Quelle solution choisir pour auditer la fairness de votre IA ?
Quatre catégories d'alternatives existent. Aucune n'est mauvaise — elles répondent à des besoins différents. Voici quand chacune est pertinente, et où AuditIQ se positionne. Notre objectif : vous aider à faire le bon choix, pas à nous vendre par défaut.
Fairlearn, AIF360, Aequitas
Bibliothèques Python développées par Microsoft, IBM et l'Université de Chicago. Excellentes pour des data scientists. Requièrent du code, des notebooks, une expertise statistique.
Fiddler AI, Holistic AI
Plateformes SaaS US/UK. Surface produit moderne, fonctionnalités riches. Pensées pour de grandes équipes ML/MLOps. Interface anglaise, ancrage régulatoire US/UK.
Audit ponctuel
Cabinets d'avocats, cabinets data ou compliance. Approche projet, livrable PDF. Pas d'outillage récurrent. Coût élevé, calendrier long, difficile à reproduire.
SaaS spécialisé PME EU
Plateforme française, sans code, alignée AI Act, conçue pour des PME sans data team dédiée. Interface en français, hébergement français, rapports opposables, conservation 5 ans.
Tableurs internes
Approche bricolée par les équipes data internes — extraction manuelle, calculs Excel, restitution PowerPoint. Coût caché élevé, traçabilité faible, non reproductible.
MLflow, Vertex, SageMaker
Plateformes ML qui incluent des modules de fairness en accessoire. Utiles pour les équipes déjà sur ces stacks. Pas pensées pour la conformité réglementaire EU spécifique.
Critère par critère.
Sept critères qui comptent pour une PME française en 2026.
| Critère | AuditIQ | Fairlearn / AIF360 | Fiddler / Holistic AI | Audit Excel interne | Cabinet conseil |
|---|---|---|---|---|---|
| Accessibilité | |||||
| Sans code requis | ✓ | — | ~ | — | ✓ |
| Interface en français | ✓ | — | — | — | ✓ |
| Onboarding pour non-techniques | ✓ | — | ~ | — | ✓ |
| Ancrage réglementaire | |||||
| Rattachement AI Act | ✓ | — | ~ | — | ✓ |
| Rapport structuré Annexe IV | ✓ | — | — | — | ✓ |
| Droit français référencé | ✓ | — | — | — | ✓ |
| Couverture technique | |||||
| Module 1 · Caractéristique connue | ✓ | ✓ | ✓ | ~ | ✓ |
| Module 2 · Biais cachés | ✓ | ~ | ~ | — | ~ |
| Module 3 · Assistant conversationnel | ✓ | — | ✓ | — | — |
| Détection de proxies | ✓ | ~ | ✓ | — | ~ |
| Souveraineté | |||||
| Hébergement EU / FR | ✓ | N/A | — | Interne | Interne |
| Données qui restent en Europe | ✓ | N/A | — | ✓ | ✓ |
| Reproductibilité | |||||
| Audits récurrents | ✓ | ✓ | ✓ | ~ | — |
| Conservation 5 ans | ✓ | — | ✓ | ~ | ~ |
| Comparaison entre audits | ✓ | — | ✓ | — | — |
| Coût total / an (PME 250 collaborateurs) | |||||
| Coût annuel estimé | ~5 880 € | ~25 k€(temps interne) | ~36 k€ | ~45 k€(temps interne) | ~60 k€(par audit) |
Légende : ✓ couvert · ~ partiel · — non couvert. Coûts estimés sur 4 audits/an, équipe de 5 personnes consultant la plateforme.
Notre franchise sur les cas où nous ne sommes pas le bon choix.
AuditIQ est pensé pour des PME et ETI françaises et européennes confrontées à l'AI Act. Certains contextes méritent un autre outil — voire un cabinet.
Vous êtes une grande équipe ML/MLOps américaine
Fiddler ou Holistic AI seront mieux intégrés à votre stack ML, à votre langue de travail et à votre cadre régulatoire (NIST, EEOC).
Vous avez une équipe data dédiée et un cas très spécifique
Fairlearn ou AIF360 vous donneront plus de contrôle pour des audits sur mesure ou de la recherche méthodologique.
Vous avez besoin d'un avis juridique opposable devant une autorité
Un cabinet d'avocats spécialisé en droit numérique reste indispensable. AuditIQ outille la mesure technique ; il ne remplace pas l'expertise juridique.
Faisons l'exercice ensemble.
30 minutes : on regarde votre cas, on cite des alternatives honnêtes, on dit où AuditIQ s'inscrit.