Le catalogue ISO compte aujourd'hui plus de cinquante textes publiés qui traitent de l'intelligence artificielle, et la plupart ne s'adressent pas à la direction d'une organisation qui déploie des outils d'IA. Cette carte en retient 52, publiés au 1er novembre 2026, et les range selon la personne qui les lit : la direction, la conformité, la sécurité, les données, les équipes IA, les métiers. Un même texte peut servir à plusieurs ; il est placé là où il sert d'abord.
Ce que la carte dit en une phrase : une organisation qui déploie sans développer a huit textes à connaître, et les autres sont le terrain des ingénieurs et des laboratoires.
Comment lire la carte
Chaque texte porte sa désignation exacte et son millésime, relus sur le catalogue iso.org le 31 octobre 2026. Les titres sont raccourcis et traduits par le cabinet ; le titre officiel, en anglais, est sur la page ISO de chaque texte. Le classement par rôle est une lecture de praticien, pas une classification ISO.
L'étiquette dit la nature du texte. Une norme internationale fixe un cadre ou un vocabulaire. Des lignes directrices conseillent. Un rapport technique ou une spécification technique décrit l'état de l'art, sans exigence. Une seule norme de cette carte porte des exigences qu'une organisation peut faire certifier : ISO/IEC 42001. La mention « révision en cours » signale qu'une nouvelle édition est en préparation.
Huit textes pour commencer
Pour une organisation qui achète, intègre ou déploie des systèmes d'IA sans en entraîner, voici la lecture du cabinet : huit textes suffisent à cadrer le sujet. Chacun répond à une question que les clients, les auditeurs ou les équipes finissent par poser.
- 1ISO/IEC 22989, pour parler la même langue.
- 2ISO/IEC 42001, pour tenir le système de management, certifiable.
- 3ISO/IEC 38507, pour les questions du conseil d'administration.
- 4ISO/IEC 23894, pour le registre des risques IA.
- 5ISO/IEC 42005, pour l'étude d'impact.
- 6ISO/IEC 12792, pour savoir quoi dire à qui.
- 7ISO/IEC 27090, pour la sécurité propre à l'IA.
- 8ISO/IEC 5259-1, pour la qualité des données, par le début.
Direction et conseil d'administration
4 textesQuatre textes, et un seul à faire vivre : le système de management. Les trois autres donnent les questions à poser avant d'autoriser un usage et les bénéfices à nommer, y compris environnementaux.
ISO/IEC 38507:2022
Implications de gouvernance de l'usage de l'IA
Les questions qu'un conseil d'administration pose avant d'autoriser l'IA, dans la lignée d'ISO 37000.
Système de management de l'IA
Le seul texte de cette carte qu'une organisation peut faire certifier : politiques, rôles, risques, amélioration continue.
ISO/IEC TR 21221:2025
Systèmes d'IA bénéfiques
Comment nommer les bénéfices attendus, partie prenante par partie prenante, au delà du gain financier.
ISO/IEC TR 20226:2025
Durabilité environnementale des systèmes d'IA
Les postes d'impact sur le cycle de vie et les métriques possibles, pour un rapport extra-financier.
Conformité, juridique et DPO
7 textesLe registre des risques, l'étude d'impact et la transparence se lisent ici. Les trois rapports techniques donnent le vocabulaire de la confiance, de l'éthique et des biais sans imposer de méthode.
Lignes directrices sur le management du risque IA
Le registre des risques IA, dans la logique d'ISO 31000, avec les sources de risque propres à l'IA.
Évaluation d'impact des systèmes d'IA
La méthode d'une étude d'impact sur les personnes et la société, cousine de l'analyse d'impact sur la protection des données.
ISO/IEC 42006:2025
Exigences pour les organismes d'audit et de certification des SMIA
Ce qui s'impose aux organismes qui certifient ISO 42001 : utile pour choisir le sien et comprendre son audit.
