Gestion des Risques et Sécurité en IA
Durée : 2 jours (16 heures)
Objectif Global :
Cette formation a pour objectif de doter les participants des compétences nécessaires pour identifier, évaluer et gérer les risques liés aux projets d’intelligence artificielle, tout en assurant la sécurité des données, des algorithmes, et des processus décisionnels basés sur l'IA. La formation abordera également les enjeux éthiques et de conformité associés à l’IA.
Jour 1 : Identification et Évaluation des Risques en IA
Session 1 : Introduction à la Gestion des Risques en IA (9h00 - 10h30)
Objectifs pédagogiques :
Comprendre les différents types de risques associés à l'IA.
Savoir pourquoi la gestion des risques est essentielle dans les projets d'IA.
Contenu :
Définition des risques en IA (techniques, opérationnels, réglementaires, éthiques).
Panorama des principaux incidents liés à l'IA.
Les enjeux spécifiques de la gestion des risques en IA.
Méthodes pédagogiques :
Présentation interactive.
Discussion sur des exemples réels de risques mal gérés.
Atelier : Identification des risques potentiels dans des projets IA fictifs (travail en groupe).
Durée : 1h30.
Pause (10h30 - 10h45)
Session 2 : Risques Techniques : Biais, Robustesse et Sécurité des Algorithmes (10h45 - 12h15)
Objectifs pédagogiques :
Comprendre les risques techniques spécifiques à l'IA, comme les biais algorithmiques et les attaques adversariales.
Apprendre à évaluer la robustesse et la sécurité des modèles d'IA.
Contenu :
Biais dans les données et les algorithmes.
Attaques adversariales contre les modèles d'IA.
Techniques pour améliorer la robustesse des modèles.
Méthodes pédagogiques :
Présentation avec exemples concrets.
Études de cas sur les biais et les attaques adversariales.
Atelier : Analyse d'un modèle IA pour identifier les biais potentiels et proposer des solutions pour les atténuer.
Durée : 1h30.
Déjeuner (12h15 - 13h15)
Session 3 : Risques Opérationnels et Sécurité des Données en IA (13h15 - 15h00)
Objectifs pédagogiques :
Comprendre les risques opérationnels liés à l'IA, notamment la sécurité des données.
Apprendre à sécuriser les données utilisées dans les projets IA.
Contenu :
Gestion des données sensibles et protection de la vie privée.
Techniques de sécurisation des données (anonymisation, cryptage).
Risques liés à l’intégration des systèmes IA avec d’autres systèmes d’information.
Méthodes pédagogiques :
Présentation théorique et techniques pratiques.
Discussions sur les implications des fuites de données.
Atelier : Élaboration d’un plan de sécurisation des données pour un projet IA spécifique.
Durée : 1h45.
Pause (15h00 - 15h15)
Session 4 : Conformité, Régulations et Éthique en IA (15h15 - 16h45)
Objectifs pédagogiques :
Comprendre les régulations et normes en vigueur pour les projets d'IA.
Intégrer les considérations éthiques dans la gestion des projets IA.
Contenu :
Régulations actuelles et à venir (RGPD, AI Act, etc.).
Normes ISO/IEC applicables à l’IA.
Défis éthiques : transparence, explicabilité, responsabilité.
Méthodes pédagogiques :
Présentation des cadres réglementaires.
Études de cas éthiques dans l'IA.
Atelier : Conduite d’une analyse de conformité et éthique pour un projet IA.
Durée : 1h30.
Clôture de la journée (16h45 - 17h00)
Synthèse des apprentissages de la journée.
Discussion ouverte sur les questions/réflexions des participants.
Préparation pour le jour suivant.
Jour 2 : Stratégies de Mitigation et Gouvernance des Risques en IA
Session 1 : Stratégies de Mitigation des Risques en IA (9h00 - 10h30)
Objectifs pédagogiques :
Apprendre à élaborer et mettre en œuvre des stratégies pour mitiger les risques en IA.
Connaître les meilleures pratiques pour assurer la sécurité des systèmes IA.
Contenu :
Méthodes de réduction des risques (ajustement des modèles, contrôle qualité des données).
Détection et réponse aux incidents de sécurité IA.
Politiques de sécurité spécifiques à l'IA.
Méthodes pédagogiques :
Présentation de méthodes de mitigation.
Études de cas de stratégies de mitigation réussies.
Atelier : Conception d'une stratégie de mitigation des risques pour un scénario IA spécifique.
Durée : 1h30.
Pause (10h30 - 10h45)
Session 2 : Gouvernance des Projets IA et Cadre de Gestion des Risques (10h45 - 12h15)
Objectifs pédagogiques :
Comprendre comment mettre en place une gouvernance efficace pour les projets IA.
Apprendre à intégrer la gestion des risques IA dans la gouvernance d'entreprise.
Contenu :
Principes de gouvernance en IA (responsabilité, auditabilité, transparence).
Modèles de gouvernance pour l’IA.
Intégration de la gestion des risques dans le cycle de vie des projets IA.
Méthodes pédagogiques :
Présentation des modèles de gouvernance.
Analyse des processus de gestion des risques.
Atelier : Élaboration d’un plan de gouvernance pour un projet IA, incluant la gestion des risques.
Durée : 1h30.
Déjeuner (12h15 - 13h15)
Session 3 : Implémentation de la Sécurité dans les Projets IA (13h15 - 15h00)
Objectifs pédagogiques :
Apprendre à intégrer la sécurité dès la conception des projets IA.
Maîtriser les outils et pratiques pour sécuriser les modèles IA et les données associées.
Contenu :
Concepts de "Security by Design" pour l’IA.
Outils et pratiques de sécurité (audit de code, tests de robustesse).
Gestion des accès et des droits dans les systèmes IA.
Méthodes pédagogiques :
Présentation d’outils de sécurité.
Démonstrations pratiques.
Atelier : Mise en place d’un plan d’implémentation de la sécurité dans un projet IA (choix des outils, étapes de mise en œuvre).
Durée : 1h45.
Pause (15h00 - 15h15)
Session 4 : Surveillance et Amélioration Continue en IA (15h15 - 16h45)
Objectifs pédagogiques :
Savoir comment surveiller et améliorer continuellement la sécurité et la gestion des risques dans les projets IA.
Mettre en place des processus de feedback et de correction.
Contenu :
Outils et techniques de surveillance continue des modèles IA.
Processus de feedback pour l'amélioration continue.
Mise en place de cycles d’amélioration pour la sécurité des systèmes IA.
Méthodes pédagogiques :
Présentation des processus de surveillance.
Étude de cas d’amélioration continue.
Atelier : Développement d’un tableau de bord pour la surveillance et l’amélioration continue d’un projet IA.
Durée : 1h30.
Clôture de la formation (16h45 - 17h00)
Synthèse des apprentissages de la formation.
Feedback des participants et discussion sur les prochaines étapes.
Distribution de supports de formation et ressources complémentaires.
Suivi post-formation et accès à une communauté d'entraide ou réseau.
Évaluation de la Formation
Avant la formation : Questionnaire d'évaluation des connaissances initiales et des attentes.
Pendant la formation : Feedback oral, évaluation continue lors des ateliers.
Après la formation : Questionnaire de satisfaction et évaluation des acquis.
Supports Pédagogiques :
Présentations PowerPoint détaillées.
Études de cas réels et simulations.
Documents PDF de synthèse.
Outils en ligne pour les ateliers (tableaux de bord, outils de gestion de risques, etc.).
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