ED-EL-06 - Risques liés à l'IA et réglementation pour les décideurs - e-Learning

Durée : environ 6 heures de contenu e-Learning (accès illimité pendant 6 mois)

Format de formation : Asynchrone (e-Learning)
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Crédits CPE : 6

Tarifs

• 495 € HT par personne ED-EL-06.1

• 1 980 € HT / 5 participants ED-EL-06.2

• 2 970 € HT / 10 participants ED-EL-06.3

L'IA est déjà présente dans l'organisation, souvent sans gouvernance, et un corpus dense de réglementation européenne s'y applique désormais. Ce cours en e-Learning donne aux décideurs une lecture claire de cette réglementation, à commencer par le règlement sur l'intelligence artificielle (« AI Act »), et les aide à satisfaire à l'obligation de maîtrise de l'IA qu'il instaure.

Le programme va au-delà de la conformité formelle. Cocher des cases à partir d'évaluations qualitatives et intuitives ne protège de rien, et les régulateurs attendent de plus en plus une approche fondée sur les risques, proportionnée et défendable. Les participants apprennent à lire, exiger et exploiter une vision quantifiée du risque lié à l'IA, exprimée en exposition financière aux pertes avec le standard FAIR™ plutôt qu'en couleurs sur une matrice.

Grâce à des modules vidéo, des contenus interactifs et des incidents et sanctions réels liés à l'IA, les participants construisent une cartographie des risques liés à l'IA sur laquelle positionner leurs propres cas d'usage, et repartent avec des outils de gouvernance concrets, réutilisables auprès de leurs instances dirigeantes et de leurs équipes.

Le cours reste accessible en ligne pendant six mois et est disponible en anglais et en français, ce qui permet à chacun de progresser à son rythme et de revenir sur les notions clés.

À l'issue de la formation, les participants seront capables de :

• Expliquer la logique fondée sur les risques de l'AI Act et classer un cas d'usage de l'IA selon ses niveaux de risque, y compris le régime de l'IA à usage général

• Identifier les réglementations applicables à un cas d'usage de l'IA (AI Act, RGPD, NIS 2, DORA, CRA, DSA, DMA, Data Act) et les obligations de gouvernance qui en découlent

• Distinguer la conformité de forme (cocher des cases) de la conformité de fond (des décisions défendables, fondées sur les risques)

• Expliquer comment le cadre FAIR™ exprime le risque lié à l'IA en exposition financière aux pertes, et pourquoi les évaluations qualitatives ne résistent pas à l'exigence de défendabilité

• Exiger et interpréter une évaluation quantifiée du risque lié à l'IA pour prioriser les investissements de conformité et de sécurité

• Réunir les éléments de gouvernance qui attestent de la gouvernance de l'IA et répondent à l'obligation de maîtrise de l'IA de l'article 4

Public concerné :

Membres du conseil d'administration et du comité exécutif (CEO, CFO, RSSI, directeur juridique), ainsi que les fonctions de deuxième ligne qui conseillent et décident en matière d'IA, de technologie et de conformité (risques, conformité, protection des données, juridique).

Prérequis :

Aucun. Une connaissance générale de la cybersécurité, des risques ou de la conformité est un atout, mais n'est pas requise. Aucune compétence technique ou statistique n'est nécessaire.

Risques liés à l'IA : pourquoi vous ? Pourquoi maintenant ?

• Ce qui relève de l'IA dans l'organisation

• Fournisseur ou déployeur

• Shadow AI et adoption non gouvernée

• L'obligation de maîtrise de l'IA (article 4), déjà applicable

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Construire une cartographie des risques liés à l'IA pour les dirigeants

• Cinq familles de risques liés à l'IA : droits fondamentaux, fuite de données, sécurité propre à l'IA, fiabilité et dépendance excessive, défaillance de gouvernance et shadow AI

• IA de tiers et chaîne d'approvisionnement

• Ancrages réglementaires et types de pertes pour chaque famille

• Cas réels et mesures de sanction

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L'AI Act et les 4 niveaux de risque de l'IA

• Risque inacceptable, haut risque, risque limité (transparence) et risque minimal

• Le régime de l'IA à usage général (GPAI)

• Comment un cas d'usage se classe d'un niveau à l'autre

• Calendrier d'application : ce qui s'applique et quand

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L'écosystème réglementaire

• Données : RGPD, DSA, DMA, Data Act

• Cybersécurité : NIS 2, CRA, DORA

• Normes volontaires (ISO/IEC 42001, ISO/IEC 23894) et présomption de conformité

• Pourquoi l'Europe a choisi une IA digne de confiance

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De la réglementation à la décision

• Les limites des cases à cocher et des évaluations qualitatives

• Lire le risque lié à l'IA comme une exposition financière aux pertes avec le standard FAIR™

• Pourquoi un chiffre défendable vaut mieux qu'une couleur

• Les questions à poser pour obtenir une vision du risque lié à l'IA utile à la décision

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Application sectorielle : finance et santé

• Finance : DORA et l'AI Act

• Santé : réglementation des dispositifs médicaux et AI Act

• Comment les obligations se cumulent et quand le régime sectoriel est la contrainte déterminante

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Dossier de conformité et de preuves

• Les éléments de gouvernance à pouvoir produire

• Matrice RACI pour chaque obligation

• Mandat du programme de maîtrise de l'IA (article 4)

• Un plan d'action à 90 jours

Conçu conjointement par l'équipe C-Risk Education, experte de la quantification des risques avec FAIR, et Sabine Marcellin, avocate spécialisée en droit de l'IA et en AI Act.

• Quiz à choix multiples à la fin de chaque module pour valider la compréhension des notions clés
• Attestation de fin de formation, contribuant à justifier de l'obligation de maîtrise de l'IA prévue à l'article 4 de l'AI Act

• Modules interactifs accessibles en ligne 24 h/24, 7 j/7 pendant 6 mois, en anglais et en français

• Outils de gouvernance téléchargeables, dont une fiche d'exposition à l'IA, une cartographie des risques liés à l'IA, une cartographie de l'exposition réglementaire, une liste de questions pour les décideurs, des notes sectorielles et un plan à 90 jours pour la direction