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Durée 14 heures
Plan du cours
Les changements lorsque les décisions deviennent pilotées par des modèles
- Passage des règles et du jugement humain à des options notées
- Vitesse et échelle de l’action automatisée
- Nouveaux modes d’échec et lacunes de responsabilité
Inventaire des décisions et classification des risques
- Catalogage des décisions automatisées
- Impact, réversibilité et parties concernées
- Niveaux de risque et attentes en matière de contrôle
- Responsabilité pour chaque classe de décision
Responsabilité et supervision humaine
- Revue humaine significative vs nominale
- Seuils d’autonomie comme décisions de gouvernance
- Voies d’escalade et délais de réponse
- Responsable compteable et approbation
Enregistrements décisionnels et explicabilité
- Contenu d’un enregistrement décisionnel défendable
- Confiance, options et conservation du contexte
- Traçabilité du modèle et des versions
- Explication d’une décision à un client ou à un régulateur
Contrôle des politiques et des limites
- Ensembles d’options approuvées et contrôle des changements
- Gouvernance des seuils et revue périodique
- Décisions interdites et arrêts d’urgence
- Politiques sous forme de code aux côtés de la sortie du modèle
Attentes réglementaires
- Obligations de la Loi européenne sur l’IA pour les systèmes de décision
- Règles sectorielles en finance, assurance et santé
- Protection des données et droits liés aux décisions automatisées
- Documentation et preuves de conformité
Risque lié aux fournisseurs, licences et provenance
- API de décision hébergées vs poids ouverts
- Conditions de licence pour les modèles dérivés et intégrés
- Dépendance au fournisseur et risque d’abandon
- Intégrité des poids et verrouillage des versions
Biais, équité et surveillance des résultats
- Disparités de résultats entre les groupes
- Variables proxy et cadrage des options
- Signaux d’appels et de réclamations
- Revue périodique de l’équité
Réponse aux incidents pour les mauvaises décisions
- Détection de l’erreur décisionnelle systématique
- Contenement et suspension de l’autonomie
- Remédiation et indemnisation des clients
- Cause racine et mise à jour des contrôles
Revue d’assurance d’une couche décisionnelle
- Preuves que l’auditeur doit exiger
- Tests d’exactitude et de calibrage des affirmations
- Échantillonnage des décisions et des substitutions
- Signalement des constatations au conseil d’administration
Pré requis
- Connaissance des projets IA ou d’automatisation dans un contexte d’entreprise.
- Compréhension des processus de risque, de conformité ou d’audit.
- Aucune expérience en programmation requise.
Public cible
- Responsables des risques, de la conformité et des risques liés aux modèles
- Auditeurs internes examinant les décisions automatisées
- Responsables de la gouvernance IA et de la protection des données
- Propriétaires de produit responsables des flux de travail automatisés
- Architectes concevant la supervision dans les systèmes d’agents