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Formation : IA Générative, piloter et encadrer les usages en entreprise vers une gouvernance responsable

Élaborez / mettez en œuvre une gouvernance IA, sécurisez les usages de LLM

IA Générative, piloter et encadrer les usages en entreprise vers une gouvernance responsable

Élaborez / mettez en œuvre une gouvernance IA, sécurisez les usages de LLM


Nouvelle formation

Cette formation guide les participants dans la gouvernance et le contrôle des LLMs et IA générative. Vous apprendrez à sécuriser, auditer et encadrer les usages, à définir des politiques internes et à superviser des projets IA dans un cadre réglementaire et stratégique.


INTER
INTRA
SUR MESURE

Cours pratique en présentiel ou à distance
Disponible en anglais, à la demande

Réf. LLN
  3j - 21h00
Prix : 2330 CHF H.T.

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Cette formation guide les participants dans la gouvernance et le contrôle des LLMs et IA générative. Vous apprendrez à sécuriser, auditer et encadrer les usages, à définir des politiques internes et à superviser des projets IA dans un cadre réglementaire et stratégique.


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Identifier les principes clés de l’IA générative et le rôle des LLM.
Analyser les risques et impacts liés à l’usage des LLMs en entreprise.
Mettre en place une gouvernance IA adaptée aux enjeux réglementaires.
Élaborer des politiques et chartes internes pour encadrer l’usage de la GenAI.
Superviser et auditer les projets IA pour garantir conformité et éthique.
Piloter l’implémentation progressive de la gouvernance IA en entreprise.

Public concerné
DPO, RSSI, responsables conformité, directeurs data, IA, digital et innovation, juristes IT, chefs de projet IA.

Prérequis
Aucun prérequis technique. Connaissances des enjeux réglementaires ou d’audit appréciées.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Programme de la formation

1
Compréhension de l’IA générative et fonctionnement des LLM

  • Fonctionnement simplifié des LLM (GPT, Claude, LLaMA…).
  • Usages principaux : chatbots, agents, génération, extraction, copilotes.
  • Architectures d’intégration : API, RAG, multi-agents, LangChain, ontologies.
  • Interactions entre LLMs et systèmes existants.

2
Analyse des risques et cadre réglementaire de la GenAI

  • Biais, hallucinations et falsifications.
  • Instabilité et erreurs d’interprétation.
  • Risques de confidentialité et fuites de données.
  • Dépendances fournisseur et enjeux de souveraineté.
  • RGPD et implications pour l’IA générative.
  • AI Act européen : obligations et calendriers.

3
Gouvernance IA et structuration organisationnelle

  • Comité IA ou cellule éthique.
  • Rôles clés : PO, DPO, RSSI, Data Steward, Architecte.
  • Gouvernance transverse entre métiers, IT, juridique et sécurité.
  • Communication et reporting des décisions IA.
  • Méthodes d’intégration de la gouvernance dans les projets IA.

4
Politiques internes, supervision et auditabilité

  • Chartes d’usage des outils GenAI (internes et externes).
  • Gestion des prompts et contenus générés.
  • Supervision humaine des résultats et processus.
  • Politique de confidentialité des données entrantes/sortantes.
  • Traçabilité des décisions prises par les LLMs.
  • Documentation et outils de gouvernance technique : LangChain, PromptLayer, Trulens, MLflow.
Travaux pratiques
Élaboration d’un cadre d’usage IA en entreprise. Travail en groupe sur la politique d’usage d’un cas IA réel. Identification des risques, leviers de contrôle, supervision.

5
Évaluation et contrôle des projets IA générative

  • Fiches de cadrage projet IA.
  • Matrice de classification des cas d’usage : risque, valeur, contrôle.
  • Réalisation d’une DPIA spécifique IA.
  • Critères d’acceptabilité éthique et sociale.
  • Checklists projet (RGPD, AI Act, sécurité).
  • Processus de go/no-go ou déploiement contrôlé.

6
Gouvernance des données, connaissances et ontologies

  • Qualité des données d’entrée : nettoyage, sécurité, vérifiabilité.
  • Bases documentaires et sources pour le RAG.
  • Ontologies métiers et standardisation des connaissances.
  • Validation sémantique et contrôle des flux d’information.
  • Indicateurs de performance éthique et conformité.
Travaux pratiques
Plan d’action de gouvernance IA Générative. Priorisation des actions à mettre en place dans l’entreprise. Structuration d’une gouvernance progressive. Alignement stratégique.