SGSingapourEn discussionMAS AI Guidelines

Se préparer aux lignes directrices de la MAS sur les risques de l'IA

Singapour : lignes directrices MAS sur la gestion des risques de l'IA

Statut
En discussion
Contraignant
Non
Objet analysé
Système d'IA
Exigences
11
Prochain jalon
déc. 2026

En bref

Attentes de la Monetary Authority of Singapore envers toutes les institutions financières : supervision par le conseil et la direction, inventaire des usages d'IA, évaluation de la matérialité du risque, contrôles sur tout le cycle de vie, compétences. Couvre l'IA générative et les agents, de façon proportionnée. Prolonge les principes FEAT (2018).

Les étapes pour se mettre en conformité

  1. Qualifiez chaque système d’IAAxes à trancher : Matérialité du risque de l'usage (impact, complexité, dépendance).
  2. Déterminez votre rôleLes obligations varient selon le rôle : Institution financière.
  3. Appliquez les 11 exigencesElles portent surtout sur : gestion des risques, gouvernance & responsabilités, inventaire & catégorisation et gouvernance des données.
  4. Prouvez-le avec des vérifications25 vérifications à documenter, dont 24 servent aussi NIST AI RMF, AI Act et ISO 42001.
  5. Suivez les échéancesProchain jalon : déc. 2026, Publication attendue des lignes directrices finales (potentiel).

Champ et sanctions

Nature
Attentes de supervision
Champ
Toutes les institutions financières supervisées par la MAS (banques, assureurs, gestionnaires d'actifs, intermédiaires).
Territorialité
Activités financières à Singapour, y compris les succursales de groupes étrangers.
Sanctions
Pas de sanction propre. Une fois publiées, ce sont des attentes de supervision contrôlées en inspection ; un manquement peut entraîner des mesures de supervision.
Juridiction
Singapour

Calendrier

12 nov. 2018Principes FEAT (équité, éthique, responsabilité, transparence)
déc. 2024Document d'information sur la gestion du risque des modèles d'IA
13 nov. 2025Consultation publique sur les lignes directrices
31 janv. 2026Clôture de la consultation
Publication
déc. 2026Publication attendue des lignes directrices finalesPotentiel
déc. 2027Fin de la transition de 12 mois (si publication fin 2026)Potentiel
PasséPrévu par le textePotentielÀ vérifier

Qualifier un système

Axes de classification et verdicts possibles

Matérialité du risque de l'usage (impact, complexité, dépendance)

Matérialité élevéeMatérialité moyenneMatérialité faible

Exigences

11 exigences

CodeArticleExigenceS’applique àVérifications
MAS-4SurveillanceSupervision de la gestion des risques IA par le conseil et la direction ; cadre, politiques et rôles
Institution financière
MAS-5.1IdentificationIdentifier et inventorier les usages d'IA, y compris IA générative et solutions de tiers
Institution financière
MAS-5.2MatérialitéÉvaluer la matérialité du risque de chaque usage pour dimensionner les contrôles
Institution financière
MAS-6.1Cycle de vieDonnées, équité, transparence et explicabilité
Institution financière
MAS-6.2Cycle de vieSupervision humaine proportionnée à la matérialité
Institution financièreMatérialité élevéeMatérialité moyenne
MAS-6.3Cycle de vieÉvaluation et tests avant déploiement, revue indépendante des usages matériels
Institution financièreMatérialité élevée
MAS-6.4Cycle de vieTechnologie et cybersécurité, y compris risques propres à l'IA générative et aux agents
Institution financière
MAS-6.5Cycle de vieReproductibilité et auditabilité
Institution financière
MAS-6.6Cycle de vieSuivi après déploiement, gestion des changements et plan de repli
Institution financière
MAS-6.7Cycle de vieRisque des tiers : fournisseurs et modèles de fondation
Institution financière
MAS-7CapacitésCompétences et capacités adaptées aux usages d'IA
Institution financière

Vérifications à documenter

Une preuve collectée pour une vérification vaut pour chaque réglementation qui l’utilise.

