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AI Act

AI Risk Manager

AI Risk Manager. Vérifiez les formats, prérequis, éléments inclus et conditions de certification avant de réserver.

PECBRisk Manager5 joursEn directEn autonomieIntra-entreprise
  • Animé par des praticiens, dont un CISO en activité
Christophe Mazzola

Animé par

Christophe Mazzola

Practicing CISO · Founder of Cyber Academy

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Pour

Fait pour vous si vous êtes.

  • ✓Professionnels du risque chargés d'identifier et de gérer les risques liés à l'IA au sein de leur organisation
  • ✓Professionnels de l'IT et de la sécurité souhaitant développer une expertise en gestion des risques liés à l'IA
  • ✓Data scientists, ingénieurs de données et développeurs IA impliqués dans la conception, le déploiement ou la maintenance de systèmes d'IA
  • ✓Consultants qui conseillent les organisations sur la gestion et l'atténuation des risques liés à l'IA
  • ✓Conseillers juridiques et éthiques travaillant sur la conformité à l'IA et ses impacts sociétaux
  • ✓Managers et dirigeants supervisant la mise en œuvre de l'IA et les initiatives d'adoption responsable de l'IA

Honnêteté

PAS pour. Quand s'en passer.

Nous préférons que vous gardiez votre argent plutôt que d'acheter le mauvais parcours.

  • ✗Les personnes n'ayant aucune exposition préalable à l'IA ou aux concepts de gestion des risques pourraient trouver le rythme exigeant sans une auto-étude préalable
  • ✗Ceux qui recherchent un cours purement technique d'ingénierie IA ou de développement de modèles constateront que l'accent est mis sur la gouvernance et le risque plutôt que sur le code
  • ✗Les professionnels souhaitant un aperçu introductif court plutôt qu'un programme structuré de cinq jours préféreront peut-être un format plus court

Résultats

Ce que vous serez capable de faire

  • 1Expliquer avec assurance les concepts fondamentaux, les approches et la terminologie de la gestion des risques liés à l'IA
  • 2Identifier et catégoriser les risques liés à l'IA, notamment les biais, les vulnérabilités de sécurité, les lacunes en matière de transparence et les enjeux éthiques
  • 3Analyser et évaluer les risques liés à l'IA à l'aide de techniques d'évaluation structurées
  • 4Concevoir et appliquer des stratégies de traitement et d'atténuation des risques adaptées aux systèmes d'IA
  • 5Développer des mesures de réponse aux incidents répondant aux menaces et vulnérabilités propres à l'IA
  • 6Appliquer le NIST AI Risk Management Framework à des scénarios de gouvernance et de conformité
  • 7Interpréter et mettre en œuvre les exigences de l'EU AI Act dans un contexte organisationnel
  • 8Surveiller la performance en matière de risques liés à l'IA et communiquer les résultats au travers de rapports structurés

Programme

Jour par jour

Jour 1Introduction à la gestion des risques liés à l'IA

  • Fondamentaux des risques liés à l'IA

    Ce module établit les concepts fondamentaux de la gestion des risques liés à l'IA, notamment la terminologie clé, la nature des risques liés à l'IA et les raisons pour lesquelles une approche structurée de gestion des risques est essentielle pour les organisations qui adoptent l'IA.

  • Vue d'ensemble des principaux référentiels et réglementations

    Les participants sont introduits aux principaux instruments de gouvernance de l'IA, notamment le NIST AI Risk Management Framework et l'EU AI Act, ainsi qu'à la manière dont ils façonnent les obligations organisationnelles.

En fin de journée

  • • Expliquer ce que signifie la gestion des risques liés à l'IA et pourquoi elle est importante au niveau organisationnel
  • • Distinguer le NIST AI RMF et l'EU AI Act en termes de périmètre et d'application
Jour 2Contexte organisationnel, gouvernance des risques liés à l'IA et identification des risques liés à l'IA

  • Contexte organisationnel et structures de gouvernance

    Ce module couvre la manière de définir le contexte interne et externe d'un programme de gestion des risques liés à l'IA, ainsi que la façon d'établir les rôles, responsabilités et structures de redevabilité appropriés en matière de gouvernance.

