Formation : L'IA éthique - Enjeux, risques et bonnes pratiques

Durée de la formation

1 jour

Code cours

IA003

Prix de la formation

880 € HT

Sessions programmées

27 mars 26 juin 2 octobre 27 novembre

Public :

Professionnels utilisant l'IA ou implémentant des solutions à base d'IA : chefs de projet, développeurs, data scientists

Objectifs :

Identifier les enjeux éthiques de l'IA dans son contexte professionnel, analyser les sources de biais et leurs impacts, appliquer les principes de transparence et d'explicabilité, mettre en œuvre les bonnes pratiques de gouvernance et anticiper les évolutions réglementaires

Prérequis :

Aucune connaissance technique préalable, notions sur les enjeux du numérique

Pour tester vos connaissances actuelles sur le sujet : Validation des pré-requis
Pour nous préciser vos attentes : Validation des attentes

Programme détaillé de la formation

Introduction aux principes éthiques de l'IA

Valeurs fondamentales et cadre réglementaire
Principes éthiques européens de l'IA
Panorama des cadres réglementaires nationaux et internationaux
Responsabilité algorithmique
Atelier théâtral : "Le tribunal des algorithmes" (procès fictif où différents algorithmes sont jugés selon leurs impacts sociétaux)

Biais et discrimination

Sources et types de biais : historiques, de représentation, d'évaluation, de confirmation
Sources multiples : données d'entraînement, conception, déploiement
Impact critique sur les services publics, RH, santé, justice
Métriques d'équité et techniques de mitigation
Atelier interactif collaboratif : "La machine à préjugés" - Jeu de rôle où les équipes conçoivent intentionnellement un système de recommandation biaisé, puis appliquent des techniques de "debugging éthique" pour identifier et corriger les discriminations

Transparence, explicabilité et droit à l'explication

Différence entre interprétabilité et explicabilité des modèles
Techniques d'XAI (eXplainable AI) : LIME, SHAP, arbres de décision, règles
Obligation d'explication selon le RGPD article 22
Communication adaptée selon les profils d'usagers
Atelier théâtral : "L'entretien impossible" - Simulation d'explications à donner à différents profils d'usagers (senior, adolescent, expert technique) sur des décisions algorithmiques complexes (refus de prêt, diagnostic médical, recommandation)

Protection des données et vie privée

Impact du RGPD sur les projets d'IA et contraintes spécifiques
Techniques d'anonymisation, pseudonymisation et préservation de la confidentialité
Minimisation des données et finalité déterminée
Consentement éclairé et droit de retrait dans l'ère de l'IA
Privacy by design et security by design
Jeu de rôle décisionnel : "Les gardiens des données" - Simulation d'un comité d'éthique devant arbitrer des cas d'usage controversés : surveillance urbaine intelligente, IA médicale prédictive, hyperpersonnalisation publicitaire, score social

Gouvernance, bonnes pratiques et perspectives réglementaires

Structures de gouvernance de l'IA : comités d'éthique, audits algorithmiques
Présentation détaillée de l'AI Act européen : obligations, calendrier, sanctions
Rôle et missions du Délégué à l'Ethique Numérique (DEN) / Data Ethics Officer (DEO)
Outils opérationnels : grilles d'évaluation éthique, check-lists projet, matrice de risques
Evolutions prospectives et standards internationaux émergents

Atelier : élaboration d'un plan d'action personnalisé pour son organisation

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+33 1 55 33 52 10
info@phirio.fr

Calendrier
Code cours : IA003

Contenu de la formation
L'IA éthique - Enjeux, risques et bonnes pratiques:

Introduction aux principes éthiques de l'IA
Biais et discrimination
Transparence, explicabilité et droit à l'explication
Protection des données et vie privée
Gouvernance, bonnes pratiques et perspectives réglementaires

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Version du document : T021
Date de mise à jour du document : 2026/01/21

Formation : L'IA éthique - Enjeux, risques et bonnes pratiques

Durée de la formation

Code cours

Prix de la formation

Sessions programmées

Public :

Objectifs :

Prérequis :

Programme détaillé de la formation

Introduction aux principes éthiques de l'IA

Biais et discrimination

Transparence, explicabilité et droit à l'explication

Protection des données et vie privée

Gouvernance, bonnes pratiques et perspectives réglementaires

Liens complémentaires

Déroulé pédagogique

Modalités et délais d'accès

Méthodes mobilisées et modalités d'évaluation

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