ISO/IEC 12792:2025
Taxonomie de transparence des systèmes d'IA
La liste des informations à fournir selon le destinataire : utile pour les notices et les réponses aux clients.
ISO/IEC TR 24028:2020
Vue d'ensemble de la fiabilité de l'IA
Le vocabulaire de la confiance : transparence, explicabilité, contrôlabilité, robustesse.
ISO/IEC TR 24368:2022
Vue d'ensemble des préoccupations éthiques et sociétales
Un panorama neutre des enjeux éthiques, sans parti pris de valeurs, pour cadrer une charte.
ISO/IEC TR 24027:2021
Biais dans les systèmes d'IA et la décision assistée
D'où viennent les biais et comment les détecter, pour instruire une décision assistée par l'IA.
RSSI et sécurité
3 textesTrois textes, et le système de management de la sécurité de l'information reste le socle. ISO/IEC 27090 nomme les attaques propres à l'IA, les deux autres couvrent les cas d'usage et l'architecture de données.
Traitement des menaces et compromissions des systèmes d'IA
Les attaques propres à l'IA, nommées et rattachées au cycle de vie, en complément d'ISO 27001.
ISO/IEC TR 27563:2023
Sécurité et vie privée dans les cas d'usage IA : bonnes pratiques
Une lecture sécurité et vie privée des cas d'usage publiés dans ISO/IEC TR 24030.
ISO/IEC 20547-4:2020
Architecture de référence big data, partie 4 : sécurité et vie privée
Les points de contrôle sécurité et vie privée d'une architecture de données.
Équipes données
13 textesTreize textes, dont la série 5259 sur la qualité des données pour le ML, la plus utile au quotidien. La série 20547 et ses voisines datent de l'époque big data et servent surtout à nommer une architecture.
ISO/IEC 5259-1:2024
Qualité des données pour l'analytique et le ML, partie 1 : vue d'ensemble, terminologie, exemples
Le socle commun de la série : termes et concepts de la qualité des données pour le ML.
ISO/IEC 5259-2:2024
Partie 2 : mesures de la qualité des données
Un modèle de caractéristiques mesurables, dans la lignée d'ISO/IEC 25012.
ISO/IEC 5259-3:2024
Partie 3 : exigences et lignes directrices de management
Le système de management de la qualité des données, adaptable au cycle de vie choisi.
ISO/IEC 5259-4:2024
Partie 4 : cadre de processus
Les processus de qualité des données, dont l'étiquetage et l'évaluation.
ISO/IEC 5259-5:2025
Partie 5 : cadre de gouvernance
Qui décide et qui répond de la qualité des données, au niveau de la direction.
ISO/IEC TR 5259-6:2026
Partie 6 : cadre de visualisation
Comment représenter les résultats des mesures de qualité pour ceux qui décident.
ISO/IEC 8183:2023
Cadre du cycle de vie des données
Les étapes de la donnée, de l'acquisition à la mise hors service, et les actions à chaque étape.
ISO/IEC 24668:2022
Cadre de management des processus d'analyse big data
Cinq familles de processus pour organiser l'analytique à l'échelle de l'organisation.
ISO/IEC 20546:2019
Big data : vue d'ensemble et vocabulaire
Les termes communs du big data, en douze pages.
ISO/IEC TR 20547-1:2020
Architecture de référence big data, partie 1 : cadre et processus d'application
Comment appliquer l'architecture de référence à son propre domaine.
ISO/IEC TR 20547-2:2018
Partie 2 : cas d'usage et exigences dérivées
Un recueil de cas d'usage et les exigences techniques qu'ils font apparaître.
ISO/IEC 20547-3:2020
Partie 3 : architecture de référence
Les rôles, activités et fonctions d'un écosystème big data.
ISO/IEC TR 20547-5:2018
Partie 5 : feuille de route des normes
L'état des normes big data et les manques identifiés en 2018.