  • Techniques d'identification des risques liés à l'IA

    Les participants apprennent des méthodes systématiques pour identifier les risques liés à l'IA, notamment les biais dans les données d'entraînement, les problèmes de transparence des modèles et les vulnérabilités de sécurité tout au long du cycle de vie de l'IA.

En fin de journée

  • • Cartographier le contexte organisationnel pertinent pour un programme de gestion des risques liés à l'IA
  • • Appliquer des techniques structurées pour identifier un large éventail de risques spécifiques à l'IA
  • • Définir les rôles de gouvernance qui soutiennent une supervision responsable de l'IA
Jour 3Analyse, évaluation et traitement des risques liés à l'IA

  • Méthodes d'analyse des risques liés à l'IA

    Ce module examine les approches qualitatives et quantitatives de l'analyse des risques liés à l'IA, notamment l'évaluation de la vraisemblance et de l'impact, et prend en compte les facteurs propres aux systèmes d'IA tels que la dérive des modèles et les attaques adversariales.

  • Évaluation et priorisation des risques

    Les participants apprennent à comparer les risques analysés par rapport à des critères définis afin de prioriser les efforts de traitement et de déterminer quels risques nécessitent une action immédiate.

  • Stratégies de traitement et d'atténuation des risques

    Le module couvre la sélection et la mise en œuvre de contrôles et de mesures d'atténuation visant à réduire ou éliminer les risques liés à l'IA, notamment les mesures de protection techniques et les interventions au niveau des processus.

En fin de journée

  • • Mener une analyse structurée des risques liés à l'IA en utilisant des données qualitatives et quantitatives
  • • Prioriser les risques sur la base de critères d'évaluation alignés sur les objectifs organisationnels
  • • Sélectionner les options de traitement appropriées pour les risques liés à l'IA identifiés
Jour 4Surveillance des risques liés à l'IA, reporting, formation, sensibilisation et optimisation de la performance

  • Surveillance et reporting des risques liés à l'IA

    Ce module traite de la mise en place de mécanismes de surveillance continue des risques liés à l'IA et de la préparation de rapports clairs et exploitables à destination de la direction et des parties prenantes concernées.

  • Formation, sensibilisation et maturité culturelle

    Les participants explorent la manière de développer la sensibilisation organisationnelle aux risques liés à l'IA et de concevoir des programmes de formation permettant au personnel à tous les niveaux d'agir de manière responsable lors du travail avec des systèmes d'IA.

  • Optimisation de la performance en matière de risques liés à l'IA

    Ce module est axé sur les pratiques d'amélioration continue, notamment l'exploitation des retours d'incidents, des indicateurs de performance et des boucles de rétroaction pour renforcer le programme de gestion des risques liés à l'IA dans la durée.

En fin de journée

  • • Concevoir une structure de surveillance et de reporting qui tient la direction informée de l'état des risques liés à l'IA
  • • Mettre en place un programme de sensibilisation interne qui aborde les risques liés à l'IA à plusieurs niveaux organisationnels
  • • Utiliser les données de performance pour piloter l'amélioration continue des pratiques de gestion des risques liés à l'IA
Jour 5Révision et préparation à l'examen

  • Révision des domaines de compétence

    Les participants consolident leurs connaissances dans les cinq domaines de compétence couverts durant la semaine, notamment les principes de risque liés à l'IA, la gouvernance, l'identification, l'évaluation et l'apprentissage organisationnel.

  • Conseils pour l'examen et questions-réponses

    Cette session fournit des conseils pratiques sur la structure et les attentes de l'examen PECB Lead AI Risk Manager, offrant aux participants la possibilité de clarifier toute question restante avant de passer l'évaluation.

En fin de journée

  • • Identifier les lacunes personnelles dans les cinq domaines de compétence de l'examen
  • • Aborder l'examen de certification avec une compréhension claire de ce que couvre chaque domaine

Sessions publiques

Prochaines sessions publiques

Cohortes à inscription ouverte. Choisissez une date et réservez votre place. Vous préférez une cohorte privée pour votre équipe ? Demander un devis intra-entreprise.

Aucune cohorte en direct confirmée pour le moment. Vous pouvez toutefois :

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Analyse approfondie

Tout ce que contient cette certification

Le détail derrière l'essentiel. Lisez à votre rythme. Chaque section répond à une question d'acheteur que nous recevons lors des appels découverte.

