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Gouvernance de l'IA
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Mis à jour 05/2026
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Essayez pour les entreprisesDescription du cours
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
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Foundations of AI Governance
Explore what AI governance is, how it differs from ethics and risk management, and why it’s essential for responsible AI. Learn the key components of governance systems, roles and responsibilities across teams, and how to embed accountability and oversight throughout the AI lifecycle.
2
Regulations and Frameworks in Practice
Dive into global AI regulations, including the EU AI Act and U.S. Executive Order, and learn how to identify and manage high-risk systems. Explore key governance actions like conformity assessments, model documentation, and impact assessments, and understand how self-regulation and traceability build compliance, trust, and long-term accountability.
3
Implementing Governance in Organizations
Learn how to design, embed, and scale AI governance in real-world settings. This chapter covers stakeholder alignment, workflow integration via MLOps, lightweight vs. heavyweight governance models, automation for scalability, and KPI-based monitoring strategies to drive continuous improvement and accountability across your AI systems.
Gouvernance de l'IA
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