Formation dédiée à la conformité et à la gouvernance de l’Intelligence Artificielle.
Elle permet de comprendre les exigences réglementaires (AI Act, RGPD), la gestion des risques IA et la mise en conformité des données et des systèmes IA.
Formation de 4 jours, alternant théorie et cas pratiques.

Programme de la formation

1. Fondamentaux de l’IA et de la conformité :
1.1 Définitions et typologies de l’IA (ML, Deep Learning, IA Générative)
1.2 Cas d’usage de l’IA en entreprise
1.3 Enjeux de la conformité IA : légaux, éthiques et business
1.4 Responsabilité et redevabilité des systèmes IA

2. Cadre réglementaire et normatif de l’IA :
2.1 Présentation de l’AI Act (Union Européenne)
2.2 Classification des systèmes IA par niveau de risque
2.3 Obligations réglementaires par catégorie de risque
2.4 Interaction IA – RGPD et protection des données personnelles
2.5 Normes et standards internationaux (ISO/IEC 42001, ISO/IEC 23894, IEEE)

3. Gouvernance et éthique de l’IA :
3.1 Principes éthiques de l’IA (équité, transparence, explicabilité)
3.2 Mise en place d’un cadre de gouvernance IA
3.3 Rôles et responsabilités (AI Owner, Compliance Officer, Risk Manager)
3.4 Politiques internes, chartes et codes de conduite IA

4. Gestion des risques liés à l’IA :
4.1 Identification et cartographie des risques IA
4.2 Biais algorithmiques et discrimination
4.3 Robustesse, sécurité et résilience des systèmes IA
4.4 Gestion des fournisseurs, modèles tiers et solutions SaaS IA
4.5 Traçabilité, documentation et preuves de conformité

5. Conformité des données et protection de la vie privée :
5.1 Gouvernance et qualité des données
5.2 Licéité, consentement et minimisation des données
5.3 Données sensibles et usages IA
5.4 Anonymisation et pseudonymisation
5.5 Analyses d’impact : DPIA & AI Impact Assessment

6. Conformité des modèles et systèmes IA :
6.1 Exigences techniques de conformité des systèmes IA
6.2 Explicabilité et interprétabilité des modèles
6.3 Tests, validation et monitoring des modèles IA
6.4 Supervision humaine et contrôle continu
6.5 Gestion du cycle de vie des systèmes IA

7. IA Générative et conformité :
7.1 Risques spécifiques de l’IA générative (hallucinations, copyright, données)
7.2 Utilisation responsable des LLMs
7.3 Conformité des prompts, outputs et usages métiers
7.4 Bonnes pratiques d’intégration en entreprise

8. Audit et contrôle de conformité IA :
8.1 Méthodologie d’audit IA
8.2 Indicateurs et tableaux de bord de conformité
8.3 Préparation aux contrôles réglementaires
8.4 Gestion des non-conformités et plans d’actions
8.5 Amélioration continue

9. Ateliers pratiques et études de cas :
– Analyse de cas réels (RH, finance, santé, marketing)

– Élaboration d’une checklist IA Compliance

– Construction d’un plan de conformité IA pour une organisation