Construire sa gouvernance IA

Un programme exécutif complet conçu pour doter les équipes de direction des connaissances stratégiques, des cadres de gouvernance et des connaissances réglementaires nécessaires pour mettre en place une gouvernance efficace de l’IA et élaborer une stratégie IA à fort impact, suivie d’un atelier pratique.

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de la gouvernance de l’IA et concevoir des cadres de gouvernance sur mesure, alignés sur la stratégie de l’organisation, son niveau de tolérance au risque et les exigences réglementaires.

• Naviguer dans des environnements réglementaires complexes, notamment l’AI Act de l’Union européenne et le RGPD, afin de garantir la conformité de l’organisation et de limiter les risques juridiques, opérationnels et réputationnels.

• Élaborer et mettre en œuvre une stratégie IA cohérente, en traduisant une vision stratégique de haut niveau en feuilles de route concrètes, tout en tirant parti de l’écosystème luxembourgeois de l’innovation, des bacs à sable (« sandboxes ») dédiés à l’IA et des mécanismes de financement.

• Appliquer les principes d’une IA éthique et les pratiques de gestion des risques afin de garantir un déploiement responsable de l’IA tout en préservant un avantage concurrentiel, et élaborer les principaux documents nécessaires à la gouvernance de l’IA.

MODULE 1 : Fondamentaux de la gouvernance de l’IA et contexte mondial

Concepts fondamentaux et panorama de l’IA

• Fondamentaux de l’IA, de l’apprentissage automatique (machine learning) et de l’IA générative : capacités, limites et applications pratiques

• Modèles de maturité en matière d’IA et cadres d’évaluation de la préparation des organisations

• Panorama mondial de la gouvernance de l’IA : Union européenne, États-Unis, Chine et normes réglementaires émergentes

• Principaux cadres réglementaires et implications pour la stratégie des organisations

Activité interactive : Auto-évaluation de la maturité en matière d’IA

• Les participants utilisent un outil d’évaluation pour déterminer le niveau actuel de maturité de leur organisation en matière d’IA

• Discussion en groupe sur les résultats et leurs implications stratégiques

MODULE 2 : Concevoir et mettre en œuvre des cadres de gouvernance de l’IA

Architecture de gouvernance et organisation

• Création et structuration de comités de gouvernance de l’IA : composition, rôles et responsabilités, droits de décision

• Conception de cadres décisionnels pour l’approbation, le déploiement et le suivi des projets d’IA

• Mise en place de politiques organisationnelles : qualité des données, validation des modèles, suivi des performances et traçabilité des audits

Gestion des risques liés à l’IA et contrôles de gouvernance

• Identification et évaluation des risques spécifiques à l’IA : biais, explicabilité, sécurité, transparence et dérive des modèles

• Élaboration de stratégies d’atténuation des risques alignées sur l’appétence et la tolérance au risque de l’organisation

• Mise en œuvre de contrôles de gouvernance et d’indicateurs clés de performance (KPI) pour assurer un suivi continu des risques

Exercice pratique : Atelier de conception d’un cadre de gouvernance

• Travail en petits groupes : les participants conçoivent une structure de comité de gouvernance pour une organisation fictive

• Création d’une matrice décisionnelle pour l’approbation des projets d’IA (catégories de risques, niveaux et voies d’escalade)

• Présentation des cadres aux autres participants, collecte de feedback et ajustement à partir de scénarios concrets

MODULE 3 : Conformité réglementaire et gestion des risques

Durée : 80 minutes

AI Act de l’Union européenne

• Système de classification fondé sur les risques : pratiques interdites, systèmes à haut risque, systèmes d’IA à usage général et systèmes à risque limité

• Exigences obligatoires de conformité applicables aux systèmes d’IA à haut risque et aux pratiques interdites

• Exigences en matière de transparence, tests de biais et obligations de documentation

• Calendrier de mise en œuvre, périodes de transition et préparation des organisations

