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Durée 14 heures
Plan du cours
Fondations : Le Règlement européen sur l'IA pour les équipes techniques
- Obligations et terminologie pertinentes pour les développeurs et les opérateurs
- Comprendre les pratiques interdites au titre de l'article 4 sous un angle technique
- Correspondance entre les exigences légales et les contrôles d'ingénierie
Cycle de vie de développement sécurisé et conforme
- Structure des dépôts et politique en code pour les projets d'IA
- Revue de code et vérifications statiques automatisées pour les motifs à risque
- Gestion des dépendances et de la chaîne d'approvisionnement pour les composants de modèles
Conception de pipelines CI/CD pour la conformité
- Étapes du pipeline : construction, test, validation, paquetage, déploiement
- Intégration des portes de gouvernance et des vérifications de politique automatisées
- Immortalité des artefacts et suivi de la provenance
Test, validation et vérifications de sécurité des modèles
- Validation des données et tests de détection des biais
- Tests de performance, de robustesse et de résilience face aux attaques adverses
- Critères d'acceptation automatisés et rapports de tests
Registre de modèles, gestion des versions et provenance
- Utilisation de MLflow ou d'un outil équivalent pour la lignée et les métadonnées des modèles
- Gestion des versions des modèles et des ensembles de données pour la reproductibilité
- Enregistrement de la provenance et production d'artefacts prêts pour l'audit
Contrôles d'exécution, surveillance et observabilité
- Instrumentation pour la journalisation des entrées, des sorties et des décisions
- Surveillance de la dérive des modèles, de la dérive des données et des indicateurs de performance
- Alertes, retour arrière automatisé et déploiements canary
Sécurité, contrôle d'accès et protection des données
- IAM à privilèges minimaux pour les environnements d'entraînement et de service des modèles
- Protection des données d'entraînement et de déduction au repos et en transit
- Gestion des secrets et pratiques de configuration sécurisée
Auditabilité et collecte de preuves
- Génération de journaux lisibles par machine et de résumés lisibles par des humains
- Paquetage des preuves pour les évaluations de conformité et les audits
- Politiques de conservation et stockage sécurisé des artefacts de conformité
Prise en charge des incidents, rapports et remédiation
- Détection des pratiques interdites suspectes ou des incidents de sécurité
- Étapes techniques pour la confinement, le retour arrière et l'atténuation
- Préparation de rapports techniques pour la gouvernance et les régulateurs
Summary and Next Steps
Pré requis
- Compréhension des flux de travail de développement et de déploiement logiciels
- Expérience en conteneurisation et concepts de base de Kubernetes
- Connaissance de la gestion de source basée sur Git et des pratiques CI/CD
Public cible
- Développeurs construisant ou maintenant des composants d'IA
- Ingénieurs DevOps et ingénieurs de plateforme responsables du déploiement
- Administrateurs gérant les infrastructures et les environnements d'exécution