- Identifier les risques liés aux données et modèles IA
- Structurer la cartographie et le suivi des risques
- Mettre en place les mesures pour réduire impact et exposition
Objectifs
Participants
Data science, IT, qualité et management
Pré-requis
Notions de gestion des risques et intelligence artificielle
Programme
- Recenser les risques associés aux données et aux modèles IA
- Évaluer la probabilité et l’impact de chaque risque identifié
- Documenter les risques et prioriser selon criticité
- Mettre en place mesures préventives et correctives adaptées
- Analyser les incidents et appliquer plans de mitigation
- Auditer régulièrement la cartographie des risques et mesures
- Coordonner équipes data, IT et métiers pour suivi des actions
- Communiquer résultats et recommandations aux parties prenantes
- Suivre l’efficacité des mesures et ajuster le plan de mitigation
- Former équipes à la gestion des risques data et IA
- Renforcer sécurité, fiabilité et conformité des projets IA
Exercices pratiques
- Cartographier risques data et IA pour un projet concret
- Mettre en place mesures de mitigation et suivi
- Documenter incidents et actions pour auditabilité
Aptibox
- Guide gestion des risques data/IA
- Modèle cartographie risques
- Check-list mitigation et suivi
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