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PECBPECB AI RM
Formation à la certification PECB Lead AI Risk Manager
Identifiez, évaluez et maîtrisez les risques spécifiques à l'intelligence artificielle : biais, dérive des données, explicabilité, sécurité des modèles.
Avancé 5 jours 35 h Français
IANouveau
Aperçu
Cette formation outille les professionnels pour gérer les risques propres à l'IA selon ISO/IEC 23894 et en cohérence avec ISO 31000. Elle couvre l'identification des risques tout au long du cycle de vie de l'IA, l'évaluation d'impact, les biais et l'équité, la robustesse et la sécurité des modèles, ainsi que le pilotage d'un programme de gestion des risques IA.
Ce qui est inclus
- Supports de cours officiels PECB
- Étude de cas et corrigés
- Coupon d'examen avec seconde tentative gratuite
- Fiches de révision premium learn.
- Certificat de participation de 31 crédits CPD
- Une année d'accompagnement post-formation
Pourquoi cette formation
Les risques liés à l'IA sont d'une nature nouvelle et échappent aux cadres classiques. Les organisations qui déploient l'IA cherchent des profils capables de les anticiper. Cette certification atteste de cette expertise émergente et différenciante.
À qui s'adresse cette formation
- Gestionnaires de risques et RSSI
- Responsables IA, data science et MLOps
- Consultants en IA responsable et en conformité
- Responsables gouvernance et éthique
- Professionnels du risque étendant leur périmètre à l'IA
Objectifs
- Expliquer les concepts de gestion des risques liés à l'IA
- Identifier les risques sur le cycle de vie des systèmes d'IA
- Évaluer les biais, l'équité et l'explicabilité
- Traiter les risques de robustesse et de sécurité des modèles
- Piloter un programme de gestion des risques IA
Programme
1. Fondamentaux des risques liés à l'IA
- Concepts, taxonomie et enjeux des risques IA
- Cadres de référence : ISO/IEC 23894, ISO 31000, NIST AI RMF
- Cycle de vie de l'IA et points de risque
- Gouvernance des risques IA
2. Identification et analyse
- Identification des risques par phase du cycle
- Biais, équité et discrimination algorithmique
- Explicabilité, transparence et traçabilité
- Robustesse, sécurité et attaques adverses
3. Évaluation et traitement
- Évaluation d'impact des systèmes d'IA
- Cotation et hiérarchisation des risques
- Options et plans de traitement
- Risques résiduels et acceptation
4. Pilotage et amélioration
- Surveillance continue et indicateurs de risque IA
- Reporting aux instances de gouvernance
- Amélioration du dispositif
- Alignement réglementaire (règlement IA européen)
5. Examen de certification
- Révision générale et questions-réponses
- Examen PECB « Lead AI Risk Manager » (3 heures)
Approche pédagogique
- Cas pratiques de risques IA : biais, dérive, adversarial
- Ateliers d'évaluation d'impact et de cotation
- Exercices d'articulation avec ISO 31000 et 42001
- Quiz alignés sur le format de l'examen
L'examen
- Durée : 3 h
- Format : QCM, à livre ouvert
- Questions : 80 questions
Domaines évalués :
- Concepts fondamentaux des risques liés à l'IA
- Cadres et gouvernance des risques IA
- Identification et analyse des risques IA
- Évaluation et traitement des risques IA
- Surveillance, reporting et amélioration
Prérequis
Une connaissance de base de l'IA et de la gestion des risques est recommandée.
Certification
Selon votre expérience, vous pouvez prétendre aux titres Provisional, Risk Manager ou Lead AI Risk Manager. La formation donne droit à 31 crédits CPD.