Gouverner l'intelligence artificielle : de la stratégie à la maturité

Durée

1,00 jour(s)

Langue(s) de prestation

Prochaine session

Qui organise cette formation ?

Créé en 1986, l'AFGES est aujourd'hui un acteur majeur de la formation banque, finance, assurance en France et au Luxembourg. Nous intervenons pour les plus grands acteurs (BCEE, Banque de France, BNPP - BGL, Natixis, Foyer, SGBT, Raiffeisen, …) sur les thématiques AML, IFRS 17, IFRS 9, IDD, GDPR, MIFID, Contrôle interne, Bâle 3, Solvency 2,...

À qui s'adresse la formation?

DSI, RSSI,
Responsables conformité,
Data Officers, responsables risques,
Auditeurs internes,
Membres de comités IA,
Décideurs stratégiques

Prérequis

Connaissance du métier de l’audit ou du contrôle permanent

Objectifs

Comprendre les piliers de la gouvernance de l’IA dans un contexte réglementaire et éthique international.
Identifier les risques stratégiques liés à l’usage de l’IA dans l’organisation.
Construire un cadre de gouvernance IA aligné sur les attentes du EU AI Act, ISO/IEC 42001, NIST AI RMF
Préparer une feuille de route gouvernance IA adaptée aux secteurs réglementés (finance, assurance, secteur public).

Contenu

PARTIE 1 – VULGARISATION & CADRES REGLEMENTAIRES

Slide introductif : IA explicable en 3 minutes (définitions, modèles, enjeux)
Le EU AI Act (gouvernance des systèmes IA à haut risque)
ISO/IEC 42001 : système de management de l’IA
NIST AI RMF : gestion organisationnelle des risques IA
AIGP Body of Knowledge : vision internationale de la gouvernance IA
Positionnement des obligations de gouvernance vs. audits technique

PARTIE 2 : GOUVERNANCE STRATEGIQUE ET STRUCTURE ORGANISATIONNELLE

Rôles et responsabilités (Comité IA, sponsors, propriétaires de modèles)
Politiques, chartes éthiques, stratégies IA d’entreprise
Gouvernance des modèles IA (cycle de vie, traçabilité, validation, retrait)
GRC appliqué à l’IA : comment intégrer IA dans l’ERM, le reporting COMEX

PARTIE 3 : SUPERVISION, TRANSPARENCE ET DOCUMENTATION

Quelles preuves de gouvernance IA ?
Documentation exigible pour les systèmes à haut risque (EU AI Act Art. 16-18)
Systèmes de revue de modèles (comités, experts, gouvernance des données)
Registre des systèmes IA (inventaire, classification, supervision)

PARTIE 4 : GOUVERNANCE ETHIQUE ET COMPOSANTE HUMAINE

Traitement des biais, des risques sociétaux, de l’inéquité
Inclusion des utilisateurs finaux et des parties prenantes
Gouvernance humaine des systèmes autonomes
Droit à l’explication, à la contestation, surveillance humaine

PARTIE 5 : SYNTHÈSE ET CONCLUSION

Synthèse de la journée.
Évaluation de la formation.

Méthodes pédagogiques

Documentation en power point.
Alternance d’illustrations et d’exercices pratiques.
QCU, Vrai/Faux, questions/réponses pour vérifier, réviser et confirmer les acquis.
Synthèses.