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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 place les modèles d'IA dans un 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'IA et l'évolution des sciences des données.
Module 2 : Impacts de l'IA sur les personnes et principes de gouvernance responsable de l'IA
- Décrit les risques et dommages majeurs posés par les systèmes d'IA, les caractéristiques des systèmes d'IA dignes de confiance, et les principes essentiels à une IA responsable et éthique. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Décrire et expliquer les risques et dommages majeurs posés par les systèmes d'IA.
- Décrire et expliquer les caractéristiques des systèmes d'IA dignes de confiance.
Module 3 : Cycle de développement de l'IA
- Décrit le cycle de développement de l'IA et le contexte plus large dans lequel les risques liés à l'IA sont gérés. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Décrire et expliquer les similitudes et différences entre les orientations 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 de convergence clés du 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 parties prenantes de l'IA collaborent dans une approche en couches pour gérer les risques liés à l'IA tout en reconnaissant les bénéfices potentiels de la société des systèmes d'IA. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Décrire et expliquer les exigences du règlement AI de l'UE.
- Décrire et expliquer d'autres lois mondiales émergentes.
- Décrire et expliquer les similitudes et différences entre les principaux cadres de gestion des risques et normes.
Module 5 : Mise en œuvre de projets et systèmes d'IA
- Décrit la cartographie, la planification et l'étendue des projets d'IA, le test et la validation des systèmes d'IA pendant le développement, ainsi que 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 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
- Fait un inventaire des lois existantes qui régissent l'utilisation de l'IA, décrit les points de convergence clés du RGPD, et fournit une prise de conscience de la réforme de la responsabilité. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Assurer l'interopérabilité de la gestion des risques liés à l'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 la portée 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 de l'IA
- Décrit les lois spécifiques à l'IA à l'échelle mondiale 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 ;
- Prendre conscience des problématiques juridiques.
- Prendre conscience des préoccupations des utilisateurs.
- Prendre conscience des enjeux d'audit et de responsabilité de l'IA.
Module 8 : Enjeux et préoccupations actuels de l'IA
- Présente les discussions et idées actuelles sur la gouvernance de l'IA, y compris une prise de conscience des problématiques juridiques, des préoccupations des utilisateurs, et des enjeux d'audit et de responsabilité de l'IA.
Résumé et prochaine étape
Pré requis
Il n'y a pas de prérequis pour ce cours.
Qui devrait suivre la formation ?
Nous devons continuer à construire et affiner les processus de gouvernance grâce auxquels une IA digne de confiance émergera, et investir dans les personnes qui construiront des IA éthiques et responsables. Cela concerne ceux qui travaillent en conformité, protection de la vie privée, sécurité, gestion des risques, droit, RH et gouvernance, ainsi que les scientifiques des données, managers de projets d'IA, analystes d'affaires, propriétaires de produits IA, équipes de modèle ops et autres qui doivent être prêts à relever les enjeux étendus de la gouvernance de l'IA.
Cela inclut tous les professionnels chargés de développer la gouvernance et la gestion des risques liés à l'IA dans leurs opérations, ainsi que toute personne souhaitant obtenir la certification IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).
28 heures
