Data quality measures | |
| ISO/IEC 5259-3 | Data quality for analytics and ML — Part 3: Data Quality Management Requirements and Guidelines | |
| ISO/IEC 5259-4 | Data quality for analytics and ML — Part 4: Data quality process framework | |
| WG 3 | ISO/IEC TR 5469 | Artificial intelligence — Functional safety and AI systems |
| ISO/IEC 23894 | Information Technology -- Artificial Intelligence -- Risk Management | |
| ISO/IEC TR 24027 | Information technology -- Artificial Intelligence (AI) -- Bias in AI systems and AI aided decision making | |
| ISO/IEC TR 24029-1 | Artificial Intelligence (AI) -- Assessment of the robustness of neural networks -- Part 1: Overview | |
| ISO/IEC 24029-2 | Artificial Intelligence - Assessment of the robustness of neural networks -- Part 2: Methodology for the use of formal methods | |
| ISO/IEC TR 24368 | Information technology -- Artificial intelligence -- Overview of ethical and societal concerns | |
| ISO/IEC 25059 |
Software engineering — Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) — Quality Model for AI-based systems | |
| WG 4 | ISO/IEC 5338 | Information technology — Artificial intelligence — AI system life cycle processes |
| ISO/IEC 5339 | Information Technology — Artificial Intelligence — Guidelines for AI applications | |
| ISO/IEC TR 24030 | Information technology -- Artificial Intelligence (AI) -- Use cases | |
| WG 5 | ISO/IEC TR 24372 | Information technology -- Artificial intelligence (AI) -- Overview of computational approaches for AI systems |
| ISO/IEC TS 4213 | Artificial intelligence - Assessment of machine learning classification performance | |
| ISO/IEC 5392 | Information technology — Artificial intelligence — Reference architecture of knowledge engineering |
La liste des normes publiées par le comité technique ISO/IEC JTC 1/SC 42 est disponible sur le site de l'ISO. Ces normes sont également disponibles à l'achat sur l'eShop de l'ILNAS.
Liens utiles pour les délégués en normalisation
- Plateforme de travail ISO/IEC JTC 1/SC 42 (ISOlutions - niveau national)
- Plateforme de suivi des votes (niveau national)
- Plateforme de travail ISO/IEC JTC 1/SC 42 (ISO Documents - niveau international)
- Plateforme de suivi des votes (niveau international)
- Plateforme d'enregistrement aux réunions internationales
- Plateforme de suivi des projets internationaux
- Autres informations utiles aux délégués nationaux
Activités de l'ILNAS dans le domaine Artificial Intelligence
White Paper « Artificial Intelligence - Technology, Use Cases and Applications, Trustworthiness and Technical Standardization »
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Le White Paper « Artificial Intelligence - Technology, Use Cases and Applications, Trustworthiness and Technical Standardization » a été publié par l'ILNAS en février 2021. Il introduit les notions clés pour comprendre l'intelligence artificielle et ses défis de manière accessible. La normalisation technique sert de fil d’Ariane pour présenter et relever ces défis tout au long du document. L’intelligence artificielle y est abordée selon quatre axes complémentaires : Une présentation du contexte historique et actuel, une introduction technique qui établit les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle, une analyse des domaines d’application de l’intelligence artificielle et une vue d’ensemble sur des questions de fiabilité de l’intelligence artificielle. |
Formation Artificial Intelligence and Technical Standardization
L'ILNAS, avec le support de l'ANEC GIE, propose une formation Artificial Intelligence and Technical Standardization, qui vise à introduire les concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle (IA). Elle propose une revue du contexte historique et explique les bases de la technologie tout en analysant une sélection de cas d'utilisation. Avec cette formation, vous aurez l’occasion de discuter des défis liés à l’IA et de comprendre comment la normalisation pourrait aider à renforcer la confiance dans la technologie.