Formation Intégrer les principes éthiques de l'IA en entreprise

Programme de la formation
Intégrer les principes éthiques de l'IA en entreprise

• Introduction : Enjeux de l'IA éthique

  - Définition et risques de l'IA non éthique (biais, discrimination, opacité)
  - Cadre réglementaire émergent : L'IA Act européen et autres initiatives
  - Opportunités et bénéfices de l'IA responsable pour l'entreprise
  - Études de cas introductives d'IA réussies et problématiques

• Les Fondamentaux de l'éthique de l'IA

  - Principes éthiques clés : équité, transparence, responsabilité, non-malfaisance
  - Concepts de biais algorithmique et méthodes de détection
  - L'explicabilité et l'interprétabilité (XAI) des modèles d'IA
  - Protection des données personnelles et IA (RGPD, privacy-by-design)

• Analyse d'impact des systèmes d'IA (AIIA)

  - Méthodologies d'identification et d'évaluation des risques éthiques et sociétaux
  - Démarches d'audit et de due diligence de projet IA
  - Cartographie des parties prenantes et de leurs attentes
  - Élaboration de plans d'atténuation des risques

• Gouvernance et Stratégie IA Éthique en Entreprise

  - Rôle du Comité d'éthique IA et de l'éthicien IA
  - Définition de politiques internes et codes de conduite IA
  - Intégration de l'éthique dans le cycle de vie du projet IA (MLOps éthique)
  - Bonnes pratiques de contractualisation et partenariats IA

• Transparence et Responsabilité dans le Développement IA

  - Documentation des algorithmes et des jeux de données
  - Mise en place de mécanismes de redevabilité
  - Traçabilité et auditabilité des décisions prises par l'IA
  - Communication responsable autour des capacités et limites de l'IA

• Gestion des Biais et des Données Sensibles

  - Techniques avancées de débiaisement des modèles et des données
  - Gérer les données sensibles et leur anonymisation/pseudonymisation
  - Évaluation statistique de l'équité des modèles
  - Cadres pour l'utilisation éthique des données massives

• Cadre Juridique et Réglementaire de l'IA

  - Approfondissement de l'IA Act Européen et ses implications concrètes
  - Réglementations sectorielles spécifiques à l'IA (santé, finance, RH)
  - Responsabilité civile et pénale en cas de dysfonctionnement IA
  - Veille réglementaire et anticipation des évolutions légales

• Mise en Œuvre et Future de l'IA Éthique

  - Déploiement d'un cadre de gouvernance IA éthique (outils et processus)
  - Sensibilisation et formation des équipes aux enjeux éthiques
  - Études de cas avancées et retours d'expérience d'entreprises
  - Tendances futures de l'IA responsable et l'IA générative éthique