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Gouvernance de l'IA
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Actualisé 05/2026
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Commencez par le pourquoi et le qui
Vous commencerez par définir la portée de la gouvernance de l'IA et par aligner les principales parties prenantes, des services juridiques et de gestion des risques aux services de science des données et commerciaux. Ensuite, à l'aide d'outils tels que les évaluations de l'état de préparation et les modèles de maturité, vous apprendrez à définir des objectifs de gouvernance qui répondent à la fois aux besoins de conformité et à la stratégie organisationnelle.Assurer le bon fonctionnement de la gouvernance au quotidien
Découvrez comment intégrer la gouvernance dans vos processus quotidiens grâce à des listes de contrôle, des étapes d'approbation et une documentation automatisée. Apprenez à intégrer la gouvernance dans les pipelines MLOps et à adapter votre approche à l'aide de modèles légers ou lourds, en fonction des risques et de l'échelle.Évoluez de manière plus intelligente, restez responsable
Découvrez comment étendre la gouvernance à l'ensemble des équipes et des régions à l'aide de modèles fédérés et de plateformes de gouvernance telles que celle de Collibra. Vous apprendrez également à suivre les indicateurs clés de performance en matière de gouvernance, à garantir la traçabilité et à favoriser l'amélioration continue grâce à des boucles de surveillance et de rétroaction.Prérequis
Il n’y a pas de prérequis pour ce cours1
Fondements de la gouvernance de l'IA
Découvrez ce qu'est la gouvernance de l'IA, en quoi elle diffère de l'éthique et de la gestion des risques, et pourquoi elle est essentielle pour une IA responsable. Découvrez les principaux éléments des systèmes de gouvernance, les rôles et responsabilités au sein des équipes, ainsi que la manière d'intégrer la responsabilité et la supervision tout au long du cycle de vie de l'IA.
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Réglementations et cadres réglementaires dans la pratique
Découvrez les réglementations mondiales en matière d'IA, notamment la loi européenne sur l'IA et la loi américaine sur l'IA. Décret exécutif, et découvrez comment identifier et gérer les systèmes à haut risque. Découvrez les principales mesures de gouvernance telles que les évaluations de conformité, la documentation des modèles et les analyses d'impact, et comprenez comment l'autorégulation et la traçabilité renforcent la conformité, la confiance et la responsabilité à long terme.
3
Mettre en œuvre la gouvernance dans les organisations
Découvrez comment concevoir, intégrer et adapter la gouvernance de l'IA dans des environnements réels. Ce chapitre traite de l'alignement des parties prenantes, de l'intégration des flux de travail via MLOps, des modèles de gouvernance légers et lourds, de l'automatisation pour l'évolutivité et des stratégies de surveillance basées sur des indicateurs clés de performance (KPI) afin de favoriser l'amélioration continue et la responsabilisation au sein de vos systèmes d'IA.
Gouvernance de l'IA
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