  • Jour 1 : Introduction à la gestion des risques liés à l'IA
  • Jour 2 : Identification, évaluation et mesure des risques liés à l'IA
  • Jour 3 : Atténuation des risques liés à l'IA, gouvernance et réponse aux incidents
  • Jour 4 : Surveillance des risques liés à l'IA et amélioration continue
  • Jour 5 : Examen de certification
  • Domaine 1 : Principes fondamentaux et concepts de la gestion des risques liés à l'IA
  • Domaine 2 : Identification et évaluation des risques liés à l'IA
  • Domaine 3 : Mesure des risques liés à l'IA
  • Domaine 4 : Atténuation des risques liés à l'IA, gouvernance et réponse aux incidents
  • Domaine 5 : Surveillance des risques liés à l'IA et stratégies d'amélioration continue

Liste des examens PECB

Règles et politiques d'examen

  1. Mettre en place un cadre de gestion des risques liés à l'IA
  2. Définir les objectifs et le périmètre de la gestion des risques liés à l'IA
  3. Identifier et évaluer les risques liés à l'IA
  4. Élaborer une stratégie d'atténuation des risques et de réponse aux incidents liés à l'IA
  5. Définir les critères d'évaluation et d'acceptation des risques liés à l'IA
  6. Soutenir la conformité aux référentiels sectoriels et aux exigences réglementaires
  7. Surveiller, réviser et améliorer en continu le programme de gestion des risques liés à l'IA

Règles et politiques de certification

Nos formations sont disponibles en plusieurs formats pour répondre à vos besoins. Les tarifs varient selon le format choisi. Certaines options, comme les classes en direct ou en présentiel, peuvent nécessiter un devis personnalisé selon les disponibilités et les contraintes logistiques.

  • Les frais de certification et d'examen sont inclus dans le prix de la formation.
  • Les participants reçoivent un support de formation de plus de 400 pages comprenant des informations, des exemples pratiques, des exercices et des quiz.
  • Une attestation de suivi de formation valant 31 crédits CPD (Continuing Professional Development) sera délivrée aux participants ayant suivi la formation.
  • Les candidats ayant suivi la formation mais échoué à l'examen peuvent le repasser une fois gratuitement dans un délai de 12 mois à compter de la date initiale de l'examen.

À qui s'adresse cette formation ?

  • Les professionnels chargés d'identifier, d'évaluer et de gérer les risques liés à l'IA au sein de leur organisation
  • Les professionnels de l'IT et de la sécurité souhaitant développer une expertise en gestion des risques liés à l'IA
  • Les data scientists, data engineers et développeurs IA travaillant sur la conception, le déploiement et la maintenance de systèmes d'IA
  • Les consultants qui accompagnent les organisations dans la gestion et l'atténuation des risques liés à l'IA
  • Les conseillers juridiques et éthiques spécialisés dans la réglementation de l'IA, la conformité et les impacts sociétaux
  • Les managers et dirigeants supervisant des projets d'implémentation de l'IA et veillant à une adoption responsable
  • Les cadres dirigeants et décideurs souhaitant appréhender et traiter les risques liés à l'IA à un niveau stratégique

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre les fondamentaux de la gestion des risques liés à l'IA, notamment les concepts clés, les approches et les techniques d'identification, d'évaluation et d'atténuation de ces risques
  • Appliquer les cadres établis de gestion des risques liés à l'IA, tels que le NIST AI Risk Management Framework et l'AI Act, pour garantir la gouvernance, la conformité et un usage éthique de l'IA
  • Identifier et évaluer les risques liés à l'IA, notamment les biais, les vulnérabilités de sécurité, les problèmes de transparence et les enjeux éthiques
  • Élaborer et mettre en œuvre des stratégies d'atténuation des risques et des mesures de réponse aux incidents pour faire face aux menaces et vulnérabilités liées à l'IA
  • Intégrer la gestion des risques liés à l'IA dans la stratégie d'entreprise, en veillant à l'alignement des initiatives IA sur les objectifs organisationnels tout en maintenant la conformité aux réglementations sectorielles
  • Surveiller, évaluer et améliorer en continu les processus de gestion des risques liés à l'IA pour s'adapter aux risques émergents et à l'évolution des technologies d'IA
  • Conseiller les parties prenantes clés sur l'adoption responsable de l'IA, en fournissant des orientations sur le déploiement éthique, la conformité réglementaire et les bonnes pratiques en matière de gouvernance des risques liés à l'IA

