Mise en place de gouvernance IA

• Comprendre les principes fondamentaux de la gouvernance de l'intelligence artificielle et son articulation avec la gouvernance des données et de l'entreprise.
• Identifier, évaluer et maîtriser les risques liés aux données, aux algorithmes et aux usages de l'IA.
• Maîtriser les principaux cadres réglementaires, normatifs et éthiques applicables à l'intelligence artificielle.
• Construire une feuille de route de gouvernance de l'IA adaptée aux enjeux de son organisation.
• Mettre en place les outils, processus et dispositifs nécessaires au suivi, à l'audit et à la conformité des systèmes d'IA.
• Favoriser une utilisation responsable, transparente et fiable de l'intelligence artificielle au sein de l'entreprise.

Module 1 : Comprendre les fondamentaux de la gouvernance de l’IA

• Découvrir les différents modèles de gouvernance (entreprise, systèmes d’information, données et intelligence artificielle).
• Comprendre les principales technologies d’IA et leurs usages.
• Identifier les interactions entre gouvernance de l’IA, gouvernance des données et gouvernance d’entreprise.

Module 2 : Identifier et évaluer les risques liés à l’IA

• Cartographier les risques associés aux projets d’intelligence artificielle.
• Analyser les risques liés aux données, aux algorithmes et aux usages.
• Comprendre les biais, hallucinations, discriminations et leurs impacts.
• Étudier les enjeux juridiques, sociaux, relationnels et de cybersécurité à travers des cas pratiques.

Module 3 : Maîtriser les cadres réglementaires, normatifs et éthiques

• Découvrir les principales réglementations internationales et européennes, notamment l’AI Act.
• Comprendre les exigences des autorités de contrôle et des normes de référence telles qu’ISO 42001.
• Appréhender les enjeux éthiques liés au développement et à l’utilisation de l’IA.

Module 4 : Construire une stratégie de gouvernance de l’IA

• Élaborer une feuille de route adaptée à son organisation.
• Définir les rôles et responsabilités des différentes parties prenantes.
• Formaliser les politiques, procédures et chartes d’utilisation de l’IA.
• Intégrer la gouvernance de l’IA aux dispositifs existants de gouvernance et de conformité.

Module 5 : Organiser et valoriser les données

• Structurer et documenter les données utilisées par les systèmes d’IA.
• Évaluer la qualité des données et son impact sur la performance des modèles.
• Mettre en place des catalogues de données et d’algorithmes.
• Réfléchir aux opportunités et limites des données synthétiques.

Module 6 : Intégrer l’éthique dans les projets d’IA

• Appliquer les principes d’équité, de transparence, d’inclusion et de responsabilité.
• Évaluer l’impact sociétal et environnemental des systèmes d’IA.
• Mettre en œuvre des dispositifs permettant de mesurer et de garantir le respect des principes éthiques.

Module 7 : Renforcer la transparence et la confiance dans les modèles d’IA

• Documenter et superviser les modèles d’intelligence artificielle.
• Améliorer leur explicabilité, leur transparence et leur robustesse.
• Déployer des mécanismes de validation continue et de contrôle de conformité.

Module 8 : Découvrir les outils de gouvernance de l’IA

• Présentation des principales solutions du marché dédiées à la gestion des risques, des modèles et des usages.
• Intégration des outils de gouvernance dans les environnements technologiques existants.
• Veille sur les innovations et acteurs émergents du secteur.

Module 9 : Auditer et contrôler les systèmes d’IA

• Mettre en place un dispositif d’audit interne ou externe.
• Définir des indicateurs, tableaux de bord et méthodes de suivi.
• Préparer son organisation aux futures exigences de certification et de conformité.

Module 10: Anticiper les évolutions de l’intelligence artificielle

• Réfléchir aux impacts de l’IA sur les organisations, les métiers et la société.
• Identifier les enjeux futurs liés à la prise de décision automatisée.
• Intégrer les ressources humaines dans la gouvernance des transformations induites par l’IA.

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