AIRG de la MAS : plan de transition pour l'IA agentique, octobre 2027 et 2028

Ce qu'est l'AIRG et où en est le texte¶

AIRG est l'abréviation des Guidelines on Artificial Intelligence Risk Management de la MAS, ses lignes directrices sur la gestion des risques liés à l'intelligence artificielle. La MAS a soumis un projet à consultation du 13 novembre 2025 (document de consultation P017-2025) au 31 janvier 2026, puis a publié les lignes directrices définitives le 7 octobre 2026. Elles exposent les attentes prudentielles de la MAS dans quatre domaines : la supervision de l'IA par le conseil d'administration et la direction générale (section 3) ; les principaux systèmes, politiques et procédures de gestion des risques liés à l'IA pour l'identification, l'inventaire et l'évaluation de l'importance du risque (section 4) ; les contrôles du cycle de vie de l'IA (section 5) ; les compétences et capacités en matière d'IA (section 6).

Le paragraphe 1.8 fixe le calendrier : « Les présentes lignes directrices prennent effet le 7 octobre 2027. Les EF peuvent satisfaire aux attentes énoncées aux sections 3 à 4 à compter du 7 octobre 2027, et aux sections 5 et 6 des lignes directrices au plus tard le 7 octobre 2028. » La consultation proposait une transition unique de 12 mois. Le texte définitif conserve 12 mois pour la gouvernance et accorde 24 mois pour les contrôles.

Le champ de l'IA est large à dessein. L'IA désigne des « systèmes ou modèles fondés sur des machines qui produisent des résultats à partir de prémisses apprises, telles que les données ou les entrées qu'ils reçoivent ». La liste indicative couvre l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, l'IA générative et les « agents d'IA (y compris les systèmes multi-agents) ». Les systèmes à base de règles, les formules spécifiées manuellement et l'automatisation robotisée des processus sans apprentissage en sont exclus.

La réponse parlementaire d'août 2026, donnée par le vice-Premier ministre Gan Kim Yong en sa qualité de président de la MAS, indiquait que les lignes directrices « s'appliquent à tous les cas d'usage de l'IA par les EF, y compris l'IA agentique, et seront finalisées prochainement ». Le texte définitif confirme la première partie. Sur les agents en particulier, la MAS indique qu'« en 2027, la MAS entend consulter à nouveau le secteur financier sur les orientations supplémentaires en matière d'IA agentique qui seraient utiles ».

Qui est concerné et comment s'applique la proportionnalité¶

Les lignes directrices s'appliquent à tous les EF au sens de la section 2 du Financial Services and Markets Act 2022, et à « toutes les formes de technologies d'IA ». Elles s'appliquent au niveau du groupe pour les EF constitués localement qui relèvent de la surveillance consolidée de la MAS ou qui détiennent des infrastructures d'information critiques. Un EF appartenant à un groupe international peut recourir au cadre du groupe lorsque celui-ci satisfait aux lignes directrices, et la direction générale locale doit être en mesure de démontrer à la MAS comment elle exerce ses responsabilités de supervision.

L'application est proportionnée selon deux axes. Le premier est l'établissement : la supervision, les politiques et les procédures sont modulées selon la taille et la nature des activités, l'utilisation de l'IA et le profil de risque. Le second est l'IA elle-même : les contrôles du cycle de vie sont calibrés selon l'importance du risque évaluée pour chaque cas d'usage.

Les paragraphes 2.3 à 2.5 définissent une voie allégée. Un EF peut appliquer des politiques de gouvernance de l'IA de base si une mauvaise performance ou une indisponibilité de son IA « n'est pas susceptible d'avoir un impact négatif significatif sur l'EF, ses clients ou d'autres parties prenantes ». Le socle de base comprend un membre de la direction désigné comme responsable, les usages autorisés et interdits assortis d'exigences de revue humaine, une liste approuvée d'outils d'IA, la formation du personnel, des contrôles de conformité réguliers et un réexamen périodique de l'éligibilité de l'EF à ce régime. Les exemples donnés par la MAS sont la rédaction, la synthèse, l'analyse interne et la recherche interne, avec un humain qui vérifie le résultat. Un agent qui trie les alertes LCB-FT, filtre les paiements ou rédige des analyses de crédit au sein d'un processus en production ne relève pas de cette voie.

