IA de confiance pour les infrastructures critiques

• Définir les exigences d’une IA de confiance en milieu critique
• Évaluer la robustesse, l’explicabilité et la sécurité des modèles
• Encadrer l’usage de l’IA dans les infrastructures sensibles

RSSI, directeurs techniques, responsables de l’IA et sûreté

Notions d’IA et d’exploitation d’infrastructures critiques

• Définir l’IA de confiance et ses critères en milieu critique
• Identifier les usages d’IA dans les réseaux, centrales et postes
• Situer les exigences du règlement européen sur l’IA à haut risque
• Évaluer la robustesse d’un modèle face aux données aberrantes
• Expliquer les décisions d’un modèle aux exploitants et aux autorités
• Détecter les biais, dérives et pertes de performance au fil du temps
• Protéger les modèles contre l’empoisonnement et les attaques adverses
• Maintenir l’humain dans la boucle pour les décisions d’exploitation
• Documenter, tracer et auditer les modèles tout au long de leur vie
• Mettre en place une gouvernance de l’IA au sein de l’organisation

• Classer dix cas d’usage de l’IA selon leur niveau de risque
• Évaluer l’explicabilité d’un modèle de détection de défauts
• Rédiger la fiche de validation d’une IA de supervision SCADA

• Check list de conformité pour un système d’IA à haut risque
• Modèle de fiche de documentation technique d’un modèle d’IA
• Fiche repère des menaces visant les modèles d’IA industriels