Équipes IA, test et sûreté
21 textesVingt et un textes, le gros de la carte. C'est le terrain des ingénieurs : cycle de vie, qualité, robustesse, test, explicabilité, sécurité fonctionnelle, avec trois textes sectoriels pour l'automobile, les machines et l'imagerie médicale.
ISO/IEC 5338:2023
Processus du cycle de vie des systèmes d'IA
Les processus d'ISO/IEC/IEEE 15288 et 12207 complétés pour l'IA : la colonne vertébrale d'un projet.
ISO/IEC 23053:2022
Cadre pour les systèmes d'IA utilisant le ML
Les composants et fonctions d'un système ML, vocabulaire partagé entre équipes. Un amendement sur l'IA générative est en cours.
ISO/IEC 5392:2024
Architecture de référence de l'ingénierie des connaissances
Rôles, couches et composants d'un système à base de connaissances.
ISO/IEC TR 24372:2021
Vue d'ensemble des approches computationnelles de l'IA
Un tour des familles d'algorithmes, pour nommer ce que l'on utilise.
ISO/IEC TS 42112:2026
Optimisation de l'efficacité de l'entraînement des modèles ML
Les facteurs qui pèsent sur le coût d'entraînement et les leviers d'optimisation.
ISO/IEC TR 17903:2024
Vue d'ensemble des dispositifs de calcul pour le ML
Terminologie et caractéristiques des accélérateurs et puces pour le ML.
ISO/IEC TS 12791:2024
Traitement des biais indésirables en classification et régression
Les techniques d'atténuation des biais, étape par étape du cycle de vie.
ISO/IEC TS 6254:2025
Objectifs et approches d'explicabilité et d'interprétabilité
Quelle méthode d'explication pour quel objectif et quelle partie prenante.
ISO/IEC TR 24029-1:2021
Robustesse des réseaux de neurones, partie 1 : vue d'ensemble
Les méthodes existantes pour évaluer la robustesse d'un réseau de neurones.
ISO/IEC 24029-2:2023
Partie 2 : méthodologie des méthodes formelles
Comment choisir et appliquer des méthodes formelles pour prouver une propriété de robustesse.
ISO/IEC TS 4213:2022
Évaluation de la performance de classification ML
Mesurer une performance de classification de façon comparable. Une révision élargie à la régression et au clustering est en cours.
ISO/IEC 25059:2023
Modèle de qualité des systèmes d'IA (SQuaRE)
Les caractéristiques de qualité d'un système d'IA, dans la famille ISO/IEC 25000. Révision en cours.
ISO/IEC TS 25058:2024
Lignes directrices pour l'évaluation de la qualité des systèmes d'IA
Comment évaluer un système avec le modèle de qualité. Un remplaçant avec des mesures est en préparation.
ISO/IEC TS 42119-2:2025
Test de l'IA, partie 2 : vue d'ensemble du test des systèmes d'IA
La série ISO/IEC/IEEE 29119 appliquée aux systèmes d'IA, par les risques.
ISO/IEC TR 29119-11:2020
Lignes directrices pour le test des systèmes à base d'IA
Le problème de l'oracle de test et les approches boîte noire et boîte blanche.
ISO/IEC TR 42106:2026
Benchmarking différencié des caractéristiques de qualité
Graduer un benchmark selon la complexité et le contexte d'usage du système.
ISO/IEC TR 5469:2024
Sécurité fonctionnelle et systèmes d'IA
L'IA dans une fonction de sécurité : propriétés, facteurs de risque, méthodes disponibles.
ISO/PAS 8800:2024
Véhicules routiers : sécurité et intelligence artificielle
Prolonge ISO 26262 et ISO 21448 au ML des véhicules de série.
ISO/TR 22100-5:2021
Sécurité des machines, partie 5 : implications de l'IA et du ML
Intégrer les dangers liés au ML dans l'appréciation du risque machine d'ISO 12100.
