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Plan du cours
Introduction
Module 1 : Fondements de l'intelligence artificielle
- Définit l'IA et l'apprentissage automatique, présente un aperçu des différents types de systèmes d'IA et de leurs cas d'utilisation, et positionne les modèles d'IA dans le contexte socio-culturel plus large. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Décrire et expliquer les différences entre les types de systèmes d'IA.
- Décrire et expliquer la pile technologique de l'IA.
- Décrire et expliquer l'évolution de l'IA et des sciences des données.
Module 2 : Les impacts de l'IA sur les individus et les principes d'une IA responsable
- Décline les risques et préjudices posés par les systèmes d'IA, les caractéristiques des systèmes d'IA fiables et les principes essentiels pour une IA éthique. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Décrire et expliquer les risques et préjudices posés par les systèmes d'IA.
- Décrire et expliquer les caractéristiques des systèmes d'IA fiables.
Module 3 : Cycle de développement de l'IA
- Décrit le cycle de développement de l'IA et le contexte général dans lequel les risques d'IA sont gérés. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Décrire et expliquer les similitudes et différences entre les directives éthiques existantes et émergentes sur l'IA.
- Décrire et expliquer les lois existantes qui interagissent avec l'utilisation de l'IA.
- Décrire et expliquer les points clés d'intersection du RGPD.
- Décrire et expliquer la réforme de responsabilité.
Module 4 : Mettre en œuvre une gouvernance responsable de l'IA et la gestion des risques
- Explique comment les principaux intervenants de l'IA collaborent dans une approche stratifiée pour gérer les risques d'IA tout en reconnaissant les bénéfices potentiels sociaux des systèmes d'IA. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Décrire et expliquer les exigences du règlement de l'UE sur l'IA.
- Décrire et expliquer d'autres lois mondiales émergentes.
- Décrire et expliquer les similitudes et différences entre les principaux cadres de gestion des risques et les normes.
Module 5 : Mettre en œuvre des projets et systèmes d'IA
- Décline la cartographie, le planification et l'enveloppe de projets d'IA, le test et la validation des systèmes d'IA pendant le développement, et la gestion et le suivi des systèmes d'IA après leur déploiement. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Décrire et expliquer les étapes clés dans la phase de planification du système d'IA.
- Décrire et expliquer les étapes clés dans la phase de conception du système d'IA.
- Décrire et expliquer les étapes clés dans la phase de développement du système d'IA.
- Décrire et expliquer les étapes clés dans la phase de mise en œuvre du système d'IA.
Module 6 : Lois actuelles applicables aux systèmes d’IA
- Décline les lois existantes qui régissent l'utilisation de l'IA, déclare les points clés d'intersection du RGPD et fournit une prise de conscience des réformes de responsabilité. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Assurer l'interopérabilité de la gestion des risques en IA avec d'autres stratégies de gestion des risques opérationnels.
- Intégrer les principes de gouvernance de l’IA dans l’entreprise.
- Établir une infrastructure de gouvernance de l'IA.
- Cartographier, planifier et définir le périmètre du projet d'IA.
- Tester et valider le système d'IA pendant le développement.
- Gérer et surveiller les systèmes d’IA après leur déploiement.
Module 7 : Lois et normes actuelles et émergentes en matière d'IA
- Décline les lois spécifiques mondiales de l'IA et les principaux cadres et normes qui illustrent comment les systèmes d’IA peuvent être gouvernés de manière responsable. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Développer une prise de conscience des questions juridiques.
- Développer une prise de conscience des préoccupations des utilisateurs.
- Développer une prise de conscience des problèmes d'audit et de responsabilité de l’IA.
Module 8 : Questions et préoccupations en cours concernant l'IA
- Décline les discussions actuelles et les idées sur la gouvernance de l’IA, y compris une prise de conscience des questions juridiques, des préoccupations des utilisateurs et des problèmes d'audit et de responsabilité de l’IA.
Récapitulation et Étapes suivantes
Pré requis
Il n'y a pas de prérequis pour ce cours.
Qui devrait suivre cette formation ?
Nous devons continuer à construire et affiner les processus de gouvernance qui permettront l'émergence d'une IA fiable et investir dans les personnes qui créeront une IA éthique et responsable. Ceux qui travaillent en conformité, confidentialité, sécurité, gestion des risques, juridique, RH et gouvernance, ainsi que les scientifiques des données, les gestionnaires de projets AI, les analystes d'affaires, les propriétaires de produits AI, les équipes Model Ops et autres doivent être prêts à relever les nouveaux défis de la gouvernance AI.
Cela comprend également tous professionnels chargés du développement de la gouvernance et gestion des risques AI dans leurs opérations, ainsi que toute personne cherchant la certification IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).
28 Heures
