Les réglementations applicables à l'IA

Professionnels impliqués dans l’utilisation, le déploiement ou la supervision de systèmes d’intelligence artificielle en entreprise, notamment : dirigeants, responsables juridiques, responsables conformité, DPO, responsables informatiques et data.

• Aucun prérequis n’est nécessaire pour suivre cette formation

• Comprendre le cadre légal entourant l'IA en Europe et en France
• Identifier les risques juridiques liés à l'usage de l'IA en entreprise
• Appliquer les obligations issues de l'IA Act (règlement européen)
• Maîtriser les règles de protection des données personnelles (RGPD) appliquées à l'IA
• Mettre en place des pratiques conformes et sécurisées pour l'utilisation de l'IA
• Construire une démarche interne de gouvernance et de contrôle des systèmes IA

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  Introduction : Pourquoi réglementer l’IA ?

  • Évolution rapide des technologies et enjeux sociétaux
  • Risques : biais, sécurité, confidentialité, discrimination, transparence
  • Développer une IA "de confiance"
  • Présentation synthétique des cadres internationaux (UE, USA, OCDE, ONU)
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  Le règlement européen : l’IA Act (2024–2025) - Structure et principes

  • Objectifs et portée du règlement
  • Définition officielle d’un système d’intelligence artificielle
  • Classification des systèmes IA : risque inacceptable, haut risque, risque limité, risque minimal
  • Interdictions (ex : manipulation cognitive, notation sociale…)
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  Obligations des systèmes d’IA selon leur niveau de risque

  • ­Systèmes à haut risque : Gestion des données d’entraînement, Documentation technique, Transparence, Supervision humaine, Gestion des risques, Conformité et contrôles
  • Systèmes à risque limité : exigences d’information
  • Systèmes sans risque significatif : usages libres sous conditions
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  Transparence et obligations d’information

  • Mention obligatoire lors de l’utilisation d’IA générative
  • Traçabilité et explicabilité
  • Encadrement des deepfakes et contenus générés
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  Les exigences en matière de données

  • Lien entre IA Act et RGPD
  • Qualité et gouvernance des données
  • Minimisation des données
  • Conservation et sécurité
  • Gestion des données d’entraînement (datasets, biais, représentativité)
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  L’impact du RGPD sur l’utilisation de l’IA

  • Traitement de données personnelles par IA
  • Base légale : consentement, intérêt légitime, contrat
  • Analyse d’impact (AIPD / DPIA) obligatoire dans le cadre de l’IA
  • Droits des personnes : accès, opposition, effacement, explication
  • Risques de non-conformité et sanctions
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  Sécurité et protection contre les risques IA

  • Fuites de données (prompt leakage)
  • Utilisation de modèles externes vs solutions internes
  • Mesures de cybersécurité adaptées
  • Gestion des biais, erreurs et décisions non fiables
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  Les responsabilités juridiques en cas de dommages

  • Responsabilité de l’utilisateur
  • Responsabilité du fournisseur de solution IA
  • Responsabilité du développeur
  • Nouveaux textes européens sur la responsabilité civile liée à l’IA
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  Construire une gouvernance interne de l’IA

  • Politique interne d’usage de l’IA
  • Charte éthique et règles d’utilisation
  • Documentation et traçabilité
  • Processus de veille réglementaire
  • Mise en place d’un comité de pilotage IA

• QCM d’évaluation des acquis en entrée et en fin de formation
• Mise en situation
• Étude de cas

• Feuilles de présences signées des participants et du formateur par demi-journée
• Attestation de fin de formation mentionnant les objectifs, la nature et la durée de l’action et les résultats de l’évaluation des acquis de la formation.
• Certificat de réalisation

• Questionnaire d’évaluation à froid (1 mois après la formation) permettant d’analyser la mise en application des compétences acquises
• Analyse de la mise en œuvre des actions définies en formation et des évolutions observées dans l’activité professionnelle du bénéficiaire
• Organisation d’un échange de suivi avec le bénéficiaire afin d’évaluer les résultats obtenus et d’identifier les éventuelles difficultés rencontrées

Modalités pédagogiques : • Apports théoriques et pratiques adaptés aux objectifs de la formation • Méthodes pédagogiques actives et participatives favorisant l’implication du bénéficiaire (échanges, études de cas, mises en situation) • Utilisation de supports pédagogiques (présentations, documents de travail, outils opérationnels) • Mise en application concrète à partir de situations professionnelles du bénéficiaire • Accompagnement individualisé et conseils personnalisés tout au long de la formation • Possibilité d’échanges avec le formateur (questions/réponses, retours d’expérience) Moyens techniques adaptés aux modalités de formation : • En visioconférence : utilisation d’un outil de classe virtuelle permettant le partage d’écran, l’interaction en direct, l’échange de documents et le suivi des participants • En présentiel : Espace de formation adapté, avec supports pédagogiques et matériel nécessaire à la réalisation des activités • Utilisation d’outils numériques facilitant l’apprentissage et la mise en pratique (documents de travail, supports de formation, outils collaboratifs) • Accès aux ressources pédagogiques tout au long de la formation (supports transmis, exercices, outils opérationnels) • Adaptation des moyens techniques au format de la formation (accompagnement individualisé ou dynamique de groupe) Chaque formation est sous la responsabilité du directeur pédagogique de l’organisme de formation ; le bon déroulement est assuré par le formateur désigné par l’organisme de formation.

Formateur expert en intelligence artificielle et en transformation numérique, disposant d’une expérience dans l’accompagnement des entreprises sur l’intégration et l’usage de l’IA. Il intervient auprès de publics professionnels variés sur des thématiques liées à la performance, à la gestion des risques et à la conformité réglementaire (IA Act, RGPD). Doté de compétences pédagogiques, il propose des formations concrètes et opérationnelles favorisant la mise en application en situation professionnelle.