Le paragraphe 1.11 explique pourquoi les agents se situent à l'extrémité la plus exigeante. Un agent disposant d'un accès à des outils « pourrait exécuter de manière autonome des actions non autorisées ou erronées qui ne sont pas alignées sur les objectifs commerciaux d'un EF ou sur l'intérêt supérieur d'un client », et un agent compromis pourrait « exfiltrer des données sensibles ou exécuter des commandes malveillantes à grande échelle ».

L'articulation entre l'AIRG et SAFR¶

L'AIRG et SAFR se situent à des niveaux différents. L'AIRG fixe les attentes prudentielles de la MAS. SAFR (Safeguards for Agentic Finance at Runtime), le livre blanc issu du programme BuildFin.ai de la MAS et publié pour la première fois en juillet 2026, décrit comment les actions des agents sont autorisées, comment la supervision humaine est déclenchée et ce qui est consigné au moment de chaque décision importante. La réponse parlementaire d'août 2026 décrivait SAFR en ces termes et citait l'AI Risk Management Toolkit du projet MindForge comme seconde ressource sectorielle.

Les lignes directrices définitives ne mentionnent pas SAFR. La version 1.1 de SAFR, publiée le 9 octobre 2026, précise qu'elle « ne constitue pas des orientations réglementaires ou des attentes prudentielles, et ne prescrit ni n'anticipe l'évolution future de telles orientations ou attentes ». SAFR reste facultatif, et la MAS ne s'est pas engagée à le rendre obligatoire.

SAFR reste utile pour la planification. L'AIRG indique à un EF ce que son conseil d'administration, ses fonctions de contrôle et les responsables de l'IA doivent être en mesure de démontrer. SAFR décrit les mécanismes à l'exécution qui produisent cette démonstration pour les agents : identité vérifiée de l'agent, mandats explicites, une disposition pour chaque action proposée et un journal d'audit en ajout seul. La présentation complète figure dans SAFR, expliqué, et les recommandations de mise en œuvre, avec un exemple de mandat et d'enregistrement de décision, dans Comment implémenter SAFR.

Les attentes de l'AIRG qui déterminent votre programme d'agents¶

Cinq groupes d'attentes du texte définitif pèsent le plus pour l'IA agentique.

Responsabilité du conseil d'administration et de la direction générale (section 3). Le conseil d'administration, ou un comité auquel il délègue cette mission, approuve l'approche globale de gouvernance et veille à ce que les risques liés à l'IA soient traités dans le cadre d'appétence au risque, « y compris par des déclarations qualitatives et des mesures quantitatives pour ces risques, le cas échéant ». La direction générale répartit les rôles entre les trois lignes de défense, met en place « un processus d'escalade interne pour la gestion des risques significatifs et des exceptions liés à l'utilisation de l'IA, tels que les incidents d'IA », et informe le conseil d'administration en temps utile des questions significatives de risque lié à l'IA. La MAS n'exige pas de comité dédié à l'IA ; les structures de gouvernance existantes peuvent être utilisées.

Identification, inventaire et importance du risque (section 4). Une fonction de contrôle désignée est responsable de l'identification et constitue « l'arbitre final pour déterminer si un usage donné constitue un usage de l'IA ». L'inventaire consigne la finalité, le périmètre d'utilisation approuvé, le type de modèle, les données utilisées, les dépendances, le statut dans le cycle de vie, la notation de l'importance du risque, le statut de revue et les responsables. Pour les agents, la note de bas de page 25 ajoute « des identifiants propres à l'agent, des informations sur les outils et systèmes auxquels l'agent peut accéder, ses composants et les garde-fous imposés pour gérer le risque ». Les évaluations de l'importance du risque couvrent au minimum l'impact, la complexité et la dépendance, et la dépendance inclut « le degré d'autonomie accordé au système ou modèle d'IA et le degré d'implication ou de supervision humaine ».

