Certified EU AI Governance Professional

Le AI Act et le paysage réglementaire qui l'entoure

Finalité, structure et logique fondée sur les risques qui sous-tend le texte, situés parmi les autres instruments européens qu'il touche, notamment le Data Act européen et ses obligations de partage des données.

Applicabilité, champ d'application et rôles d'opérateur

Si le AI Act s'applique à un système donné et quel rôle vous y occupez : fournisseur, déployeur, importateur, distributeur. Le rôle détermine les obligations, ce qui justifie d'aborder ce point en premier.

La classification des risques en pratique

Passage de systèmes réels dans les niveaux, des pratiques interdites aux systèmes à haut risque en passant par les obligations de transparence, y compris les cas limites où la classification détermine l'ensemble de la charge de travail.

Construire le cadre de gouvernance interne

Rôles, responsabilités, politiques et jalons de validation qui font de la conformité une pratique opérationnelle plutôt qu'un document, conçue pour résister aux départs de collaborateurs et aux changements de système.

Obligations relatives à l'IA à usage général

Ce que les dispositions GPAI exigent, le seuil de risque systémique, et dans quelle mesure le déployeur d'un modèle à usage général hérite des obligations attachées à un modèle qu'il n'a pas construit.

Gestion des risques et gouvernance des données

Le système de gestion des risques que le AI Act impose sur l'ensemble du cycle de vie, avec les exigences de gouvernance et de qualité des données qui l'accompagnent, notamment la traçabilité des données d'entraînement et l'examen des biais.

Documentation technique et enregistrements

Produire la documentation exigée par le AI Act plutôt que la décrire : description du système, processus de développement, enregistrements de gestion des risques, métriques de performance et journalisation permettant la traçabilité.

Surveillance humaine, transparence et sécurité

Concevoir une surveillance qui tient sous examen, avec les obligations de transparence envers les utilisateurs et les exigences d'exactitude, de robustesse et de cybersécurité que le AI Act impose aux systèmes à haut risque.

Évaluation de la conformité et déclaration

Conduire un système à haut risque à travers l'évaluation de conformité jusqu'à la déclaration et le marquage CE, en intégrant les obligations d'enregistrement et le choix de la procédure lorsque le AI Act en offre une.

Surveillance post-commercialisation et notification des incidents

Le plan de surveillance après déploiement, les obligations de signalement des incidents graves et leurs délais, ainsi que les actions correctives devant faire suite à un constat.

Maintenir la conformité dans la durée

Reporting, audit interne et amélioration continue, organisés de façon à ce qu'une modification substantielle d'un système ne contraigne pas à rouvrir l'intégralité du dossier.

Revue des cinq domaines de compétence

Un passage en revue des fondements de la gouvernance et du contexte réglementaire, de l'applicabilité et de la détermination des rôles, de la gouvernance organisationnelle et de la planification de la conformité, de la gestion des risques et des données avec les contrôles de sécurité, ainsi que de la documentation et de la formalisation de la conformité.

Structure de l'examen et questions

Comment l'évaluation est structurée et comment ses questions sont formulées, avec du temps libre pour ce qui reste à clarifier. Les quiz en cours de formation reflètent la structure de l'examen : il s'agit donc d'une consolidation, non d'une première découverte.