Conformité & gouvernance de l’IA
AI Act : élaborer sa feuille de route de mise en conformité
Comprendre le règlement européen sur l’IA, classer ses systèmes par niveau de risque et bâtir un plan d’actions de conformité.
- Durée
- 14 h · 2 jours
- Niveau
- Intermédiaire
- Format
- Présentiel · Distanciel · Mixte
- Effectif max.
- 12 participants
Présentation
Ce programme de deux jours donne aux juristes, DPO, responsables conformité et chefs de projet les clés pour appliquer l’AI Act dans leur organisation. La première journée pose le cadre — champ d’application, rôles, niveaux de risque — et permet de recenser et classer les systèmes d’IA réellement utilisés. La seconde détaille les obligations selon le rôle de l’organisation, les règles de transparence, les bases de l’audit documentaire, puis aboutit à une feuille de route priorisée. Le calendrier d’application de l’AI Act est progressif et susceptible d’évoluer (propositions de simplification européennes en cours) : le contenu est mis à jour avant chaque session à partir des textes en vigueur.
À qui s’adresse ce programme
- Juristes, conseillers juridiques et responsables conformité
- Délégués à la protection des données (DPO) et RSSI
- Chefs de projet, data scientists et responsables métier concernés par le déploiement d’IA
- Dirigeants souhaitant cadrer leur démarche de conformité
Prérequis
- Aucun prérequis juridique ou technique obligatoire
- Connaissance de base du RGPD appréciée
Objectifs pédagogiques
- Situer le champ d’application de l’AI Act et son calendrier
- Déterminer le rôle de son organisation : fournisseur, déployeur, importateur, distributeur
- Recenser ses systèmes d’IA et les classer par niveau de risque
- Citer les obligations associées à chaque niveau de risque et à chaque rôle
- Comprendre les règles applicables aux modèles d’IA à usage général et à la transparence
- Réaliser un premier audit documentaire d’un système d’IA
- Construire une feuille de route de conformité priorisée
Programme détaillé
7 modules · 14 h · 2 jours
Jour 1
Cadre général et champ d’application
80 % théorie · 20 % pratique
- Historique, objectifs et logique du règlement : approche fondée sur les risques
- Définition d’un système d’IA et principales exclusions
- Application territoriale et calendrier d’entrée en application
- Articulation avec le RGPD, la sécurité des produits et les autres textes
- Droits fondamentaux, transparence et non-discrimination
Acteurs et niveaux de risque
60 % théorie · 40 % pratique
- Fournisseur, déployeur, importateur, distributeur : qui est qui
- Pratiques interdites
- Systèmes à haut risque : domaines concernés et critères
- Risques de transparence et risque minimal
- Quand un déployeur devient fournisseur
🛠 Ateliers pratiques
Quel est mon rôle ?0,5 h
Déterminer le rôle de l’organisation pour plusieurs cas d’usage, avec justification.
✅ Livrable : Un tableau rôle / système / justification
Recenser et classer ses systèmes d’IA
20 % théorie · 80 % pratique
- Méthode de recensement des usages, y compris les IA intégrées aux logiciels du marché
- Collecte des informations utiles auprès des métiers et des fournisseurs
- Application de la grille de classification
- Cas limites et arbitrages à documenter
🛠 Ateliers pratiques
Premier registre des systèmes d’IA2 h
Constituer un registre à partir des systèmes réellement utilisés par les participants et les classer.
✅ Livrable : Un registre classé par niveau de risque
Jour 2
Obligations des fournisseurs et des déployeurs
70 % théorie · 30 % pratique
- Exigences applicables aux systèmes à haut risque : gestion des risques, qualité des données, documentation, journalisation
- Supervision humaine, exactitude, robustesse et cybersécurité
- Obligations du déployeur : usage conforme, supervision, information des personnes
- Analyse d’impact sur les droits fondamentaux dans les cas prévus
- Maîtrise de l’IA du personnel et gouvernance
Transparence et modèles d’IA à usage général
70 % théorie · 30 % pratique
- Obligations d’information : chatbots, contenus générés, hypertrucages
- Règles applicables aux modèles d’IA à usage général
- Documentation attendue des fournisseurs de modèles et obligations de transmission
Audit et documentation d’un système d’IA
30 % théorie · 70 % pratique
- Constituer le dossier de preuve : finalité, données, performances, limites
- Évaluer un fournisseur : questions et engagements contractuels
- Traçabilité, journaux et gestion des incidents
- Actions correctives
🛠 Ateliers pratiques
Audit documentaire d’un système1 h
Auditer un système d’IA fictif à partir de sa documentation et identifier les écarts.
✅ Livrable : Une liste d’écarts priorisée
Feuille de route et gouvernance
20 % théorie · 80 % pratique
- Hiérarchiser les actions : risque, effort, échéance réglementaire
- Rôles et responsabilités : sponsor, référent, comité
- Formation et sensibilisation des équipes
- Indicateurs de suivi et revue périodique
- Contrôles, sanctions et gestion des inspections
🛠 Ateliers pratiques
Construire la feuille de route1,5 h
Chaque groupe bâtit la feuille de route de son organisation et la présente.
✅ Livrable : Une feuille de route à 12 mois
Outils et technologies
Microsoft ExcelMicrosoft Word
Méthodes pédagogiques
- Apports juridiques illustrés de cas pratiques
- Études de cas sectoriels (RH, finance, santé, relation client)
- Atelier de classification sur les systèmes d’IA des participants
- Construction guidée de la feuille de route
Évaluation
- Auto-évaluation préalable des connaissances
- Études de cas notées en groupe
- Évaluation des acquis en fin de formation et restitution de la feuille de route
Matériel requis
- Une salle avec vidéoprojecteur, ou une connexion à une classe virtuelle
- Un ordinateur par participant pour les ateliers
- La liste des outils d’IA utilisés par l’organisation (facultatif, très utile)
Ressources fournies
- Support de cours et glossaire de l’AI Act
- Modèle de registre des systèmes d’IA
- Modèle de feuille de route et de tableau de suivi des actions
- Liens vers les textes officiels et les lignes directrices de la Commission européenne
Débouchés
- Registre initial des systèmes d’IA classés par risque
- Feuille de route de conformité avec priorités, responsables et échéances
- Capacité à dialoguer avec les fournisseurs et à challenger leurs engagements