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 situe les modèles d'IA dans un contexte socio-culturel plus large. À la fin de ce module, vous serez en mesure 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 de la science des données.
Module 2 : Impacts de l'IA sur les personnes et principes d'une IA responsable
- Expose les risques et préjudices principaux posés par les systèmes d'IA, les caractéristiques des systèmes d'IA dignes de confiance, ainsi que les principes essentiels à une IA responsable et éthique. À la fin de ce module, vous serez en mesure de :
- Décrire et expliquer les risques et préjudices principaux posés par les systèmes d'IA.
- Décrire et expliquer les caractéristiques des systèmes d'IA dignes de confiance.
Module 3 : Cycle de vie du développement de l'IA
- Décrit le cycle de vie du développement de l'IA et le contexte large dans lequel les risques liés à l'IA sont gérés. À la fin de ce module, vous serez en mesure de :
- Décrire et expliquer les similitudes et les différences entre les orientations éthiques existantes et émergentes concernant l'IA.
- Décrire et expliquer les lois actuelles qui interagissent avec l'utilisation de l'IA.
- Décrire et expliquer les intersections clés avec le RGPD.
- Décrire et expliquer la réforme de la responsabilité.
Module 4 : Mise en œuvre de la gouvernance responsable de l'IA et de la gestion des risques
- Explique comment les principaux acteurs de l'IA collaborent selon une approche en couches pour gérer les risques liés à l'IA tout en reconnaissant les bénéfices sociétaux potentiels des systèmes d'IA. À la fin de ce module, vous serez en mesure de :
- Décrire et expliquer les exigences de la Loi européenne sur l'IA.
- Décrire et expliquer d'autres lois mondiales émergentes.
- Décrire et expliquer les similitudes et les différences entre les principaux cadres et normes de gestion des risques.
Module 5 : Mise en œuvre de projets et systèmes d'IA
- Présente la cartographie, la planification et le cadrage des projets d'IA, les tests et la validation des systèmes d'IA pendant le développement, ainsi que la gestion et la surveillance des systèmes d'IA après le déploiement. À la fin de ce module, vous serez en mesure de :
- Décrire et expliquer les étapes clés de la phase de planification du système d'IA.
- Décrire et expliquer les étapes clés de la phase de conception du système d'IA.
- Décrire et expliquer les étapes clés de la phase de développement du système d'IA.
- Décrire et expliquer les étapes clés de la phase de mise en œuvre du système d'IA.
Module 6 : Lois actuelles applicables aux systèmes d'IA
- Examine les lois existantes qui régissent l'utilisation de l'IA, décrit les intersections clés avec le RGPD et sensibilise à la réforme de la responsabilité. À la fin de ce module, vous serez en mesure de :
- Assurer l'interopérabilité de la gestion des risques liés à l'IA avec d'autres stratégies de risques opérationnels.
- Intégrer les principes de gouvernance de l'IA dans l'entreprise.
- Établir une infrastructure de gouvernance de l'IA.
- Cartographier, planifier et cadrer le projet d'IA.
- Tester et valider le système d'IA pendant le développement.
- Gérer et surveiller les systèmes d'IA après le déploiement.
Module 7 : Lois et normes existantes et émergentes en matière d'IA
- Décrit les lois mondiales spécifiques à l'IA ainsi que les principaux cadres et normes illustrant comment les systèmes d'IA peuvent être gouvernés de manière responsable. À la fin de ce module, vous serez en mesure de :
- Acquérir une sensibilisation aux enjeux juridiques.
- Acquérir une sensibilisation aux préoccupations des utilisateurs.
- Acquérir une sensibilisation aux enjeux d'audit et de responsabilité de l'IA.
Module 8 : Enjeux et préoccupations actuels liés à l'IA
- Présente les discussions et idées actuelles sur la gouvernance de l'IA, incluant une sensibilisation aux enjeux juridiques, aux préoccupations des utilisateurs et aux questions d'audit et de responsabilité de l'IA.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
Aucune prérequis n'est exigé pour suivre ce cours.
Qui devrait suivre cette formation ?
Nous devons continuer à construire et à affiner les processus de gouvernance permettant l'émergence d'une IA digne de confiance, et investir dans les personnes qui développeront une IA éthique et responsable. Ceux qui œuvrent dans les domaines de la conformité, de la protection des données, de la sécurité, de la gestion des risques, du juridique, des ressources humaines et de la gouvernance, ainsi que les data scientists, chefs de projet IA, analystes d'affaires, propriétaires de produits IA, équipes de MLOps et autres, doivent être préparés à relever les enjeux élargis liés à la gouvernance de l'IA.
Cela inclut tout professionnel chargé de développer la gouvernance et la gestion des risques de l'IA dans ses activités, ainsi que toute personne poursuivant la certification IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).
