Artificial Intelligence and Big Data

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
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 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
ISO/IEC AWI TS 6254 Information technology — Artificial intelligence — Objectives and methods for explainability of ML models and AI 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

Activités de l'ILNAS dans le domaine Artificial Intelligence

White Paper « Artificial Intelligence - Technology, Use Cases and Applications, Trustworthiness and Technical Standardization »

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.

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