Description
AI Governance, Ethics & Responsible AI for Organizations
L’intelligence artificielle transforme en profondeur les organisations, mais soulève des enjeux critiques : biais algorithmiques, opacité des décisions, protection des données, responsabilité juridique et impact sociétal. Cette formation de 3 jours offre un cadre opérationnel pour déployer l’IA de manière éthique, transparente et conforme aux réglementations émergentes (comme l’AI Act européen). Elle combine principes éthiques, bonnes pratiques de gouvernance et outils concrets pour piloter des projets d’IA responsables, du cahier des charges à la mise en production.
21 h / 3 jours
Certification
Présentiel
Objectifs de la formation
Mettre en place une gouvernance robuste de l’IA au sein de l’organisation, fondée sur l’éthique, la conformité et la création de valeur durable.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les risques éthiques, juridiques et opérationnels liés à l’IA ;
- Appliquer les principes de l’IA responsable (équité, transparence, traçabilité, responsabilité) ;
- Mettre en œuvre une gouvernance adaptée selon le niveau de risque (inspirée de l’AI Act) ;
- Intégrer des contrôles éthiques et techniques dans le cycle de vie des projets d’IA ;
- Animer une démarche organisationnelle autour de l’IA responsable (rôles, comités, politiques).
A qui s’adresse cette formation?
Cette formation s’adresse à :
- Chefs de projet IA, data scientists, chefs de produit
- Responsables conformité, DPO, RSSI, gestion des risques
- Managers, sponsors et membres de comités de direction
- Consultants en transformation digitale ou éthique technologique
- Fonctionnaires impliqués dans la régulation ou l’usage de l’IA dans le secteur public
Bac+ 3
3 ans d’expérience
Programme détaillé
Fondements de l’IA responsable et cadre réglementaire
- Enjeux sociétaux, éthiques et juridiques de l’IA (biais, discrimination, surveillance, autonomie)
- Principes clés de l’IA responsable : équité, explicabilité, robustesse, respect de la vie privée
- Vue d’ensemble de l’AI Act européen et autres cadres (OCDE, ISO/IEC 24027, lignes directrices CNIL, etc.)
- Classification des systèmes d’IA par niveau de risque
- Cartographie des parties prenantes et impacts potentiels
Gouvernance opérationnelle et intégration dans les projets
- Rôles et responsabilités : comité d’éthique IA, DPO, équipes métiers, data scientists
- Politique organisationnelle d’IA responsable : charte, principes, engagements
- Intégration de l’éthique dans le cycle de vie de l’IA (exigences, conception, test, déploiement)
- Outils pratiques : checklists d’évaluation d’impact éthique, audits d’algorithmes, registres de traitement
- Gestion des fournisseurs et de l’IA tierce (modèles externes, API, SaaS)
Mise en œuvre, culture et avenir de l’IA responsable
- Atelier : évaluation éthique d’un cas réel (recrutement automatisé, scoring client, etc.)
- Communication transparente : documentation utilisateur, droits des personnes concernées
- Indicateurs de suivi et amélioration continue
- Construire une culture de la responsabilité autour de l’IA dans l’organisation
- Tendances futures : IA générative, deepfakes, régulation mondiale
- Plan d’action personnalisé : premiers pas vers une gouvernance de l’IA dans votre contexte
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