Contrôles du cycle de vie (section 5). Le cycle de vie va de la conception au retrait, selon un schéma adapté de l'ISO/IEC 22989. Les contrôles couvrent la gestion des données, la transparence et l'explicabilité, l'équité, la supervision humaine, l'IA de tiers, la sélection, l'évaluation et les tests, la technologie et la cybersécurité, la reproductibilité et l'auditabilité, la revue avant déploiement, le suivi, la gestion des changements et le retrait. Les cas d'usage à importance de risque élevée exigent une validation indépendante formelle avant déploiement et des plans de continuité avec des solutions de repli ; pour l'IA dotée de coupe-circuits, « des protocoles clairs d'activation des mesures de contingence doivent être en place et testés régulièrement ».

Supervision humaine (5.9). Des rôles clairs assortis de processus d'escalade et de décision, un personnel disposant de « l'autorité et la capacité nécessaires pour intervenir », des systèmes conçus avec des mécanismes permettant de soumettre les résultats à une revue humaine « lorsque des conditions prédéfinies (par exemple en matière de fiabilité et d'exactitude) sont réunies », et une revue documentée des décisions et interventions de supervision, quasi-incidents compris. Les lignes directrices citent le biais d'automatisation et la fatigue décisionnelle parmi les risques qui pèsent sur la supervision.

Parité avec les tiers (5.10–5.11). « La décision d'intégrer et d'utiliser une IA de tiers relève en dernier ressort de l'EF, et l'EF conserve la responsabilité première. » Les EF devraient tester l'IA de tiers dans leurs propres cas d'usage avec leurs propres données, réaliser des tests compensatoires lorsque les informations communiquées sont insuffisantes, obtenir contractuellement une visibilité sur l'introduction de l'IA et ses évolutions ultérieures, évaluer les risques liés à la chaîne d'approvisionnement et à la concentration, et envisager de limiter, suspendre ou remplacer un service dont le risque résiduel dépasse l'appétence au risque. Un agent de fournisseur intégré à vos processus relève de votre responsabilité au titre de l'AIRG.

Le plan de transition : d'octobre 2026 à octobre 2028¶

Le plan ci-dessous ordonne les deux échéances pour un EF qui exploite des agents en production ou s'apprête à le faire. Le séquencement suit la logique des lignes directrices. La gouvernance, l'inventaire et l'importance du risque viennent d'abord, parce qu'ils s'appliquent en premier et que tout le reste en dépend. Les contrôles à l'exécution pour les agents à importance de risque élevée viennent ensuite, parce qu'ils sont les plus longs à construire et produisent les preuves qu'exigent les attentes de 2028. La validation, le suivi et l'assurance viennent en dernier, parce qu'ils éprouvent ce que les trimestres précédents ont construit.

Deux disciplines permanentes couvrent les huit trimestres. La conservation des preuves : dès le premier trimestre, conserver les éléments dont un examinateur indépendant aurait besoin, à savoir la documentation de développement, les rapports de validation, les décisions et interventions de supervision, les résultats du suivi, les incidents et les enregistrements de changements, avec des règles de conservation fixées une fois pour toutes dans la politique. Le reporting au conseil d'administration : la direction générale informe le conseil des questions significatives de risque lié à l'IA tout au long de la période, avec une cadence formelle arrêtée avant la première échéance.

Une hypothèse de planification : la MAS entend consulter en 2027 sur des orientations supplémentaires relatives à l'IA agentique. Concevez les contrôles des agents de sorte qu'une nouvelle attente ajoute une politique ou un champ d'enregistrement sans refonte du chemin d'exécution.

