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Plan du cours
IA dans l'entreprise : perspectives stratégiques et juridiques
- Adoption de l'IA dans les fonctions clés du business : opportunités et risques
- Responsabilité des dirigeants dans la gouvernance de l'IA
- Systèmes d'IA à haut risque et exposition organisationnelle
Classification du risque en IA et paysage réglementaire mondial
- Règlement EU sur l'IA : niveaux de risque, exigences, sanctions
- Ordre exécutif des États-Unis sur l'IA et nouvelles règles fédérales/états
- Conformité en matière d'IA dans GDPR, HIPAA et autres cadres
- Aperçu de ISO/IEC 42001, NIST AI RMF, Principes IA de l'OCDE
Sécurité et surveillance des systèmes d'IA
- Posture en matière de sécurité de l'IA : menaces, vulnérabilités et mesures de protection
- Gestion des incidents et notification des violations dans les flux de travail pilotés par l'IA
- Contrôle et traçabilité des entrées du modèle, décisions et sorties
Achat responsable d'IA et gestion du risque fournisseur
- Due diligence lors de l'acquisition d'outils IA (y compris LLMs et API)
- Éléments clés des contrats : propriété des données, explicabilité du modèle, SLA
- Évaluation des revendications fournisseur : atténuation des biais, garanties de confidentialité, sécurité
Cadres de gouvernance internes Go et contrôles organisationnels
- Création de politiques d'utilisation de l'IA à travers les départements
- Comités éthiques, commissions de révision des risques et surveillance transversale
- Formation, documentation et intégration de la conformité
Évaluation et scénarios de risque Use Case
- Évaluation des cas d'utilisation à forte incidence (par exemple, le tri dans les RH, la notation financière, les bots du service client)
- Outils et modèles pour l'évaluation des risques en IA
- Scénarios : désalignement, dérive, hallucination, discrimination
Tendances émergentes et considérations futures
- Anticipation de l'évolution réglementaire et de la convergence mondiale
- Risques spécifiques à la genIA et extensions de gouvernance
- Échelonnement responsable des opérations IA dans l'entreprise
Résumé et étapes suivantes
Pré requis
- Une compréhension des cadres de risques d'entreprise, juridiques ou technologiques
- Expérience en leadership exécutif, cybersécurité ou surveillance de la conformité
- Aucune connaissance technique préalable du développement AI n'est requise
Public cible
- Directeurs de la sécurité de l'information (DSI)
- Conseillers juridiques et responsables de la conformité
- Directeurs technologiques (CTO)
14 Heures