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Plan du cours

Comprendre l'IA et l'apprentissage automatique

  • Qu'est-ce que l'IA et comment est-elle définie ?
  • L'apprentissage automatique en tant que sous-ensemble de l'IA
  • Types d'IA : faible, forte, générative, supervisée, non supervisée

L'IA en pratique au sein de l'organisation

  • Où l'IA/ML existe-elle actuellement dans les fonctions commerciales ?
  • Automatisation, support à la décision, service client et analytique
  • Cas d'utilisation en RH, finance, opérations et conformité

Défis courants de la gouvernance

  • Conflits avec les principes de protection des données
  • Licéité, équité et transparence dans la prise de décision automatisée
  • Exactitude, minimisation des données et limitations de conservation

Fondements de la gestion de l'information et des données

  • Gestion de l'information et des archives dans les contextes d'IA
  • L'importance des métadonnées et des journaux d'audit
  • Maintenir la qualité et l'intégrité des données pour les ensembles d'entraînement

Aborder les défis de la gouvernance de l'information

  • Concevoir des contrôles de gouvernance pour les pipelines d'IA/ML
  • Supervision humaine et explicabilité
  • Constituer des équipes transversales de gouvernance

Réaliser des analyses d'impact sur la protection des données (AIPD) pour l'IA/ML

  • Exigence légale et objectif des AIPD
  • Étapes pour évaluer les implémentations proposées d'IA/ML
  • Documenter les évaluations des risques, les mesures d'atténuation et les justifications

Cadres de gouvernance et gestion des risques

  • Vue d'ensemble des cadres de gouvernance spécifiques à l'IA
  • Approches de l'ISO, du NIST, de l'ICO et de l'OCDE
  • Registres des risques et documentation des politiques

Culture, intégration et cadres connexes

  • Intégrer une culture d'utilisation responsable de l'IA
  • Relier la gouvernance de l'IA à la cybersécurité, à l'éthique et aux politiques ESG
  • Amélioration continue et surveillance

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des politiques de gouvernance de l'information organisationnelles
  • Familiarité avec les réglementations en matière de protection des données ou de confidentialité
  • Une certaine exposition aux concepts de l'IA ou de l'apprentissage automatique est utile

Public cible

  • Professionnels de la gouvernance de l'information
  • Délégués à la protection des données et responsables de la conformité
  • Responsables de la transformation numérique ou de la gouvernance IT
 7 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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