Souhaitez-vous être la personne, au sein de votre organisation, capable de détecter les biais, les risques ou les non-conformités d’un système d’IA avant que cela ne devienne un problème ? Pouvez-vous répondre avec assurance à la question suivante : « Comment régissons-nous notre utilisation de l’IA ? » Seriez-vous en mesure de mettre en place le cadre d’évaluation des risques et de gouvernance dont votre organisation ne dispose pas encore ?
Aujourd'hui, toute entreprise qui utilise l'IA a besoin d'au moins une personne capable de mener à bien toutes ces tâches. Ce programme est conçu pour faire de vous cette personne.
Ce programme de 8 semaines a été conçu par Toju Duke, experte de renommée mondiale en matière d'IA responsable et de gestion des risques, et ancienne responsable du programme d'IA responsable chez Google. Elle a dirigé les processus de gouvernance pour certains des plus grands modèles d'IA de l'entreprise et forme désormais des experts en IA responsable à travers le monde.
Toju est l'auteur de deux ouvrages sur le sujet, dont le premier guide pratique consacré à l'évaluation et à la gestion des risques liés à l'IA, et il s'appuie sur cette expérience pour proposer aux participants un cadre de référence, et pas seulement un ensemble d'idées.
Les sessions sont axées sur la pratique tout au long de la formation : les participants simulent des scénarios de crise, analysent des systèmes d’IA réels afin d’y détecter d’éventuels biais cachés et des problèmes de confidentialité, corrigent un cas concret de biais de genre dans un modèle de prêt et élaborent leur propre processus d’évaluation des risques à plusieurs niveaux. Chaque semaine contribue à la mise en place d’un cadre de gouvernance de l’IA opérationnel que les participants peuvent appliquer directement au sein de leur propre organisation.
À l'issue de la formation, les participants repartent avec ce cadre en main, ainsi qu'une compréhension solide et concrète de la manière d'identifier, d'évaluer et de réduire les risques liés à l'IA. Cette formation s'adresse à toute personne travaillant à la croisée de l'éthique, de la gouvernance ou de la gestion des risques liés à l'IA, qu'il s'agisse des services juridiques, des ressources humaines, des opérations, de l'ingénierie, de la gestion de programmes et de produits, ou encore de la direction.
Date de début : mercredi 26 août 2026
Heure : 16 h 00 (heure du Royaume-Uni)
Durée de la masterclass : 60 minutes x 8 semaines
Informations pour participer : lien Zoom et informations sur le calendrier envoyés lors de la confirmation
Certificat délivré à l'issue de toutes les sessions
Nombre de participants : 10 au minimum, 30 au maximum
Pour définir les principes fondamentaux d'une IA responsable, il faut revenir aux bases et distinguer clairement les différents aspects de l'éthique de l'IA : l'IA éthique, l'IA responsable et la gouvernance de l'IA.
À l'aide d'une analogie avec les courses les yeux bandés, les participants découvriront les principes philosophiques et moraux fondamentaux qui guident le développement équitable, sûr, centré sur l’humain et durable de l’IA.
Nous passerons ensuite à une session interactive intitulée « Démasquer les oranges pourries ». Les participants auront pour mission d’identifier les « oranges pourries » (biais cachés), les « œufs cassés » (fuites de données personnelles), ainsi que les éléments entièrement remplacés (fonctionnalités toxiques involontaires) dans un modèle d’IA et un domaine donnés.
Le cours se terminera par une analyse simple des risques liés au modèle d'IA qu'ils auront choisi à l'aide d'une structure à plusieurs niveaux allant du plus critique au moins critique.
Point clé : les systèmes d'IA doivent faire l'objet d'une évaluation des risques avant que tout audit de l'IA puisse être réalisé.
Il existe plusieurs aspects importants du cycle de vie du développement du ML et de l'IA dont vous devez tenir compte, depuis l'acquisition ou le développement jusqu'au déploiement, en passant par l'utilisation, l'IA responsable et les processus de gouvernance de l'IA.
Nous analyserons en détail le cadre de l'IA responsable, qui repose sur huit piliers, et découvrirons les différents aspects liés à la sécurité de l'IA dans le cadre de son utilisation et de son adoption. Nous examinerons également des études de cas mettant en lumière les bons, les mauvais et les très mauvais côtés de l'IA, en mettant particulièrement l'accent sur les « bons » côtés.
Notre prochain objectif sera de comprendre les différents dispositifs de protection et leurs limites, en les examinant à la lumière du cadre des huit piliers.
Nous terminerons par un quiz de culture générale visant à distinguer les différents aspects de l'IA : ce qui est bon, ce qui est mauvais et ce qui est carrément moche et répugnant.
Point clé : À l'issue des évaluations des risques liés à l'IA, il convient de mettre en œuvre des stratégies d'atténuation et des mesures de protection.
La gouvernance de l'IA définit les règles précises, les mécanismes de surveillance et les contrôles internes nécessaires pour garantir la conformité juridique et la sécurité sociale des systèmes.
