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Plan du cours
Introduction
Module 1: Fondements de l'intelligence artificielle
- Définit l'IA et le machine learning, présente un aperçu des différents types de systèmes d'IA et leurs cas d'utilisation, et positionne les modèles d'IA dans le 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'évolution de l'IA dans le contexte des sciences des données.
Module 2: Impacts de l'IA sur les personnes et principes de gouvernance responsable
- Détaille 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 directives 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 intersections clés du RGPD.
- Décrire et expliquer la réforme des responsabilités.
Module 4: Mise en œuvre de la gouvernance responsable de l'IA et gestion des risques
- Explique comment les principaux parties prenantes de l'IA collaborent dans une approche par niveaux pour gérer les risques liés à l'IA tout en reconnaissant les bénéfices sociaux potentiels des systèmes d'IA. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Décrire et expliquer les exigences de la loi sur l'IA de l'UE.
- Décrire et expliquer d'autres lois mondiales émergentes.
- Décrire et expliquer les similitudes et différences entre les principaux cadres et normes de gestion des risques.
Module 5: Mise en œuvre de projets et systèmes d'IA
- Détaille la cartographie, la planification et l'étendue des projets d'IA, le test et la validation des systèmes d'IA lors du développement, et la gestion et surveillance 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 s'appliquant aux systèmes d'IA
- Fait un tour d'horizon des lois existantes qui régissent l'utilisation de l'IA, détaille les intersections clés du RGPD, et fournit une prise de conscience de la réforme des responsabilités. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Assurer l'interopérabilité de la gestion des risques liés à l'IA avec les 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 lors du développement.
- Gérer et surveiller les systèmes d'IA après leur déploiement.
Module 7: Lois et normes existantes et émergentes liées à l'IA
- Décrit les lois spécifiques à l'IA au niveau mondial et les principaux cadres et normes qui illustrent comment les systèmes d'IA peuvent être gérés de manière responsable. À la fin de ce module, vous serez capable de ;
- Acquérir une prise de conscience des problèmes juridiques.
- Acquérir une prise de conscience des préoccupations des utilisateurs.
- Acquérir une prise de conscience des 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, y compris une prise de conscience des problèmes juridiques, des préoccupations des utilisateurs et des enjeux d'audit et de responsabilité de l'IA.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
Il n'y a pas de prérequis pour ce cours.
Qui devrait se former ?
Nous devons continuer à construire et affiner les processus de gouvernance par lesquels une IA digne de confiance émergera, et investir dans les personnes qui créeront une IA éthique et responsable. Ceux qui travaillent en conformité, protection des données, sécurité, gestion des risques, droit, ressources humaines et gouvernance, ainsi que les scientifiques de données, les gestionnaires de projets d'IA, les analystes d'affaires, les propriétaires de produits d'IA, les équipes de gestion des modèles et autres doivent être prêts à relever les défis élargis liés à la gouvernance de l'IA.
Y compris tous les professionnels chargés de développer une gouvernance et une gestion des risques de l'IA dans leurs opérations, ainsi que toute personne souhaitant obtenir la certification IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).
28 Heures