Contrôles à l'exécution et autorisation de chaque action d'un agent¶

Les attentes de l'AIRG les plus difficiles à satisfaire pour les agents supposent que l'EF puisse rendre compte de ce que l'IA a fait. Le suivi devrait couvrir, le cas échéant, « les flux d'information et les chemins de décision au sein des processus qui utilisent l'IA, tels que les processus de raisonnement, les actions réalisées, les outils utilisés ». La supervision humaine exige un personnel disposant de l'autorité et de la capacité d'intervenir, ainsi que des décisions de supervision documentées. La reproductibilité et l'auditabilité exigent des enregistrements exploitables par un examinateur indépendant. Pour un modèle statique, la journalisation et une revue périodique peuvent y suffire. Pour un agent qui choisit sa prochaine action à l'exécution, elles exigent un point de contrôle dans le chemin d'exécution.

Un point de contrôle d'autorisation à l'exécution joue ce rôle. Chaque action proposée par un agent est interceptée avant exécution et résolue au regard de la politique approuvée en l'une de quatre issues : allow, warn, require_approval ou block. La spécification SAFR formalise le même schéma sous la forme de ses quatre dispositions et ajoute la propriété décisive pour les agents à plusieurs étapes : une autorisation accordée à une étape ne confère aucune autorité pour la suivante, de sorte que l'étape trois d'un processus est évaluée de manière aussi indépendante que l'étape une.

Cette structure répond directement aux attentes de l'AIRG. Le parcours require_approval fournit à la supervision humaine le mécanisme d'escalade décrit au paragraphe 5.9, avec un réviseur désigné, une décision et un enregistrement avant l'exécution de l'action. Le journal des décisions fournit au suivi sa trace action par action : ce qui a été proposé, quelle politique s'est appliquée et ce qui s'est passé. L'issue block, associée à un coupe-circuit, donne à l'attente de continuité son mécanisme d'application. Le même point de contrôle placé devant un agent de fournisseur soutient la parité avec les tiers sans modification du code du fournisseur. KLA Control Plane met en œuvre ce schéma, les quatre dispositions SAFR correspondant une à une à allow, warn, require_approval et block ; la correspondance des composants figure sur la page d'implémentation SAFR.

Nous avons tiré une leçon de calibrage de nos propres tenants de test. La première politique LCB-FT que nous avions configurée basculait sur block lorsqu'aucune règle ne correspondait. Chaque cas imprévu s'arrêtait, aucune demande ne parvenait à un réviseur et, pour l'utilisateur conformité, le point de contrôle semblait en panne. Dans la politique de libération des paiements construite ensuite, l'issue par défaut en l'absence de correspondance est require_approval : un cas que les règles n'avaient pas prévu parvient ainsi à une personne habilitée à décider. Pour les agents relevant du paragraphe 5.9, c'est le paramètre par défaut à retenir au départ.

Le volet conservation compte autant que le volet application. Un point de contrôle qui décide sans enregistrer de manière durable ne satisfait pas l'attente d'auditabilité ; une conservation qui capture des journaux sans structure de décision ne satisfait pas l'attente de supervision. L'enregistrement de chaque action importante devrait contenir l'action proposée, la version de la politique évaluée, l'issue, la décision humaine lorsqu'elle était requise et le résultat de l'exécution. Il est conservé pendant la durée fixée par votre politique d'archivage et restituable à la demande d'un validateur ou de la MAS.

Ce qu'il faut faire ce trimestre¶

Trois actions tiennent dans le trimestre qui s'achève en décembre 2026. Premièrement, menez l'analyse des écarts : évaluez votre situation actuelle sur l'inventaire, les mandats, les contrôles, les dispositions, l'escalade et les preuves avec la liste de contrôle de préparation SAFR. Deuxièmement, informez le conseil d'administration : la section 3 le concerne à compter d'octobre 2027, et le briefing exécutif SAFR est rédigé pour ce public. Troisièmement, choisissez le premier agent à importance de risque élevée et placez devant lui un point de contrôle d'autorisation à l'exécution, afin que les contrôles de 2028 partent d'une implémentation de référence opérationnelle.