Approche pédagogique

  • La formation associe connaissances théoriques et applications pratiques, en s'appuyant sur des exemples concrets pour illustrer l'identification et l'atténuation des risques liés à l'IA.
  • Le cours comprend diverses activités interactives, notamment des exercices basés sur des scénarios et des quiz à choix multiples, conçus pour approfondir la compréhension des principes de gestion des risques liés à l'IA.
  • Les participants sont encouragés à participer aux discussions et à collaborer lors des exercices et des quiz.
  • Les quiz sont structurés de manière similaire à l'examen de certification, afin d'aider les participants à se familiariser avec le format de l'examen et les concepts clés.

FAQ

Les questions que posent toujours les acheteurs

Quelle est la différence entre suivre cette formation et obtenir la certification Lead AI Risk Manager ?+

Suivre la formation de cinq jours signifie que vous avez assisté et participé à l'ensemble du contenu pédagogique. Cela ne confère pas automatiquement une certification. Pour obtenir la certification PECB Certified Lead AI Risk Manager, vous devez séparément vous présenter et réussir l'examen PECB Lead AI Risk Manager, puis déposer une candidature à la certification en démontrant que vous satisfaites aux exigences d'expérience professionnelle pertinentes définies par PECB.

Cyber Academy dispense le programme de formation. L'examen et le processus de certification sont administrés indépendamment par PECB, et les candidats doivent consulter PECB directement pour connaître les règles d'examen en vigueur, les conditions d'obtention de la certification et les procédures de candidature.

Sur quels référentiels ce cours s'appuie-t-il ?+

Le cours s'appuie sur deux référentiels principaux : le NIST AI Risk Management Framework et l'EU AI Act. Ces référentiels sont utilisés tout au long du programme pour ancrer les participants dans des approches internationalement reconnues en matière de gouvernance de l'IA, de conformité et de déploiement responsable de l'IA.

Les participants apprendront à interpréter les exigences de ces deux référentiels et à les appliquer à des scénarios pratiques de gestion des risques au sein de leur propre organisation.

Quels types de risques liés à l'IA sont couverts durant la formation ?+

Le programme aborde un large spectre de risques liés à l'IA, notamment les biais algorithmiques, les vulnérabilités de sécurité dans les systèmes d'IA, les enjeux de transparence et d'explicabilité, les risques éthiques, ainsi que les problèmes liés à la dérive des modèles et aux attaques adversariales. Les dimensions techniques et de gouvernance de ces risques sont toutes deux examinées.

Ce cours convient-il à une personne travaillant principalement dans des fonctions juridiques ou de conformité plutôt que dans un rôle technique lié à l'IA ?+

Oui. Le cours est conçu pour un public mixte incluant des conseillers juridiques et éthiques, des responsables de la conformité et des dirigeants, aux côtés de professionnels techniques. L'accent est mis sur la gouvernance et la gestion des risques plutôt que sur la programmation ou le développement de modèles, ce qui le rend accessible aux professionnels qui abordent l'IA sous l'angle réglementaire ou de la politique organisationnelle.

Cela étant dit, une certaine familiarité avec les concepts de base de l'IA aidera les participants à suivre les discussions sur des types de risques spécifiques. Il est conseillé aux personnes ayant une formation technique limitée de consulter des supports introductifs sur l'IA avant le cours.

Quels domaines de compétence l'examen PECB Lead AI Risk Manager évalue-t-il ?+

Selon PECB, l'examen couvre cinq domaines : les principes, concepts et réglementations en matière de risques liés à l'IA ; le programme de gestion des risques liés à l'IA et la gouvernance ; l'identification et l'analyse des risques liés à l'IA ; l'évaluation, le traitement et la surveillance des risques liés à l'IA ; et l'apprentissage organisationnel et l'amélioration de la performance.

Pour des informations précises sur le format de l'examen, les langues disponibles et les modalités de passage, les candidats doivent se référer à la liste officielle des examens PECB ainsi qu'aux règles et politiques d'examen.

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EU AI Act readiness work for providers and deployers across the four risk tiers.

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