Identification des risques liés à l’IA

• Savoir reconnaître et catégoriser les risques liés à l’usage de l’IA
• Comprendre les implications légales, éthiques, opérationnelles et humaines
• Acquérir des méthodes et outils pour évaluer, prévenir et réduire ces risques

1. Introduction à l’IA et contexte métier

• Comprendre ce qu’est l’Intelligence Artificielle
• Panorama des usages de l’IA dans différents secteurs (finance, santé, industrie, services)

2. Cadre réglementaire et conformité

• Aperçu des obligations légales et réglementations émergentes (projet de Règlement Européen sur l’IA, RGPD, normes ISO)
• Risques liés à la non-conformité (sanctions, amendes, perte de confiance)

3. Risques opérationnels et techniques

• Risques liés à la qualité des données (données incomplètes ou obsolètes)
• Dysfonctionnements des modèles d’IA (erreurs de prédiction, manque d’explicabilité)
• Dépendance technologique et vulnérabilité face aux cyberattaques ou pannes

4. Risques éthiques et réputationnels

• Biais algorithmiques et discriminations involontaires
• Impact sur la réputation de l’entreprise (perte de confiance client, bad buzz)
• Questions d’acceptabilité sociale et de responsabilité envers les parties prenantes

5. Risques humains et organisationnels

• Résistance au changement, manque de compétences internes en IA
• Impacts sur l’emploi, redistribution des rôles et reconversion des talents

6. Outils et bonnes pratiques pour identifier et gérer les risques

• Cartographier les risques et créer un registre spécifique à l’IA
• Méthodologies d’audit interne, d’évaluation d’impact (Data Protection Impact Assessment, Ethical Impact Assessment)
• Intégration de ces analyses dans une démarche globale de Risk Management et de Continuité d’Activité
• Mise en place de processus internes de veille réglementaire et de conformité
• Gouvernance de l’IA : définir les responsabilités, lignes hiérarchiques et référents internes

7. Études de cas et ateliers pratiques

• Analyse de scénarios réels : échecs notoires de projets IA (biais reconnus, non-conformité légale)
• Mise en situation : identifier les risques sur un cas fictif et proposer des stratégies de mitigation
• Échanges de bonnes pratiques entre participants

La pédagogie Ia Sens s’articule autour d’une approche concrète et collaborative pour permettre aux apprenants de maitriser les enjeux opérationnels et stratégiques de leur métier :

• Un expert IA et une équipe pédagogique au coté de l’apprenant pour l’accompagner toute au long de sa formation.
• Alternance de partages d’expertises, d’échanges et de mises en pratique grâce à de nombreux exercices individuels ou collectifs.
• Etudes de cas et cas pratiques rythment cette formation.
• Un support de formation présentant l’essentiel des apprentissages et intégrant des éléments d’approfondissement.

Les apprenants ont un QCM à remplir à la fin de chaque atelier, venant valider l’atteinte des objectifs définis en amont de la formation et donnant lieu à la remise d’un certificat IASens.

• Un intervenant Expert et reconnu
• Des formations 100% dédiées à l’IA
• Un cadre inspirant et propice aux échanges
• L’opportunité de se créer un réseau et de devenir un Alumni IA sens
• La remise d’un certificat IA sens