CodeVérificationPortéeThèmesAussi utilisée par
CHK-EXEC-ACCOUNTLa direction exécutive est responsable des décisions de risque liées à l'IA (comité du conseil, appétence au risque)Organisation
CHK-POL-RISKUne politique et un processus de gestion des risques liés à l'IA sont établis au moyen de contrôles transparents et documentésOrganisation
CHK-ROLES-CLARIFIEDLes rôles, responsabilités et délégations d'autorité sont documentés et clairs pour les parties prenantes concernéesOrganisation
CHK-INVENTORYUn mécanisme d'inventaire des systèmes d'IA est en place et doté de ressourcesOrganisation
CHK-CATEGORIZATIONLes tâches et méthodes du système d'IA sont catégorisées (classifieur, génératif, recommandation)Système
CHK-RISK-TOLERANCELes tolérances au risque sont définies et les systèmes d'IA sont classés par niveau de risqueOrganisation
VER-003-01Registre des risques documenté et à jourSystème
NEW-SG-MAS-01Matérialité du risque évaluée et revue pour chaque usage d'IA proposéeSystème
—
VER-004-01Gouvernance des données documentéeSystème
CHK-BIASL'équité et les biais sont évalués et les résultats documentésSystème
VER-033-D-02Capacité d'explication du système vérifiéeSystème
VER-008-02Système conçu pour permettre la supervision humaine (bouton arrêt, override)Système
VER-008-03Superviseurs compétents affectés au systèmeSystème
CHK-TEVVLe plan TEVV, les jeux de test, les métriques et les considérations relatives aux données sont documentésSystème
CHK-INDEP-ASSESSUne évaluation indépendante ou par des experts internes associe des experts du domaine et les communautés concernéesSystème
VER-009-03Cybersécurité du système d'IA vérifiéeSystème
VER-009-F-04Résistance aux attaques adversariales testéeModèle
VER-006-01Politique de conservation des logs documentéeOrganisation
VER-005-01Documentation technique complète conforme à l'annexe IVSystème
VER-021-D-03Surveillance du fonctionnementSystème
VER-AUTO-01Procédure de suspension en cas de risqueOrganisation
CHK-THIRDPARTY-POLDes politiques traitent les risques liés à l'IA et aux données de tiers, y compris la propriété intellectuelle, la transparence et les testsOrganisation
CHK-MODEL-MONITORINGLes modèles pré-entraînés utilisés en développement sont surveillés et maintenusModèle
CHK-COMPETENCELes processus de maîtrise par les opérateurs/praticiens et les normes pertinentes sont définisSystème
CHK-TRAININGLe personnel et les partenaires reçoivent une formation à la gestion des risques liés à l'IAOrganisation

Thèmes couverts

Questions fréquentes

Qui est concerné par MAS AI Guidelines ?

Toutes les institutions financières supervisées par la MAS (banques, assureurs, gestionnaires d'actifs, intermédiaires). Activités financières à Singapour, y compris les succursales de groupes étrangers.

Quelles sanctions prévoit MAS AI Guidelines ?

Pas de sanction propre. Une fois publiées, ce sont des attentes de supervision contrôlées en inspection ; un manquement peut entraîner des mesures de supervision.

Quand les obligations de MAS AI Guidelines s’appliquent-elles ?

13 nov. 2025 : Consultation publique sur les lignes directrices; 31 janv. 2026 : Clôture de la consultation; déc. 2026 : Publication attendue des lignes directrices finales; déc. 2027 : Fin de la transition de 12 mois (si publication fin 2026).

MAS AI Guidelines est-il contraignant ?

Non. Nature : attentes de supervision. Statut : en discussion.

Quels liens entre MAS AI Guidelines et les autres réglementations ?

Les mêmes vérifications servent plusieurs textes. Vérifications partagées : NIST AI RMF (16), AI Act (11) et ISO 42001 (10).

Réglementations liées

Sources officielles

Données vérifiées au 25 sept. 2026. Information générale, pas un avis juridique. Vérifiez les textes officiels et faites-vous conseiller pour votre situation.

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