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Plan du cours
Fondamentaux : le Règlement européen sur l'IA pour les équipes techniques
- Obligations et terminologie pertinentes pour les développeurs et les opérateurs
- Compréhension des pratiques interdites en vertu de l'article 4 d'un point de vue technique
- Mapping des exigences légales aux contrôles d'ingénierie
Cycle de vie du développement sécurisé et conforme
- Structure du référentiel et politique en tant que code pour les projets IA
- Revue de code et vérifications statiques automatisées pour les motifs risqués
- Gestion des dépendances et de la chaîne d'approvisionnement pour les composants de modèle
Conception de pipeline CI/CD pour la conformité
- Étapes du pipeline : build, test, validation, package, deploy
- Intégration de portes de gouvernance et de vérifications automatiques des politiques
- Immuabilité des artefacts et traçabilité de l'origine
Tests de modèles, validation et vérifications de sécurité
- Tests de validation des données et de détection des biais
- Tests de performance, de robustesse et de résistance aux attaques adversariales
- Critères d'acceptation automatisés et rapports de test
Registre de modèles, versioning et traçabilité
- Utilisation de MLflow ou d'outils équivalents pour la lignée et les métadonnées des modèles
- Versioning des modèles et des jeux de données pour la reproductibilité
- Enregistrement de la traçabilité et production d'artefacts prêts pour l'audit
Contrôles en temps d'exécution, surveillance et observabilité
- Instrumentation pour la journalisation des entrées, sorties et décisions
- Surveillance de la dérive des modèles, de la dérive des données et des métriques de performance
- Alertes, rollback automatisé et déploiements canaris
Sécurité, contrôle d'accès et protection des données
- Principes du moindre privilège IAM pour les environnements d'entraînement et de service des modèles
- Protection des données d'entraînement et d'inférence au repos et en transit
- Gestion des secrets et pratiques de configuration sécurisée
Traçabilité et collecte de preuves
- Génération de logs lisibles par machine et de résumés lisibles par l'homme
- Emballage des preuves pour les évaluations de conformité et les audits
- Politiques de rétention et stockage sécurisé des artefacts de conformité
Réponse aux incidents, reporting et remédiation
- Détection des pratiques interdites suspectées ou des incidents de sécurité
- Étapes techniques pour le confinement, le rollback et l'atténuation
- Préparation des rapports techniques pour la gouvernance et les régulateurs
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des workflows de développement et de déploiement de logiciels
- De l'expérience avec la conteneurisation et les concepts de base de Kubernetes
- Une familiarité avec le contrôle de version basé sur Git et les pratiques CI/CD
Public cible
- Développeurs construisant ou maintenant des composants IA
- Ingénieurs DevOps et plateforme responsables du déploiement
- Administrateurs gérant l'infrastructure et les environnements d'exécution
14 Heures