Management des Risques et Intelligence Artificielle Présentiel

Fondamentaux de l'IA (1 jour)
- Introduction : Intelligence Artificielle, de quoi parle-t-on ?
-- Définitions, les différentes approches de l'IA : IA symbolique – IA orientée données
-- Une courte histoire de l'IA : pères fondateurs et saisons
- Introduction à l'IA symbolique : panorama des différents modèles d'agents
-- Modèles : à base d'états, à base de variables, à base de contraintes, à base de connaissances 
-- Avantages et principales limitations
- Tour d'horizon de l'IA orientée données : les modèles à base d'apprentissage
-- Apprentissage supervisé, apprentissage profond et autres paradigmes d'apprentissage
-- Avantages et principales limitations
- L'IA aujourd'hui, ses enjeux et ses défis
-- Quelques succès de l'IA
-- Un nouveau paradigme : IA générative, LLMs et modèles fondations
-- Les défis de l'IA de confiance

Fondamentaux de l'analyse et de la gestion des risques (0.5 jour)
- Concepts fondamentaux de l'analyse et du management des risques
-- Gouvernance des risques et acceptabilité
-- Décision dans l'incertain
-- Financement des risques : coût/risque, bénéfice/risque
- Concepts et définitions de base : système, danger et menace, scénario d'événement redouté, définition formelle du risque, perception du risque, processus de management des risques, ISO 31000:2018
-- Incertitude et risque: hasard, incertitude, connaissance et inconnaissance, interprétation objectiviste et subjectisite de la théorie des probabilités
-- Formalisation du risque: typologie des risques, nature des conséquences, ceriticité du risque et risque moyen, stratégies de maîtrise des risques
- Cartographie des opportunités, dangers et des menaces associés à l'IA
-- Typologie des dangers et menaces spécifiques aux systèmes d'IA (sur l'ensemble du cycle de vie, de la conception à la mise en production)
-- Norme ISO 42001:2023
-- Exemples
-- Opportunités: l'IA pour gérer les risques ?

Cadre juridique de l'IA (EU, hors EU) et lois et réglementations associées (3h30)
- Définition juridique et qualification de l'IA
Panorama :
 -- Formes de normativité
 -- Initiatives internationales (OCDE, ONU, UNESCO, Conseil de l'Europe…)
- Focus sur l'AI Act : règlement européen, première régulation mondiale de l'IA : 
 -- Approche par les risques (développements sur les niveaux de risques et les règles associées).
 -- Règles spécifiques aux IA génératives.

IA et Cybersécurité (10h30)
-- Enjeux et menaces numériques majeures
-- Menaces et enjeux spécifiques aux systèmes d'IA
-- Les règles d'or pour gérer le risque cyber
-- La méthode EBIOS Risk Manager
-- Mise en application d'EBIOS RM sur un système d'IA et mise en situation

Analyse, cartographie et management des risques d'un système d'IA (10h30)
-- Cadre méthodologique HUDERIA
-- Description d'un système d'IA: décomposition technique, fonctionnelle, par processus, sur le cycle de vie
-- Définition des objectifs et des cas d'usages du système d'IA
-- Identification des parties prenantes
-- Analyse globale des risques d'un système d'IA
-- Cartographie des risques (et de leur financement)
-- Plan de réduction des risques initiaux et de gestion des risques résiduels
-- Fiches d'évaluation HUDERIA

Certification (0.5)
Soutenance de projets devant un jury d'experts

A l'issue de cette formation, le participant sera en capacité de :
- INTERPRETER les fondamentaux de l'IA et les domaines d'application, et IDENTIFIER les opportunités et les dangers / menaces actuels et futurs 
- CONNAITRE le cadre réglementaire de l'IA et les lois et réglementations associées (IP, Data, Cyber…) (EU et hors EU) 
- MAITRISER les concepts fondamentaux des sciences du risques et leur mise en application dans l'analyse et la gestion des risques 
- REALISER une analyse des risques cyber d'un système d'IA par la méthode EBIOS RM pour le sécuriser face aux menaces (intentionnalité) et l'intégrer dans la politique de sécurité du système d'information de l'oragnisation 
- REALISER une analyse et une cartographie des risques d'un système d'IA pour CONSTRUIRE un plan de maîtrise des risques, avec pour objectifs: (i) respecter la réglementation sur l'IA; (ii) plus largement garantir la réussite et la sécurité d'un projet de développement et d'exploitation d'une IA

- Chercheurs, Ingénieurs et Développeurs en IA (EXPERTS) 
- Risk manager, RSSI, DSI, responsables qualité (NON EXPERTS) 
- Chefs de projet numériques (NON EXPERTS) 
- Dirigeants, décideurs (NON EXPERTS)

Bac +4 ou Bac +5 en sciences et informatique.

- Cours magistral
- Ateliers pratiques
- Travail en groupe

- Supports pédagogiques détaillés fournis à la fin de la formation
- Séance de formation en salle
- Se prémunir d'un ordinateur portable pour les ateliers pratiques

- QCM pour la partie juridique
- Projet individuel avec rapport et soutenance

• Admission sur dossier
• Admission après entretien

Vous pouvez prendre contact avec votre conseiller formation, qui saura répondre à vos différentes interrogations. Ses coordonnées figurent sur la brochure de formation, sur le bulletin d'inscription ou sur notre site Internet.

 

Vous pouvez également contacter notre référent handicap pour toute précision éventuelle ou demande d'accompagnement :
Référent Handicap CentraleSupélec Exed

Lionel Husson – handicap@centralesupelec.fr