Gouvernance en temps réel et systèmes d'IA adaptative : un cadre pour une surveillance continue

Cet article examine le décalage temporel entre les cadres contemporains de gouvernance de l'intelligence artificielle et les systèmes d'IA adaptative auto-modifiants. Il soutient que les régimes réglementaires existants reposent sur une hypothèse de stabilité présumant une continuité fonctionnelle après le déploiement. Les systèmes auto-modifiants remettent en cause cette hypothèse en évoluant pendant le temps d'exécution, générant une diffusion de la responsabilité, une instabilité probatoire et un retard réglementaire. L'article conceptualise ce décalage comme un vide de gouvernance en temps réel et propose le cadre CARG, une architecture modulaire intégrant des obligations de surveillance en temps réel, une responsabilité persistante, une classification adaptative des risques et une réévaluation déclenchée par dérive. L'article situe l'IA adaptative dans un cadre socio-technique de gouvernance et avance un modèle pour aligner les structures réglementaires avec la transformation continue des systèmes.