Module 1
Réglementation IA - EU AI Act 2024
Réglementation IA - EU AI Act 2024
1h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Chronologie et entrée en vigueur (2024-2027)
Approche basée sur le risque
4 catégories : Risque inacceptable, élevé, limité, minimal
Systèmes IA à haut risque : définition et exemples
Risque inacceptable : Interdictions (social scoring, manipulation)
Risque élevé : Exigences strictes (transparence, surveillance humaine)
Risque limité : Obligations de transparence
Risque minimal : Pas de restrictions
Documentation requise
Évaluations conformité
Amendes : jusqu'à 7% chiffre affaires mondial ou €35M
Roadmap compliance pour votre organisation
Protection données personnelles
Right to explanation
Data minimization
Privacy by design
Module 2
Frameworks de Gouvernance IA
Frameworks de Gouvernance IA
1h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Structure du standard
Requirements et guidelines
Risk-based approach
Continuous improvement cycle
Certification process
4 fonctions : Govern, Map, Measure, Manage
Risk identification et assessment
Mitigation strategies
Monitoring et adaptation
Fairness (équité)
Transparency (transparence)
Accountability (responsabilité)
Privacy (confidentialité)
Safety & Security (sûreté et sécurité)
Explainability (explicabilité)
Finance : Basel III, MiFID II, algorithmic trading
Santé : MDR, patient safety, clinical validation
Recrutement : non-discrimination, equal opportunity
Module 3
Risk Management et Éthique
Risk Management et Éthique
1h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Risques techniques : errors, failures, adversarial attacks
Risques éthiques : bias, discrimination, fairness
Risques légaux : liability, compliance, IP
Risques réputationnels : trust, brand damage
Risques opérationnels : dépendance, vendor lock-in
Types de biais : données, algorithme, déploiement
Measurement : disparate impact, equalized odds
Mitigation techniques
Fairness metrics et trade-offs
Black box vs interpretable models
LIME, SHAP, attention mechanisms
Right to explanation (GDPR)
Documentation et disclosure
Human-in-the-loop (HITL)
Human-on-the-loop (HOTL)
Human-in-command (HIC)
Override mechanisms
Module 4
Implémenter la Gouvernance IA
Implémenter la Gouvernance IA
1h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
AI Ethics Committee : composition et mandats
Chief AI Officer (CAIO) role
AI Governance Council
Cross-functional teams (legal, tech, business, ethics)
AI Inventory : register tous vos systèmes IA
Risk assessments (DPIA, AIRA)
Model Cards et Datasheets
Audit trails et version control
Incident response plans
Development : requirements, design, testing
Deployment : validation, monitoring, rollback
Operation : performance tracking, retraining
Retirement : decommissioning, data retention
Continuous monitoring KPIs
Bias detection en production
Performance degradation
Regular audits (internal, external)
Compliance reviews
AI literacy programs
Ethics training
Responsible AI champions
Incident reporting culture