Professionnel certifié en gouvernance de l’intelligence artificielle (CAIGP)

Le cours de formation Certified Artificial Intelligence Governance Professional (CAIGP) est destiné aux professionnels seniors responsables de la supervision de l'IA, des risques d'entreprise, de la conformité, de la technologie, des données, de l'éthique et de la stratégie organisationnelle. Les participants concernés incluent les CRO, CTO, CIO, CDO, les responsables juridiques et réglementaires, les directeurs d'audit interne, les présidents des comités de pilotage de l'IA et les directeurs de la transformation numérique. Il est particulièrement adapté aux décideurs qui doivent aligner le déploiement de l'IA avec les obligations réglementaires, l'intégrité organisationnelle, les contrôles des risques et les attentes sociétales.

Le cours de formation Certified Artificial Intelligence Governance Professional (CAIGP) aborde les normes internationales de gouvernance et les exigences réglementaires, y compris ISO/IEC 42001, le cadre de gestion des risques de l'IA du NIST, la loi européenne sur l'IA, le RGPD et les réglementations régionales pertinentes. Les participants examinent les classifications de l'IA, les obligations pour les systèmes à haut risque, la documentation, la transparence et les attentes en matière de rapports. Ils considèrent également comment traduire ces exigences externes en cadres internes de conformité, politiques, responsabilités de supervision et évaluations d'impact réglementaire.

Le cours aide les organisations à identifier les risques techniques, opérationnels, éthiques et sociétaux tout au long du cycle de vie des systèmes d'IA. Les participants examinent les registres des risques, les points de contrôle, les pistes d'audit, les tests, la validation et la surveillance continue comme éléments d'une supervision rigoureuse de l'IA. Cela permet de prendre des décisions plus éclairées concernant le déploiement, l'escalade et la remédiation des systèmes, en particulier lorsque les applications d'IA peuvent engendrer des préoccupations importantes en matière de conformité, de performance, d'équité ou de responsabilité.

Les biais algorithmiques, l'équité et l'explicabilité sont abordés par la détection des biais, l'évaluation de l'équité, les stratégies d'atténuation et les méthodes et outils d'IA explicable. Les participants examinent comment la discrimination automatisée et les anomalies de performance du système peuvent être identifiées et gérées grâce à une analyse structurée des risques et des biais. Ces capacités sont pertinentes lorsque les dirigeants doivent justifier les décisions algorithmiques, renforcer la transparence et démontrer que les contrôles de gouvernance reflètent les principes d'équité, de responsabilité, de confidentialité et de supervision responsable.

Le cours couvre les exigences de gouvernance pour les modèles d'IA générative, les grands modèles de langage et les systèmes autonomes, y compris la surveillance du cycle de vie et la supervision humaine appropriée. Les participants examinent les contrôles humains dans la boucle et humains sur la boucle, ainsi que les politiques et mécanismes de supervision nécessaires pour des technologies de plus en plus autonomes. L'agenda prend également en compte les développements futurs tels que l'AGI et la réglementation de nouvelle génération, aidant les organisations à préparer des structures de gouvernance pour les risques émergents sans perdre la responsabilité.

Les participants apprennent comment la gouvernance des achats peut soutenir l'évaluation des fournisseurs tiers d'IA avant l'adoption ou le déploiement organisationnel. Le cours relie la supervision des fournisseurs aux politiques documentées, aux procédures opérationnelles standard, aux points de contrôle et aux pistes d'audit, aidant ainsi les décideurs à évaluer les risques externes liés à l'IA. Il aborde également la gestion de la réponse aux incidents en cas de défaillance de l'IA afin que les responsabilités, les arrangements d'escalade et les actions de gouvernance puissent être intégrés dans le cadre de supervision plus large de l'organisation.

Le cours soutient le développement de la stratégie d'entreprise grâce à des évaluations de la maturité de l'IA, à la planification de la feuille de route et à la conception d'un plan complet de gouvernance. Les participants examinent comment la gouvernance peut s'aligner sur les valeurs organisationnelles, les objectifs ESG et les programmes de transformation numérique, plutôt que de fonctionner comme une activité de conformité isolée. L'accent est mis sur la connexion des structures de gouvernance, des politiques, des contrôles des risques et des priorités de mise en œuvre à l'orientation stratégique plus large de l'organisation.

Les défaillances de gouvernance et le cas commercial de l'IA responsable sont examinés ensemble pour montrer comment une supervision faible peut créer des risques juridiques, opérationnels, éthiques et sociétaux. Des exemples tels que l'IA de recrutement d'Amazon et COMPAS fournissent un contexte pour considérer les échecs en matière d'équité, de responsabilité, de transparence et de confidentialité. Les participants peuvent utiliser ces leçons lorsqu'ils cartographient les besoins de gouvernance organisationnelle et expliquent pourquoi des politiques claires, une évaluation rigoureuse des risques et une supervision continue sont nécessaires pour un déploiement responsable de l'IA.