AI Governance, Compliance and Responsible AI Leader

Introduction aux principes de l’IA digne de confiance : cadre, concepts clés et synthèses pratiques. La formation décortique gouvernance, responsabilités et points d’attention pour concevoir, évaluer et piloter des systèmes conformes à des attentes éthiques et réglementaires.

Présente les principes fondateurs de l’IA digne de confiance et leurs implications opérationnelles.

Explique les concepts clés (biais, transparence, robustesse, confidentialité) et comment les intégrer dans les cycles produit.

Dégage les principaux enseignements opérationnels pour responsabiliser les équipes et structurer la gouvernance interne.

Exploration du cadre NIST AI RMF et du profil GenAI : gouvernance, cartographie des risques, mesures et gestion continue. Le module identifie risques spécifiques aux générateurs de contenu et décrit contrôles et éléments probants recommandés.

Décrit le cadre Gouverner, Cartographier, Mesurer, Gérer appliqué à l’IA et ses implications pratiques.

Analyse les risques propres aux systèmes génératifs selon les éléments du NIST AI 600-1.

Présente les types de contrôles, d’évidences et d’approches pour assurer une gestion continue du risque.

Préparation à la conformité avec le régime de l’AI Act : classification fondée sur le risque, obligations de transparence et exigences pour systèmes à haut risque. Le module couvre aussi documentation, traçabilité et supervision humaine attendues.

Explique la classification des systèmes IA selon une approche fondée sur le risque et ses conséquences opérationnelles.

Détaille obligations d’alphabétisation IA, de transparence et certaines obligations liées à l’IA publique générale (GPAI).

Précise exigences pour systèmes à haut risque : documentation, journalisation et mécanismes de supervision humaine.

Audit et réponse aux incidents pour l’IA : registre des systèmes, gestion des risques fournisseurs et modèles, signalement d’incidents et surveillance post-commercialisation. Fournit aussi les éléments clés pour reporting exécutif et pack pour le conseil.

Présente la mise en place et le contenu d’un registre des systèmes IA pour assurer traçabilité et auditabilité.

Aborde la gestion du risque fournisseur et le contrôle des modèles tiers tout au long de leur cycle de vie.

Décrit processus de signalement d’incidents, surveillance post-commercialisation et éléments essentiels pour le reporting exécutif.