Mise en place de gouvernance IA

Découvrir les différents modèles de gouvernance (entreprise, systèmes d'information, données et intelligence artificielle).Comprendre les principales technologies d'IA et leurs usages.
Identifier les interactions entre gouvernance de l'IA, gouvernance des données et gouvernance d'entreprise.
Cartographier les risques associés aux projets d'intelligence artificielle.Analyser les risques liés aux données, aux algorithmes et aux usages.Comprendre les biais, hallucinations, discriminations et leurs impacts.Étudier les enjeux juridiques, sociaux, relationnels et de cybersécurité à travers des cas pratiques.Découvrir les principales réglementations internationales et européennes, notamment l'AI Act.Comprendre les exigences des autorités de contrôle et des normes de référence telles qu'ISO 42001.Appréhender les enjeux éthiques liés au développement et à l'utilisation de l'IA.
Élaborer une feuille de route adaptée à son organisation.Définir les rôles et responsabilités des différentes parties prenantes.Formaliser les politiques, procédures et chartes d'utilisation de l'IA.
Intégrer la gouvernance de l'IA aux dispositifs existants de gouvernance et de conformité.
Structurer et documenter les données utilisées par les systèmes d'IA.Évaluer la qualité des données et son impact sur la performance des modèles.Mettre en place des catalogues de données et d'algorithmes.Réfléchir aux opportunités et limites des données synthétiques.
Appliquer les principes d'équité, de transparence, d'inclusion et de responsabilité.Évaluer l'impact sociétal et environnemental des systèmes d'IA.Mettre en œuvre des dispositifs permettant de mesurer et de garantir le respect des principes éthiques.
Documenter et superviser les modèles d'intelligence artificielle.Améliorer leur explicabilité, leur transparence et leur robustesse.Déployer des mécanismes de validation continue et de contrôle de conformité.
Présentation des principales solutions du marché dédiées à la gestion des risques, des modèles et des usages.Intégration des outils de gouvernance dans les environnements technologiques existants.Veille sur les innovations et acteurs émergents du secteur.
Mettre en place un dispositif d'audit interne ou externe.Définir des indicateurs, tableaux de bord et méthodes de suivi.Préparer son organisation aux futures exigences de certification et de conformité.Réfléchir aux impacts de l'IA sur les organisations, les métiers et la société.Identifier les enjeux futurs liés à la prise de décision automatisée.Intégrer les ressources humaines dans la gouvernance des transformations induites par l'IA.