ISO/TR 24291:2021
Applications du ML en imagerie et autres usages médicaux
Les catégories de cas d'usage du ML en santé, de la collecte des données à l'usage clinique.
ISO/IEC TS 8200:2024
Contrôlabilité des systèmes d'IA automatisés
Observer l'état, transférer le contrôle, réagir à l'incertitude : la base technique du contrôle humain.
Métiers, porteurs de projet et utilisateurs
4 textesQuatre textes, et le premier est pour tout le monde : le dictionnaire. Les trois autres aident à cadrer une application, à situer son cas d'usage et à penser l'interaction avec un système autonome.
ISO/IEC 22989:2022
Concepts et terminologie de l'IA
Le dictionnaire commun : à lire avant de rédiger une politique ou un cahier des charges.
ISO/IEC 5339:2024
Lignes directrices pour les applications d'IA
Cadrer une application : contexte, parties prenantes, cycle de vie, pour le porteur de projet.
ISO/IEC TR 24030:2024
Cas d'usage de l'IA
Un recueil de cas d'usage par domaine, pour situer le sien. Une troisième édition est en préparation.
ISO/TR 9241-810:2020
Ergonomie : systèmes robotiques, intelligents et autonomes
L'interaction humaine avec les systèmes autonomes et les agents logiciels, côté usage.
Ce qui arrive
Le catalogue bouge tous les trimestres. Au 1er novembre 2026, les textes suivants sont en projet ou en révision et rejoindront la carte à leur parution.
- ISO/IEC 24029-3, robustesse des réseaux de neurones par méthodes statistiques, au stade de projet final.
- ISO/IEC 42105, lignes directrices pour le contrôle humain des systèmes d'IA, en cours de publication. Elle prolonge ISO/IEC TS 8200.
- ISO/IEC 27091, vie privée et IA, en projet au sein du comité d'ISO 27001.
- L'amendement 1 d'ISO/IEC 23053 sur l'IA générative, et les révisions d'ISO/IEC TS 4213, d'ISO/IEC 25059 et d'ISO/IEC TS 25058.
Ce que le cabinet en fait
Le cabinet se sert de cette carte en cadrage. Première question : quels rôles existent chez vous, et qui lit quoi aujourd'hui. Seconde question : parmi les huit textes de départ, lesquels sont déjà couverts par ce que vous tenez, souvent un système de management de la sécurité de l'information ou un registre des traitements. Le reste tient en une page et devient le plan de travail du Comité IA externalisé, ou un chantier à part sur ISO 42001 quand la certification est visée.
FAQ
Faut-il acheter les 52 textes ?
Non. Le titre, le périmètre et l'introduction de chaque texte sont publics sur iso.org, et cela suffit pour décider s'il vous concerne. On achète ensuite ceux que son rôle utilise vraiment, le plus souvent entre trois et huit.
Laquelle est certifiable ?
Une seule pour une organisation : ISO/IEC 42001. ISO/IEC 42006 fixe les règles des organismes qui délivrent cette certification. Les rapports et spécifications techniques décrivent, ils n'exigent rien. EuroAIGuard prépare et accompagne ; la certification est délivrée par l'organisme certificateur accrédité.
Où est l'AI Act dans cette carte ?
Nulle part, et c'est voulu. Ces textes sont volontaires. Aucun ne donne de présomption de conformité au règlement européen : ce rôle est réservé aux normes harmonisées publiées au Journal officiel de l'Union européenne, un chantier distinct. La carte sert à organiser le travail, pas à prouver la conformité.
Sources
- ISO/IEC JTC 1/SC 42, comité Intelligence artificielle, catalogue des normes publiées (iso.org)
- ISO/IEC 42001:2023, page de la norme sur iso.org
- ISO/IEC 42005:2025, page de la norme sur iso.org
- ISO/IEC 27090:2026, page de la norme sur iso.org
- ISO/IEC 5259-5:2025, page de la norme sur iso.org (série qualité des données)
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