RGPD et protection des données dans le contexte de l’IA

• Droits des personnes concernées dans les systèmes d’IA : accès, portabilité, effacement et prise de décision algorithmique

• Analyses d’impact relatives à la protection des données (AIPD/DPIA) pour les projets d’IA

• Principes de protection des données dès la conception (« Privacy by Design ») et conformité en matière de transferts transfrontaliers de données

Étude de cas : Classification des risques selon l’AI Act

• Les participants analysent 3 à 4 cas d’utilisation réels de l’IA (recrutement, évaluation du risque de crédit, diagnostic médical)

• Classification de chaque cas selon le cadre de l’AI Act de l’UE (niveau de risque et obligations de conformité)

• Identification des contrôles, documents et échéances de conformité nécessaires

• Discussion sur le niveau de préparation des organisations et les ressources nécessaires

MODULE 4 : IA éthique et mise en œuvre stratégique

IA éthique et pratiques responsables

• Détection des biais, identification de leurs causes profondes et stratégies d’atténuation tout au long du cycle de vie de l’IA

• Explicabilité et interprétabilité : instaurer la confiance grâce à la transparence

• Cadres éthiques, développement de la confiance des parties prenantes et transformation de la culture organisationnelle

Stratégie IA et élaboration d’une feuille de route

• Traduction de la vision de l’organisation en une stratégie IA et des initiatives cohérentes

• Écosystème luxembourgeois de l’innovation : modèle des 3 « sandboxes », incubateurs et bacs à sable réglementaires

• Mécanismes de financement : Luxinnovation, financements européens (EIC Accelerator, DIGITAL Europe, Horizon Europe)

• Élaboration d’une feuille de route réaliste de mise en œuvre sur 12 à 24 mois, avec jalons et KPI

Exercice interactif : Atelier Stratégie IA et feuille de route

• En petits groupes, élaboration d’une stratégie IA sur 12 mois pour un secteur donné (finance, santé, industrie)

• Identification de 3 à 4 initiatives IA clés, alignées sur les objectifs de l’entreprise et les cadres de gouvernance

• Mise en correspondance des initiatives avec les exigences réglementaires, la gestion des risques et les ressources nécessaires

• Présentation des feuilles de route et discussion sur les défis de mise en œuvre, suivies d’un feedback des pairs et d’une phase d’amélioration

MODULE 5 : Atelier pratique – Élaboration des documents de gouvernance de l’IA et d’un MVP

Atelier : Élaboration des principaux documents de gouvernance

• Politique et charte de gouvernance de l’IA : rôles, responsabilités et cadres décisionnels

• Modèle d’évaluation des risques liés à l’IA : taxonomie des risques organisationnels et mesures de contrôle et d’atténuation

• Checklist de protection des données et de conformité au RGPD pour les projets d’IA

• Cadre d’évaluation des fournisseurs et des modèles d’IA : critères de sélection et étapes de validation liées à la gouvernance

• Travail en petits groupes : les participants utilisent les modèles fournis et les adaptent à leur organisation

Activité de clôture : Plan d’action et engagements

• Les participants identifient 2 à 3 prochaines étapes immédiates pour mettre en œuvre la gouvernance de l’IA au sein de leur organisation

• Élaboration d’un plan d’action sur 90 jours, avec attribution des responsabilités et définition des principaux jalons

• Équipes de direction et cadres dirigeants souhaitant élaborer et superviser les stratégies IA de leur organisation.

• Responsables des risques, de la conformité et des affaires juridiques chargés de gérer des réglementations complexes telles que l’AI Act de l’UE et le RGPD.

• Responsables métiers et opérationnels chargés de traduire une stratégie IA de haut niveau en feuilles de route concrètes et en actions opérationnelles.

Un ordinateur portable ainsi qu’un accès à un outil de chat basé sur l’IA générative (ChatGPT, Claude, etc.) sont requis.