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Plan du cours
Introduction to Responsible AI with Mistral
- Principes de l'IA responsable
- Fonctionnalités et roadmap d'entreprise de Mistral
- Pilotes de conformité et régulations mondiales
Confidentialité et protection des données
- T techniques d'anonymisation et de pseudonymisation
- Cryptage au repos et en transit
- Gestion de l'accès aux données et minimisation des risques
Stratégies de résidence des données
- Options d'hébergement régionales
- Déploiements sur site vs dans le cloud
- Modèles hybrides de résidence
Contrôles et intégrations d'entreprise
- Contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC)
- Authentification unique (SSO) et gestion des identités
- Intégration avec les systèmes IT d'entreprise
Auditabilité et gouvernance
- Mise en place de journaux d'audit et de surveillance
- Livres blancs de gouvernance pour les systèmes IA
- Procédures de réponse aux incidents et workflows d'escalade
Options de fournisseurs et modèles de déploiement
- Comparaison entre l'hébergement autonome et les services gérés par Mistral
- Évaluation des assurances de conformité des fournisseurs
- Tensions entre coûts, performances et réglementations
Études de cas et perspectives futures
- Exemples d'industries réglementées
- Régulations émergentes et tendances de conformité
- Préparation aux normes d'IA d'entreprise en évolution
Synthèse et étapes suivantes
Pré requis
- Une compréhension des systèmes informatiques d'entreprise
- Une expérience en gouvernance des données ou en cadres de conformité
- Une familiarité avec les réglementations en matière de sécurité et de confidentialité
Audience
- Chefs de la conformité
- Architectes de la sécurité
- Intervenants juridiques et opérationnels
14 Heures