En nous penchant sur la loi de Moore, nous examinerons si le rythme de croissance de l’IA continue de refléter cette loi, ainsi que la nécessité de mettre en place des garanties réglementaires et éthiques. Nous ferons un bref tour d’horizon des réglementations existantes en matière d’IA à travers le monde.
Un cadre de gouvernance hautement performant repose sur cinq axes clés. Les participants prendront part à un jeu de rôle simulant une « cellule de crise dédiée à l'IA » et travailleront au sein d'un comité exécutif chargé de la conformité afin de mettre en œuvre ces cinq axes clés de la gouvernance.
Le comité de direction examinera trois applications différentes de l'IA à haut risque, en évaluant leur niveau de risque et leur conformité aux cadres réglementaires en vigueur à travers le monde.
Point clé : la gouvernance de l'IA est un élément essentiel de son adoption et nécessite une évaluation continue des risques ainsi que des cadres de conformité.
L'équité en matière d'IA exige un traitement équitable des individus et des groupes, afin de protéger les populations marginalisées ou historiquement défavorisées contre la discrimination numérique.
Pour garantir l'équité dans le domaine de l'IA générative, il est nécessaire d'adopter une approche non invasive vis-à-vis des utilisateurs humains afin d'éviter tout déclin cognitif, tout abandon et toute dépendance excessive vis-à-vis des applications d'IA.
Nous passerons en revue les différents facteurs pouvant introduire des biais dans le développement de l'IA, ainsi que l'impact de l'utilisation de l'IA sur la psyché humaine.
Dans le cadre de deux scénarios en situation réelle, les participants s'attacheront à remédier aux préjugés de genre au sein d'une société de crédit et à concevoir un cadre associant l'humain et l'IA afin de préserver les capacités cognitives et l'autonomie de l'humain.
Point clé : l'équité dans les systèmes d'IA permet d'atténuer les biais, et la diversité au sein des équipes fait partie intégrante des mesures visant à atténuer ces biais. Afin de préserver l'autonomie humaine, il convient d'adopter des cadres de collaboration entre l'humain et l'IA.
Afin de garantir que l'IA soit déployée et utilisée en toute sécurité, sans risque systémique involontaire ni défaillance en aval, quatre principes de sécurité doivent être respectés.
À l'aide de quiz de culture générale, nous organiserons une session interactive visant à comprendre le fonctionnement d'une décision automatisée complexe, ainsi que la manière dont une organisation peut appliquer les principes de transparence et d'explicabilité pour décomposer le processus décisionnel du système d'IA.
L'objectif principal est de comprendre le caractère opaque de l'IA générative et des systèmes d'IA en général, et de découvrir les différentes façons d'expliquer les résultats de chaque système à un utilisateur.
Les participants mettront ensuite en scène différents scénarios afin d'expliquer, dans un langage simple, les différentes variables aux différentes parties prenantes.
Point clé : Toutes les entreprises utilisant des systèmes d'IA doivent rendre des comptes et mettre en place des mesures de transparence, ce qui permettra d'améliorer la sécurité de l'IA.
Les coûts croissants liés à l'hyperscalabilité, à la consommation d'eau et d'énergie, ainsi que l'impact des centres de données de supercalculateurs sur les collectivités, ne cessent de s'aggraver.
La question qui préoccupe le plus la plupart des gens est de savoir comment mesurer la consommation énergétique de l'IA.
Les participants apprendront à évaluer la consommation d'eau et d'énergie liée à l'utilisation de l'IA générative.
Une session interactive sera organisée autour d'un « Dragon's Den » dédié à l'IA écologique, au cours de laquelle de nouvelles solutions commerciales basées sur l'IA et respectueuses de l'environnement seront présentées à des investisseurs engagés en faveur du développement durable : le groupe.
Nous terminerons par un aperçu des différents outils existants permettant de mesurer la consommation énergétique des modèles d'IA.
Point clé : Il est possible de réduire la consommation d'eau et d'énergie liée aux centres de données et à l'utilisation de l'IA.
Nous conclurons ce cours en faisant le point sur les différents aspects de l'IA responsable et de la gouvernance de l'IA.
Nous nous répartirons en groupes afin d'élaborer un processus de gouvernance de l'IA pour vos organisations ainsi qu'un cadre d'IA responsable pour vos équipes techniques.
Un cadre de collaboration entre l'humain et l'IA, dans lequel vos équipes occuperont une place centrale dans tous les processus métier, sera également mis en place, en mettant l'accent sur les différentes parties prenantes, qu'il s'agisse de vos clients, de vos équipes internes, des décideurs politiques ou des communautés.
À l'issue de cette formation, les participants repartiront avec un modèle solide de gouvernance de l'IA et d'IA responsable et, surtout, une compréhension approfondie des moyens de réduire les risques liés à l'IA au sein d'une organisation et pour ses utilisateurs.
Venez avec vos questions et vos défis concrets pour une séance d'une heure sans structure fixe, au cours de laquelle Toju répondra à vos questions et abordera les défis concrets qui se sont accumulés au fil des sept premières séances.
Les participants sont invités à se munir de :
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