Plan du cours
Introduction
Module 1 : Fondamentaux 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 ;
- Descrire et expliquer les différences entre les types de systèmes d'IA.
- Descrire et expliquer la pile technologique de l'IA.
- Descrire et expliquer l'IA et l'évolution des sciences des données.
Module 2 : Impacts de l'IA sur les personnes et principes de l'IA responsable
- Outline les risques et dommages principaux posés par les systèmes d'IA, les caractéristiques des systèmes d'IA dignes de confiance, et les principes essentiels à l'IA responsable et éthique. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Descrire et expliquer les risques et dommages principaux posés par les systèmes d'IA.
- Descrire 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 général dans lequel les risques liés à l'IA sont gérés. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Descrire et expliquer les similitudes et différences entre les orientations éthiques existantes et émergentes sur l'IA.
- Descrire et expliquer les lois existantes qui interagissent avec l'utilisation de l'IA.
- Descrire et expliquer les intersections clés avec le RGPD.
- Descrire et expliquer la réforme de la responsabilité.
Module 4 : Mise en œuvre de la gouvernance responsable de l'IA et gestion des risques
- Explique comment les principaux acteurs de l'IA collaborent dans une approche en couches pour gérer les risques liés à l'IA tout en reconnaissant les avantages sociétaux potentiels des systèmes d'IA. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Descrire et expliquer les exigences de l'AI Act de l'UE.
- Descrire et expliquer les autres lois mondiales émergentes.
- Descrire et expliquer les similitudes et différences entre les principaux cadres et normes de gestion des risques.
Module 5 : Mise en œuvre des projets et systèmes d'IA
- Outline le mapping, la planification et le cadrage des projets d'IA, les tests et la validation des systèmes d'IA pendant le développement, et la gestion et surveillance des systèmes d'IA après le déploiement. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Descrire et expliquer les étapes clés de la phase de planification des systèmes d'IA.
- Descrire et expliquer les étapes clés de la phase de conception des systèmes d'IA.
- Descrire et expliquer les étapes clés de la phase de développement des systèmes d'IA.
- Descrire et expliquer les étapes clés de la phase de mise en œuvre des systèmes d'IA.
Module 6 : Lois actuelles applicables aux systèmes d'IA
- Étudie les lois existantes régissant l'utilisation de l'IA, outline les intersections clés avec le RGPD, et offre une 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 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 relatives à l'IA
- Décrit les lois spécifiques à l'IA à l'échelle mondiale et les principaux cadres et normes qui exemplifient comment les systèmes d'IA peuvent être gouvernés de manière responsable. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Acquérir une conscience des questions légales.
- Acquérir une conscience des préoccupations des utilisateurs.
- Acquérir une conscience des questions de vérification et de responsabilité de l'IA.
Module 8 : Questions et préoccupations actuelles de l'IA
- Présente les discussions et idées actuelles sur la gouvernance de l'IA, y compris une conscience des questions légales, des préoccupations des utilisateurs, et des questions de vérification et de responsabilité de l'IA.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
Il n'y a aucun prérequis pour ce cours.
Qui devrait suivre la formation ?
Nous devons continuer à construire et affiner les processus de gouvernance par lesquels l'IA digne de confiance émergera, et nous devons investir dans les personnes qui construiront une IA éthique et responsable. Ceux qui travaillent dans la conformité, la confidentialité, la sécurité, la gestion des risques, le juridique, les ressources humaines et la gouvernance, ainsi que les data scientists, les chefs de projet IA, les analystes métier, les propriétaires de produits IA, les équipes d'opérations de modèles et d'autres, doivent être préparés à relever les enjeux élargis liés à la gouvernance de l'IA.
Incluant tout professionnel chargé de développer la gouvernance de l'IA et la gestion des risques dans ses opérations, et toute personne poursuivant la certification IAPP Certified Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).
