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Plan du cours

Introduction à l'intelligence artificielle

  • Qu'est-ce que l'IA ? Termes clés et technologies
  • Différences entre l'IA, l'apprentissage automatique (ML) et l'automatisation
  • Tendances dans l'adoption de l'IA dans le secteur public

Cas d'utilisation de l'IA dans le gouvernement

  • Prestation de services : chatbots, automatisation de documents, analyse prédictive
  • Politique et planification : modélisation, prévision, simulations
  • Exemples de sécurité publique, de santé et d'engagement des citoyens

Risques, éthique et biais en IA

  • Compréhension du biais algorithmique et de l'équité
  • Prise de décision éthique dans les systèmes d'IA
  • Transparence, responsabilisation et explicabilité

Gouvernance de l'IA et cadre réglementaire

  • Règlement européen sur l'IA (EU AI Act), RGPD, et développement réglementaire mondial
  • Stratégies nationales d'IA et cadres de gouvernance
  • Confiance du public et considérations d'impact sur les citoyens

Stratégies d'acquisition et de mise en œuvre

  • Ce que les leaders doivent savoir avant d'investir dans l'IA
  • Évaluation des fournisseurs, des projets pilotes et des partenariats
  • Collaboration inter-agences et préparation des infrastructures de données

Planification stratégique pour l'adoption de l'IA

  • Renforcement de la littératie en IA au sein de l'organisation et création d'équipes transversales
  • Alignement des initiatives d'IA avec les résultats stratégiques
  • Élaboration d'une feuille de route pour l'adoption de l'IA au sein d'un ministère ou d'une agence

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance des opérations du secteur public et des cadres politiques
  • Intérêt pour l'exploitation des technologies émergentes dans l'intérêt public
  • Aucune connaissance technique préalable en IA requise

Public cible

  • Administrateurs supérieurs
  • Ministres et cadres gouvernementaux
  • Conseillers en politiques et stratèges du secteur public
 7 Heures

Nombre de participants


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